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题名多源数据解析城市交通特征与规律
被引量：9
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作者
吴子啸
付凌峰
赵一新
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机构
中国城市规划设计研究院
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出处
《城市交通》
北大核心
2017年第4期56-62,90,共8页
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文摘
随着信息技术的发展,城市交通领域不断涌现新的数据来源。有效利用这些数据,有助于深刻理解城市功能和交通特征与规律。回顾城市交通分析与建模中常用的多源数据,并着重介绍信息化数据的典型应用,包括手机信令数据、公共汽车信息系统数据、车辆GPS数据、交通检测数据和售票系统数据。基于传统城市交通分析框架下的数据需求,探讨多源数据间的关系与联合应用。提出信息化数据完全取代传统数据既不现实,也不必要;信息化数据的价值发挥在于未来交通分析与建模技术的创新。最后对多源数据的发展与应用方向进行展望。
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关键词
交通调查
城市交通特征
交通分析与建模
多源数据
联合应用
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Keywords
transportation survey
urban transportation characteristics
travel analysis and modeling
multi-dimensional data
combined application
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分类号
TU984.191
[建筑科学—城市规划与设计]
U12
[交通运输工程]
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题名基于通勤大数据的出行空间分布模型测评与改进
被引量：3
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作者
盛志前
吴子啸
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机构
中国城市规划设计研究院
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出处
《城市交通》
2023年第1期69-73,107,共6页
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文摘
通勤出行是城市交通早晚高峰的主要构成部分,理解和预测通勤出行空间分布一直是城市交通研究的主要方向之一。基于互联网位置服务所识别的城市通勤大数据,以工程领域广泛应用的重力模型为例,研究和评价出行空间分布模型对通勤出行样本量的敏感性以及在不同空间尺度上对实际通勤出行空间分布的重现能力,并剖析了传统出行空间分布模型所引起的“碎片化”结果及其成因。克服传统方法仅考虑群体统计特征的缺陷,引入反映个体通勤出行延续性的因子,提出了新的通勤空间分布模型及求解算法。新的模型和算法能够更好地适应通勤大数据背景下巨量分析单元的情形,基于实际数据验证了其对通勤出行空间分布的重现能力优于传统出行空间分布模型。
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关键词
交通分析与建模
空间分布模型
重力模型
通勤大数据
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Keywords
travel analysis and modeling
spatial distribution model
gravity model
commuting big data
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分类号
U491.12
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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