基于人群移动大数据的城市结构画像和动态感知

发布时间：2024-04-16 03:53

　　为了提供高效的城市管理,智慧城市智能交通系统管理者通常需要感知城市地区的常规的人群移动规律以及城市范围内的不规则的人群移动所带来的城市动态的改变。城市的规划、建设和发展使得城市区域具有规律的人群移动模式和结构。然而,某些城市事件的发生可能会打破城市不同区域日常的较为规律的人群移动模式。由于缺乏对城市区域结构和动态的感知能力,城市管理部门不能有效地评估城市事件的影响,从而阻碍了短期内的城市事件的管理和长期范围的城市规划的进行。因此,本文利用人群移动模式细粒度分析城市结构,并在此基础上感知城市事件引起的城市动态改变的范围。具体如下:第一,细粒度划分城市地理区域并根据人群移动特性相似度聚类。主要是先把城市的地理区域进行网格化的划分,将从车辆安装的全球导航卫星系统(GPS)中获得的人群移动数据映射到相应的网格中,提取网格的人群移动特性,利用基于距离约束的聚类算法(简称DCCA)将人群移动特性相似度较高的网格聚类在一起,使得城市结构特性变得较为清晰。第二,检测聚类区域的异常交通流量,解译与异常流量点关联的城市事件。根据从聚类区域内获得的城市人群移动的日常流量特性,用ARIMA异常检测算法检测异常...

【文章页数】：82 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图３．１状态数据转换图??１９??

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图３．２上客轨迹数据可视化图?图３．３下客轨迹数据可视化图??

所以，出租车运行轨迹在时空分布方面覆盖范围都非常广。出租车的ＧＰＳ??设备每隔３０秒就会向城市数据中心发布位置信息，由于出租车数量较多，运行??分布较广，通过这些轨迹数据即可展示人群活动的分布情况，如图３．２和图３．３??所示，将出租车轨迹数据分解为上下客数据，利用可视化技术，分....

图14的厦门岛区域网格图

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图15下客数据三维矩阵

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本文编号：3956408