基于北京公交刷卡数据和兴趣点的功能区识别 被引量：75

1

作者 韩昊英 于翔 龙瀛 《城市规划》 CSSCI 北大核心 2016年第6期52-60,共9页

城市在其发展过程中逐渐形成居住区、工业区和商业区等不同的功能区。识别这些功能区并理解其分布特征,对于把握城市结构以及制定和使用科学合理的规划具有重要作用。本研究基于2008年4月北京市连续一周的7797余万条公交IC卡刷卡数据,... 城市在其发展过程中逐渐形成居住区、工业区和商业区等不同的功能区。识别这些功能区并理解其分布特征,对于把握城市结构以及制定和使用科学合理的规划具有重要作用。本研究基于2008年4月北京市连续一周的7797余万条公交IC卡刷卡数据,将其转换为每个公交站台流量的二维时间序列数据,结合居民日常出行行为研究,利用数据挖掘技术,构建了基于公交刷卡数据和兴趣点的城市功能区识别模型,并将识别结果在交通分析小区尺度上汇总。研究结果显示,利用城市功能区识别模型,通过冗余数据的筛除和特征的创建实现对数据的有效降维,并选用期望最大化算法对处理后的数据进行聚类分析,结合居民日常出行相关特征和兴趣点分布数据对聚类结果进行诠释,可以快速有效地识别出与北京市土地利用现状地图具有一定匹配度的北京市各功能区。本研究的方法可以辅助规划人员和公众有效识别和理解复杂的城市空间结构,对城市地理及规划研究具有重要的理论和实践价值。 展开更多

关键词 公交IC卡刷卡数据 兴趣点 出行行为 功能区识别 北京

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基于地铁刷卡数据的通学模式影响机理研究 被引量：7

2

作者 刘阳 季彦婕 +1 位作者 何民 顾宇 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期132-137,共6页

长距离的通学出行是导致中小学生被家长用小汽车接送的关键因素,鼓励中长距离通学学生使用地铁出行可以减少他们对小汽车的依赖.本文在考虑潜在接送行为的基础上,利用地铁IC卡刷卡数据研究了南京市中小学生的地铁通学模式.通过识别出地... 长距离的通学出行是导致中小学生被家长用小汽车接送的关键因素,鼓励中长距离通学学生使用地铁出行可以减少他们对小汽车的依赖.本文在考虑潜在接送行为的基础上,利用地铁IC卡刷卡数据研究了南京市中小学生的地铁通学模式.通过识别出地铁通学人群及对应的通学记录,把学生地铁通学行为分为只去不回(HTSO)、只回不去(STHO)、往返(SHUTTLE)和其他(OTHERS)模式,并建立多元Logistic模型分析了学生出行特征、所在区位、居住地及学校周边建成环境特征对其地铁通学模式的影响.模型结果显示,学生的出发时刻、出行频率、居住地区位、学校区位及建成环境对地铁通学模式有显著影响,且居住地和学校周边建成环境对学生通学模式的影响不同. 展开更多

关键词 城市交通 通学模式 多项Logistic回归模型 中长距离 刷卡数据 地铁

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基于刷卡数据和高斯混合聚类的地铁车站分类 被引量：15

3

作者 岳真宏 陈峰 +2 位作者 王子甲 黄建玲 汪波 《都市快轨交通》 北大核心 2017年第2期48-51,107,共5页

合理的城市轨道交通车站分类对车站的规划设计及客流预测有重要作用。基于刷卡数据提取出行时间、频次、车票类型等反映车站客流特性的若干变量,运用主成分分析法(PCA)和高斯混合模型(GMM)进行车站聚类。该聚类方法不仅可以识别车站类别... 合理的城市轨道交通车站分类对车站的规划设计及客流预测有重要作用。基于刷卡数据提取出行时间、频次、车票类型等反映车站客流特性的若干变量,运用主成分分析法(PCA)和高斯混合模型(GMM)进行车站聚类。该聚类方法不仅可以识别车站类别,同时可以根据后验概率确定混合类型的车站。以北京地铁为例,将全网233个车站分为4类,利用地理信息系统(GIS)工具可视化分类结果,并叠加地理信息描述各类车站的特征,直观地展示了部分混合性质的车站。与K-均值聚类结果比较显示,GMM方法可以更好地解释多种特性混合的车站类型。 展开更多

关键词 地铁 车站分类 刷卡数据 高斯混合模型 地理信息系统

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基于刷卡数据的民族节日期间公交线网优化

4

作者 程刚 张艳 《交通工程》 2021年第6期31-36,共6页

为了缓解高原城市部分居民出行需求不能得到有效满足的问题,基于对公交车刷卡数据的挖掘,研究西藏民族宗教节日期间公交线网的优化问题.首先,基于公交IC卡和车载GPS数据,提出乘客上下车站点判断的方法;其次,根据计算的乘客上下车数据,... 为了缓解高原城市部分居民出行需求不能得到有效满足的问题,基于对公交车刷卡数据的挖掘,研究西藏民族宗教节日期间公交线网的优化问题.首先,基于公交IC卡和车载GPS数据,提出乘客上下车站点判断的方法;其次,根据计算的乘客上下车数据,构建站点之间的OD矩阵,判断现有线网与路网条件下公交系统客流发生与吸引量大的节点;然后,利用Dijkstra广义最短路算法,计算发生与吸引点之间的最优路径;以直达乘客量最大为优化目标构建0-1模型,对公交线网进行优化;最后选取民族宗教节日期间,公众出行较为集中的布达拉宫区域公交运营情况为研究对象,对该区域的公交线路始末站设置进行应用优化,缓解节日期间居民集中出行引发的出行难问题,特别是保障力求满足朝圣人群的出行需求,维持民族宗教节日期间正常的出行秩序. 展开更多

关键词 民族节日 朝圣出行 公交刷卡数据 数据挖掘 公交线网优化

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基于地铁售检票系统刷卡数据的乘客出行模式分析 被引量：8

5

作者 项煜 陈晓旭 +1 位作者 杨超 段红勇 《城市轨道交通研究》 北大核心 2020年第6期63-67,共5页

地铁自动售检票系统可以采集大量乘客刷卡数据,可提供更全面的地铁乘客时空信息。对乘客的出行模式分析有利于城市轨道交通运营企业预测地铁客流和制定运营策略。提出了分析地铁乘客出行模式的数据挖掘方法:对地铁刷卡数据进行预处理,... 地铁自动售检票系统可以采集大量乘客刷卡数据,可提供更全面的地铁乘客时空信息。对乘客的出行模式分析有利于城市轨道交通运营企业预测地铁客流和制定运营策略。提出了分析地铁乘客出行模式的数据挖掘方法:对地铁刷卡数据进行预处理,根据其时空信息生成乘客出行链;分析反映乘客时空特性的聚类变量;利用K-means聚类算法对各聚类变量进行乘客聚类;分析潜在的乘客出行模式。以深圳地铁刷卡数据为例,对提出的地铁乘客出行模式分析方法进行了试验验证。 展开更多

关键词 城市轨道交通 刷卡数据 乘客出行模式 K-MEANS聚类算法

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基于智能刷卡数据的乘客上车站点估计研究 被引量：1

6

作者 高万晨 路世昌 李丹 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2023年第6期307-318,共12页

针对城市公交自动收费系统中缺少乘客上车站点的问题,本文首先设计两阶段、改进K近邻和改进模糊C均值聚类这3种估计算法,并将估计结果与传统的时间窗算法进行对比;其次,采用熵率方法确定不同算法估计乘客上车站点的准确率;最后,以珠海... 针对城市公交自动收费系统中缺少乘客上车站点的问题,本文首先设计两阶段、改进K近邻和改进模糊C均值聚类这3种估计算法,并将估计结果与传统的时间窗算法进行对比;其次,采用熵率方法确定不同算法估计乘客上车站点的准确率;最后,以珠海市18路公交的智能刷卡数据为例,验证所提出算法的有效性。研究结果表明,3种算法均能实现所有乘客上车站点的全部匹配,与传统的时间窗算法相比,匹配率高约36.3%。就3个维度样本数据的平均熵率而言,乘客上车站点估计的准确率从高到低分别为两阶段算法,改进K近邻算法,改进模糊C均值聚类算法;两阶段算法与改进K近邻算法准确率相差不大,选择熵率最小的算法确定乘客最终的上车站点。本文研究方法可以应用于城市公交系统。 展开更多

关键词 城市交通 上车站点估计 算法 智能刷卡数据 熵率

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基于刷卡数据的深圳市地铁客流特征与职住空间视角的分析 被引量：4

7

作者 周维 张艳 辜智慧 《住区》 2019年第4期23-31,共9页

基于全天的深圳通刷卡记录,总结深圳市地铁客流的特征,并从职住空间的视角分析客流与站点周边土地使用的关系。研究发现:1、中心城区与外围区域的站点在职住开发上存在结构性差异,形成潮汐交通;2、能够有效连接职住空间的轨道交通线路... 基于全天的深圳通刷卡记录,总结深圳市地铁客流的特征,并从职住空间的视角分析客流与站点周边土地使用的关系。研究发现:1、中心城区与外围区域的站点在职住开发上存在结构性差异,形成潮汐交通;2、能够有效连接职住空间的轨道交通线路具有更高的运行效率;3、优势区位上城中村的规模化集聚对于站点客流生成具有显著影响;4、居民能忍受的出行时长存在一定的阈值区间,中心城区各组团有各自的通勤腹地范围。研究提出优化职住空间分布、改善地铁出行效率的方向包括:1、跳出站点个体,从线网视角探讨轨道交通与土地使用的空间适配;2、充分考虑地铁站点周边职住空间的可支付性,审慎对待城市更新中的城中村大规模拆除重建;3、在外围区域培育专业化的就业中心,促进近域职住平衡。 展开更多

关键词 刷卡数据 地铁客流 职住空间

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基于智能刷卡数据的地铁乘客分类研究 被引量：1

8

作者 刘哲园 孟品超 《长春理工大学学报（自然科学版）》 2022年第2期116-123,共8页

为了解决根据自身属性对乘客分类存在主观性较强的问题,提出一种基于出行特征的地铁乘客分类方法。以杭州市地铁智能刷卡数据为例,以用户卡号为索引提取个体出行轨迹,构建包含进站时间、进站线路、进站站点、出站时间、出站线路和出站... 为了解决根据自身属性对乘客分类存在主观性较强的问题,提出一种基于出行特征的地铁乘客分类方法。以杭州市地铁智能刷卡数据为例,以用户卡号为索引提取个体出行轨迹,构建包含进站时间、进站线路、进站站点、出站时间、出站线路和出站站点的用户出行链,从中提取乘客出行强度特征、时间特征和空间特征,利用二阶聚类算法建立乘客出行的分层聚类模型,首先基于出行强度特征对乘客进行初始层聚类,然后基于时间特征和空间特征进行第二层聚类,最终将乘客分为8类,并分析不同类别乘客的出行规律及总体特征。 展开更多

关键词 智能刷卡数据 用户出行链 二阶聚类算法 乘客分类

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基于刷卡数据的公共自行车交通流特性研究 被引量：1

9

作者 华明壮 王彤彦 +2 位作者 陈学武 程龙 曹锴 《交通工程》 2019年第A01期65-72,共8页

传统的自行车交通流特征分析,主要采用在路段和交叉口实地观测的方法,记录自行车的到达时间、车头时距和车速,存在耗时费力、记录误差等缺点.本研究以南京公共自行车刷卡记录为数据来源,克服了传统调查手段的不足,以南京市典型公共自行... 传统的自行车交通流特征分析,主要采用在路段和交叉口实地观测的方法,记录自行车的到达时间、车头时距和车速,存在耗时费力、记录误差等缺点.本研究以南京公共自行车刷卡记录为数据来源,克服了传统调查手段的不足,以南京市典型公共自行车站点为例进行交通流特征分析.发现公共自行车的车辆到达分布服从泊松分布,车头时距在不拥挤情况下服从负指数分布;车速服从正态分布,而且在共享单车进入南京后公共自行车车速明显下降.研究结果对公共自行车运营管理和慢行交通系统改善提供了科学依据和决策支持,有利于进一步提升南京市公共自行车的服务水平. 展开更多

关键词 公共自行车 交通流 统计检验 刷卡数据

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基于轨道交通刷卡数据的城市通勤圈范围研究 被引量：7

10

作者 马亮 《城市轨道交通研究》 北大核心 2017年第8期80-84,共5页

城市通勤圈范围是从交通视角判断城市空间结构的重要依据。介绍了通勤圈的概念,提出了评价通勤圈范围的绝对通勤圈范围和相对通勤圈范围两个指标。以深圳轨道交通刷卡数据为例说明通勤圈范围的研究方法:从数据格式转换、数据清洗、数据... 城市通勤圈范围是从交通视角判断城市空间结构的重要依据。介绍了通勤圈的概念,提出了评价通勤圈范围的绝对通勤圈范围和相对通勤圈范围两个指标。以深圳轨道交通刷卡数据为例说明通勤圈范围的研究方法:从数据格式转换、数据清洗、数据匹配、空间映射、数据提取等5个方面进行数据准备;按照轨道交通线站位置的空间布局构建基础网络;以目标车站为参照,进行网格通勤指标分析,并利用Arcgis软件中的插值、等值线工具分析得到目标车站的绝对与相对通勤圈范围。以深圳市高新技术产业园区为例,验证该研究方法的可行性。结果表明:2012—2015年,深圳高新技术产业园区职住分离加剧,向心交通进一步恶化,片区在原二线关范围内的职住平衡比例由40%下降至30%,而居住在原二线关范围外的就业人口在早高峰至少增加1.4万人次/h的向心轨道交通客流。 展开更多

关键词 交通规划 轨道交通 轨道交通刷卡数据 通勤圈 评价指标

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基于IC卡刷卡数据的深圳市轨道交通站点活力研究 被引量：3

11

作者 吴光周 黄虎 胡金晖 《都市快轨交通》 北大核心 2020年第5期39-45,79,共8页

基于深圳市IC卡刷卡数据,分析深圳市轨道交通网络客流分布的特征规律,探讨轨道交通的客流模式,并提出一种基于客流强度和客流时间持续性的综合评估指标,定量分析深圳轨道交通站点的客流活力分布特征,而后对轨道交通站点进行分类分析。... 基于深圳市IC卡刷卡数据,分析深圳市轨道交通网络客流分布的特征规律,探讨轨道交通的客流模式,并提出一种基于客流强度和客流时间持续性的综合评估指标,定量分析深圳轨道交通站点的客流活力分布特征,而后对轨道交通站点进行分类分析。研究结果表明:深圳轨道交通网络的客流分布极不均衡,少数站点占据了大量的轨道交通客流量,前10的站点客流比重为19.64%;不同类型的站点客流模式存在显著差异,工作日和非工作日客流模式也有所不同。深圳轨道交通网络活力相对匮乏的站点比重较大,超过60%,非工作日轨道交通网络的客流活力明显优于工作日。 展开更多

关键词 轨道交通 IC卡刷卡数据 客流模式 时间持续性 客流活力

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基于深圳通刷卡数据的轨道交通客流与站点特征分析 被引量：2

12

作者 陈玉如 王才雪 《交通世界》 2023年第26期4-6,共3页

为探究轨道交通客流与站点特征,基于Hadoop平台对深圳通刷卡数据进行清洗与筛选,然后从站点收入、进出站客流等不同维度进行特征分析,最后采用聚类算法进行站点聚类以挖掘刷卡数据的潜存信息。结果表明,深圳轨道交通网络客流分布不均衡... 为探究轨道交通客流与站点特征,基于Hadoop平台对深圳通刷卡数据进行清洗与筛选,然后从站点收入、进出站客流等不同维度进行特征分析,最后采用聚类算法进行站点聚类以挖掘刷卡数据的潜存信息。结果表明,深圳轨道交通网络客流分布不均衡,少数站点占据多数客流;地铁站点可分为居住区车站、居住办公组团车站、一般车站、交通枢纽区车站以及商业区车站5类,站点聚类结果可为周边土地利用、车站发展规划等提供参考。 展开更多

关键词 轨道交通 交通大数据 刷卡数据 聚类分析

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基于刷卡数据和GPS数据的公交客流特征分析方法 被引量：4

13

作者 代位 《交通与运输》 2021年第2期74-78,共5页

为准确并快速分析城市公交客流特征,提供城市公交专项规划编制的基础数据资料,提出一种采用公交刷卡数据和GPS数据分析公交客流特征的方法。首先,全面总结公交客流数据处理方法和流程,包括客流时间特征、空间特征和公交运营特征;其次,... 为准确并快速分析城市公交客流特征,提供城市公交专项规划编制的基础数据资料,提出一种采用公交刷卡数据和GPS数据分析公交客流特征的方法。首先,全面总结公交客流数据处理方法和流程,包括客流时间特征、空间特征和公交运营特征;其次,针对实际可能出现的数据缺失情况和传统方法局限性,通过上车站点判断引入时间临近规则、下车站点判断设计了考虑出行链和站序约束的数据融合算法,改进上下车站点判断过程;最后,以三明市公交客流数据处理为例,该城市公交人均出行次数为2.5次,工作日形成4个高峰时段,得到具体的公交客流OD分布,计算部分线路断面客流量,并指导公交规划方案调整。 展开更多

关键词 公交规划 公交客流特征 大数据分析 刷卡数据 GPS数据

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一种基于刷卡数据判断食堂拥挤状态的方法

14

作者 张鲁 李坤伦 +1 位作者 赵佳钐 柴艳娜 《数字技术与应用》 2021年第4期134-136,共3页

高校作为人员密集场所,在疫情期间应采取措施避免食堂拥挤。本文选择校园卡刷卡数据作为基础,开发拥挤模型将数据可视化,通过前端展示并集成至微信公众号方便师生查看。基于刷卡数据的“拥挤指数”实现师生错峰就餐的预期,既有助于疫情... 高校作为人员密集场所,在疫情期间应采取措施避免食堂拥挤。本文选择校园卡刷卡数据作为基础,开发拥挤模型将数据可视化,通过前端展示并集成至微信公众号方便师生查看。基于刷卡数据的“拥挤指数”实现师生错峰就餐的预期,既有助于疫情防控,又提高了用餐效率。 展开更多

关键词 拥挤指数 时间窗口 刷卡数据

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基于公交刷卡数据的西安市公交出行特征研究

15

作者 张朔 郭明鹏 高雪松 《交通世界》 2023年第23期1-4,共4页

为准确快速地分析公共交通出行特征,解决传统公交调查方法成本高、周期长等问题,提出通过挖掘公交刷卡数据来分析公交出行特征的方法。基于西安市21 d的公交刷卡数据,首先深入分析刷卡数据结构,提取有效信息,其次将刷卡数据与GPS报站数... 为准确快速地分析公共交通出行特征,解决传统公交调查方法成本高、周期长等问题,提出通过挖掘公交刷卡数据来分析公交出行特征的方法。基于西安市21 d的公交刷卡数据,首先深入分析刷卡数据结构,提取有效信息,其次将刷卡数据与GPS报站数据相结合,挖掘乘客上下车地点,然后构建西安市公交乘客职住特征模型,并进一步识别公交乘客职住地,最后从公交通勤角度剖析西安市公交出行特征。 展开更多

关键词 公共交通 公交规划 出行特征 刷卡数据

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基于大数据的公共汽车主干线识别方法——以苏州市为例 被引量：4

16

作者 韩兵 樊钧 +1 位作者 奚振平 张冰炎 《城市交通》 2019年第5期47-53,共7页

基于城市轨道交通初步成网和公共汽车客流下降的现实背景,提出全流程刷卡数据支撑的公共汽车主干线网规划方法。以苏州市区为例,利用刷卡数据推算公共汽车出行OD,识别客流走廊;分析不同尺度的公共汽车客流空间分布特征,梳理主干线服务... 基于城市轨道交通初步成网和公共汽车客流下降的现实背景,提出全流程刷卡数据支撑的公共汽车主干线网规划方法。以苏州市区为例,利用刷卡数据推算公共汽车出行OD,识别客流走廊;分析不同尺度的公共汽车客流空间分布特征,梳理主干线服务客流通道。遵循多样化、一体化公共汽车服务体系的理念,根据与轨道交通功能不重复、服务客流多、承担中长距离客流功能、技术指标优的标准,确定优先级进行线路比选。通过筛选较优线路、删减重复线路和通道覆盖增添,制定公共汽车主干线网基本方案。最后,对不同线路提出差异化的优化策略。 展开更多

关键词 公共汽车 线网优化 刷卡数据 客流通道 主干线 苏州市

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基于多源大数据的轨道交通线网与上海城市中心体系匹配度测度研究 被引量：2

17

作者 谢昱梓 钮心毅 《上海城市规划》 2019年第6期1-7,共7页

基于相关研究,提出一种定量化测度轨道交通(以下简称“轨交”)线网与城市中心体系匹配程度的方法。以功能联系为基础,使用多源大数据量化分析轨交线网与上海城市中心体系匹配程度。从轨交刷卡数据中依据乘客使用轨交出行时空规律,获取... 基于相关研究,提出一种定量化测度轨道交通(以下简称“轨交”)线网与城市中心体系匹配程度的方法。以功能联系为基础,使用多源大数据量化分析轨交线网与上海城市中心体系匹配程度。从轨交刷卡数据中依据乘客使用轨交出行时空规律,获取轨交通勤出行、轨交游憩出行的功能联系,用于表征轨交功能联系下的就业中心体系、公共活动中心体系。从手机信令数据中获取用户的通勤出行、游憩出行的功能联系,用于表征全方式出行功能联系下的就业中心体系、公共活动中心体系。随后分别使用规模等级一致性、来源范围一致性指标,量化分析轨交线网与就业中心体系、公共活动中心体系的匹配程度。研究结论认为除了轨交线网与中心体系的空间关系之外,就业中心的产业特征、公共活动中心的职能也影响了轨交线网与城市中心体系的匹配程度。 展开更多

关键词 城市中心体系 轨交线网 功能联系 轨交刷卡数据 手机信令数据

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上海市职住关系和通勤特征分析研究——基于轨道交通客流数据视角 被引量：26

18

作者 许志榕 《上海城市规划》 2016年第2期114-121,共8页

交通卡刷卡数据、手机信令数据、空间定位信息(GPS)等大数据的出现为城市与人的行为研究提供了数据支撑。基于2015年4月上海市公共交通卡刷卡数据,创建一般出行及虚拟换乘规则,建立上海轨道交通出行数据模型,并结合轨道交通网络空间数... 交通卡刷卡数据、手机信令数据、空间定位信息(GPS)等大数据的出现为城市与人的行为研究提供了数据支撑。基于2015年4月上海市公共交通卡刷卡数据,创建一般出行及虚拟换乘规则,建立上海轨道交通出行数据模型,并结合轨道交通网络空间数据模型,识别基于地铁出行的城市居民居住地、就业地和包括通勤时间、距离、空间分布等在内的通勤特征信息,并对典型就业中心和大型居住社区周边站点进行应用分析。研究表明,基于地铁的通勤出行者有130多万持卡人,平均通勤时间34.82 min,平均通勤距离为12.4 km;居住地在内环内、内外环间及外环外各站的持卡人相差不多,但就业地则有近2/3分布于内环内;通勤出行方向呈现明显的向心性;典型就业中心辐射范围广泛,平均通勤时间越往市中心越低;各大型居住社区的地铁通勤量相差很大,通勤去向并不集中于内环内。 展开更多

关键词 交通卡刷卡数据 职住关系 通勤特征 上海

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基于轨道交通数据的客流特征与城市功能结构分析 被引量：9

19

作者 曹敬浛 许琰 +2 位作者 孙立山 赵昇辉 王艳 《都市快轨交通》 北大核心 2021年第2期71-78,85,共9页

随着中国社会经济和城镇化的迅速发展,城市居民的职住空间关系不断发生变化。在城市功能结构失衡导致交通拥堵问题日趋严重的背景下,居民轨道交通出行需求也在不断增加。以北京市为例,基于轨道交通刷卡数据,从网络客运量、客流时空分布... 随着中国社会经济和城镇化的迅速发展,城市居民的职住空间关系不断发生变化。在城市功能结构失衡导致交通拥堵问题日趋严重的背景下,居民轨道交通出行需求也在不断增加。以北京市为例,基于轨道交通刷卡数据,从网络客运量、客流时空分布状态等方面深入挖掘乘客出行特征及规律。运用k均值聚类算法(K-Means聚类),以不均衡系数为指标对北京市各地铁站乘客出行时空分布进行聚类分析,研究居民出行规律与城市功能结构间的不均衡关系,为城市轨道交通运营组织策略的研究提供理论支撑。 展开更多

关键词 城市轨道交通 刷卡数据 客流特征 站点功能

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城市轨道交通系统的层次化功能结构解析——以上海为例

20

作者 焦洪赞 黄世彪 +1 位作者 杨珊珊 周煜 《西部人居环境学刊》 CSCD 北大核心 2024年第3期28-34,共7页

解析城市轨道交通系统的功能结构对于建立以轨道交通为骨架的城市空间结构至关重要,其有助于优化城市空间布局,促进交通与土地利用融合,进而推动城市可持续发展。本文利用交通刷卡大数据,基于轨道交通站域的功能相似性和邻接关系提出了... 解析城市轨道交通系统的功能结构对于建立以轨道交通为骨架的城市空间结构至关重要,其有助于优化城市空间布局,促进交通与土地利用融合,进而推动城市可持续发展。本文利用交通刷卡大数据,基于轨道交通站域的功能相似性和邻接关系提出了功能站组的概念,并形成了一套“站域功能分类—站组范围划定—站群结构识别”的方法体系。以上海市轨道交通系统为例,针对单个站域,构建表征站域土地利用功能的连续客流时间序列,并依据时间序列特征分类得到站域功能类型;将多个具有相似的出行模式和土地利用功能的相邻站域划定为功能站组;以功能站组为基本单元,采用社区发现算法,对功能站组间的客流交互网络进行分析以识别站群。研究结果表明,城市轨道交通系统的“站域—站组—站群”层次化功能结构解析方法综合了场所空间和流空间视角,有助于认识特大城市轨道交通系统的功能结构特征,并为轨道交通系统的发展提供多层次的空间优化建议。 展开更多

关键词 城市轨道交通 功能结构 社区发现算法 交通刷卡大数据 流空间

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