基于建成环境的人数演化预测

发布时间：2021-05-25 12:38

　　目前,城市规划和计算领域主要研究方向集中于基于历史数据的短期人流预测、交通发生量预测以及城市发展模型构建,主要帮助交通管理、安全服务和城市长远整体发展规划,但是无法有效帮助城市规划者进行城市区域的设计。本文从城市区域的建成环境数据提取网格化特征,预测该区域对应的24小时人数演化的完整流程,可以帮助城市规划者进行区域规划。本文LBS（Location Based Service）数据采用了南京2015年11月9日至22日共两周的手机信令数据,城市建成环境数据采用了南京同期的路网数据、地块地理信息数据、地块用地性质数据和建筑数据等。本文主要分为建成环境特征提取、标签信息计算和数据集及模型构建三个步骤。第一步,从路网数据和地块数据提取建成环境特征,将区域建成环境特征进行图像化,保留了相对位置信息也保留了距离信息。另外,为了筛选相关性较小变量,对数据作了基于Pearson相关系数和的筛选。第二步,由于LBS数据尤其是手机信令数据质量低,空间不连续,并且用户人均数据密度低,不能直接支撑区域用户数的统计,为此,本文先从微观层面对用户通过层次收缩（Contraction Hierarchies）算法... 

【文章来源】：东南大学江苏省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：71 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
中英文及缩写对照表
第一章 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 短期人流预测
        1.2.2 从建成环境对出行的定性分析研究
        1.2.3 城市发展的建模分析
    1.3 论文的贡献和创新
    1.4 论文组织结构
第二章 人的流动性计算
    2.1 网格划分
    2.2 数据介绍
    2.3 路径规划和填充
        2.3.1 层次收缩算法介绍
        2.3.2 路径规划和填充
    2.4 人数演化计算
    2.5 主成分分析
    2.6 小结
第三章 建成环境特征构建
    3.1 数据获取
    3.2 数据介绍
    3.3 网格化
    3.4 特征提取
    3.5 特征选择
    3.6 特征图像表达
    3.7 数据标准化
    3.8 小结
第四章 数据集与模型构建
    4.1 数据集构建
        4.1.1 数据筛选
        4.1.2 数据集划分
        4.1.3 数据均衡
        4.1.4 数据增广
    4.2 模型构建
        4.2.1 模型框架
        4.2.2 残差网络
        4.2.5 损失函数
        4.2.6 模型训练
    4.3 小结
第五章 结果分析和讨论
    5.1 评价指标
    5.2 结果分析
    5.3 误差分析
    5.4 建成环境对人数的影响分析
    5.5 小结
第六章 总结与展望
    6.1 论文工作总结
    6.2 展望
参考文献
致谢
附录 A
    A.1 无效数据
    A.2 乒乓效应
    A.3 其他数据问题


【参考文献】：
期刊论文
[1]相空间重构的卡尔曼滤波交通流预测研究[J]. 钱伟,杨慧慧,孙玉娟.  计算机工程与应用. 2016(14)
[2]交通流预测方法综述[J]. 刘静,关伟.  公路交通科技. 2004(03)



本文编号：3205355