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结合出租车轨迹数据的城市道路拥堵时空分析
被引量：
8
1
作者
邬群勇
邹智杰
+1 位作者
邱端昇
苏克
云
《福州大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2018年第5期724-731,共8页
为定性和定量分析城市道路拥堵情况,选用能够消除道路等级影响的INRIX指标,利用出租车轨迹数据计算道路拥堵指数,并提出道路拥堵指数异常的判定和基于区域连续性的拥堵指数修正方法.利用福州市2015年5月份出租车轨迹数据计算道路的拥堵...
为定性和定量分析城市道路拥堵情况,选用能够消除道路等级影响的INRIX指标,利用出租车轨迹数据计算道路拥堵指数,并提出道路拥堵指数异常的判定和基于区域连续性的拥堵指数修正方法.利用福州市2015年5月份出租车轨迹数据计算道路的拥堵指数,研究了福州市工作日早高峰期间在量化指标下道路拥堵的时空分布,并尝试挖掘道路拥堵的关联规则为居民出行提供建议.结果表明,在工作日早高峰时段,福州市道路拥堵在时间上的分布呈三段式,而在空间上分布不均.
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关键词
出租车轨迹数据
拥堵指标
异常识别
时空分析
福州市
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职称材料
基于MapReduce的海量公交乘客OD并行推算方法
被引量：
10
2
作者
邬群勇
苏克
云
邹智杰
《地球信息科学学报》
CSCD
北大核心
2018年第5期647-655,共9页
公交乘客出行OD能够反映居民出行特征和出行需求,是进行公交系统评价、调度和线路优化的重要基础数据,对城市规划具有重要的实用价值。现有公交OD推算方法多适用于少量公交数据,无法直接快速地推算海量公交乘客出行OD,因此本文提出了一...
公交乘客出行OD能够反映居民出行特征和出行需求,是进行公交系统评价、调度和线路优化的重要基础数据,对城市规划具有重要的实用价值。现有公交OD推算方法多适用于少量公交数据,无法直接快速地推算海量公交乘客出行OD,因此本文提出了一种基于Map Reduce的海量公交乘客OD并行推算方法。首先将公交数据从关系型数据库迁移至HBase数据库;接着利用MapReduce并行计算框架,根据HBase中IC卡数据的Region数量分成多个map任务,每个map任务中Map函数计算上车站点,Reduce函数将上车站点以用户为单位进行归并输出到HDFS;然后在上车记录数据的基础上,根据HDFS存储的块数量分成多个map任务,针对每个乘客的出行记录,综合考虑出行链方法和历史相似出行行为规律实现对公交乘客下车站点较为精确的推算。最后以厦门2015年6月13日至26日的IC卡数据和公交车辆GPS数据进行实例分析,共计算出295条公交线路,16 879 661条上车记录,14 410 058条完整OD记录,占IC卡数据的78.9%,计算效率相比传统方法有较大幅度提升。结果表明:该方法不仅可以较为准确地推算公交乘客上下车站点,而且计算效率较高。
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关键词
海量公交数据
公交OD
MAPREDUCE
公交出行链
出行规律
原文传递
基于海量IC卡数据的公交客流时空分析
被引量：
2
3
作者
邬群勇
苏克
云
邹智杰
《贵州大学学报（自然科学版）》
2018年第6期93-98,105,共7页
研究公交客流时空变化规律可以更深入地了解乘客的出行规律和出行需求,从而更好地为公交规划和调度提供服务。本文以厦门市2015年6月13日至26日的公交IC卡数据和车辆GPS数据为数据源研究公交客流的时空分布规律。论文运用Hadoop MapRed...
研究公交客流时空变化规律可以更深入地了解乘客的出行规律和出行需求,从而更好地为公交规划和调度提供服务。本文以厦门市2015年6月13日至26日的公交IC卡数据和车辆GPS数据为数据源研究公交客流的时空分布规律。论文运用Hadoop MapReduce分布式计算框架进行公交客流量的并行计算,从不同日期(工作日、双休日、节假日)和不同用户群体(老人,学生和成人)两个角度以小时为单位探索了公交客流的时间分布特征;在对公交站点的上车人数进行核密度分析的基础上,从站点客流量的总体空间分布及不同时段变化特征两个角度探索公交站点客流的空间分布特征,并以SM城市广场为例进行热点站点客流流向分析。研究发现:厦门市公交客流的时间分布规律呈现M状分布,但有别于北京市公交出行的M状分布,晚高峰的客流量约占早高峰客流量一半;站点客流空间分布规律呈现岛内连片聚集,岛外零星点状分布,岛内站点客流一日内早高峰呈现"入"状分布,随时间而演变为东北—西南走向的"一"状分布; SM城市广场、火车站和中山路商圈一直是全天的公交客流热点区域。
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关键词
公交乘客OD数据
MAPREDUCE
客流量
时空规律
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职称材料
题名
结合出租车轨迹数据的城市道路拥堵时空分析
被引量：
8
1
作者
邬群勇
邹智杰
邱端昇
苏克
云
机构
福州大学地理空间信息技术国家地方联合工程研究中心空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福建省空间信息工程研究中心
出处
《福州大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2018年第5期724-731,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(41471333)
中央引导地方科技发展专项项目(2017L3012)
文摘
为定性和定量分析城市道路拥堵情况,选用能够消除道路等级影响的INRIX指标,利用出租车轨迹数据计算道路拥堵指数,并提出道路拥堵指数异常的判定和基于区域连续性的拥堵指数修正方法.利用福州市2015年5月份出租车轨迹数据计算道路的拥堵指数,研究了福州市工作日早高峰期间在量化指标下道路拥堵的时空分布,并尝试挖掘道路拥堵的关联规则为居民出行提供建议.结果表明,在工作日早高峰时段,福州市道路拥堵在时间上的分布呈三段式,而在空间上分布不均.
关键词
出租车轨迹数据
拥堵指标
异常识别
时空分析
福州市
Keywords
taxi trajectory
congestion index
anomaly identification
spatial-temporal analysis
Fuzhou City
分类号
U491.2 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
TP39 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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职称材料
题名
基于MapReduce的海量公交乘客OD并行推算方法
被引量：
10
2
作者
邬群勇
苏克
云
邹智杰
机构
福州大学地理空间信息技术国家地方联合工程研究中心
空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室
出处
《地球信息科学学报》
CSCD
北大核心
2018年第5期647-655,共9页
基金
国家自然科学基金项目(41471333)
中央引导地方科技发展专项项目(2017L3012)~~
文摘
公交乘客出行OD能够反映居民出行特征和出行需求,是进行公交系统评价、调度和线路优化的重要基础数据,对城市规划具有重要的实用价值。现有公交OD推算方法多适用于少量公交数据,无法直接快速地推算海量公交乘客出行OD,因此本文提出了一种基于Map Reduce的海量公交乘客OD并行推算方法。首先将公交数据从关系型数据库迁移至HBase数据库;接着利用MapReduce并行计算框架,根据HBase中IC卡数据的Region数量分成多个map任务,每个map任务中Map函数计算上车站点,Reduce函数将上车站点以用户为单位进行归并输出到HDFS;然后在上车记录数据的基础上,根据HDFS存储的块数量分成多个map任务,针对每个乘客的出行记录,综合考虑出行链方法和历史相似出行行为规律实现对公交乘客下车站点较为精确的推算。最后以厦门2015年6月13日至26日的IC卡数据和公交车辆GPS数据进行实例分析,共计算出295条公交线路,16 879 661条上车记录,14 410 058条完整OD记录,占IC卡数据的78.9%,计算效率相比传统方法有较大幅度提升。结果表明:该方法不仅可以较为准确地推算公交乘客上下车站点,而且计算效率较高。
关键词
海量公交数据
公交OD
MAPREDUCE
公交出行链
出行规律
Keywords
massive transit data
public transit origin and destination
MapReduce
public transit trip chain
travel rule
分类号
U491.17 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
原文传递
题名
基于海量IC卡数据的公交客流时空分析
被引量：
2
3
作者
邬群勇
苏克
云
邹智杰
机构
福州大学地理空间信息技术国家地方联合工程研究中心
空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室
出处
《贵州大学学报（自然科学版）》
2018年第6期93-98,105,共7页
基金
国家自然科学基金项目(41471333)
中央引导地方科技发展专项(2017L3012)
文摘
研究公交客流时空变化规律可以更深入地了解乘客的出行规律和出行需求,从而更好地为公交规划和调度提供服务。本文以厦门市2015年6月13日至26日的公交IC卡数据和车辆GPS数据为数据源研究公交客流的时空分布规律。论文运用Hadoop MapReduce分布式计算框架进行公交客流量的并行计算,从不同日期(工作日、双休日、节假日)和不同用户群体(老人,学生和成人)两个角度以小时为单位探索了公交客流的时间分布特征;在对公交站点的上车人数进行核密度分析的基础上,从站点客流量的总体空间分布及不同时段变化特征两个角度探索公交站点客流的空间分布特征,并以SM城市广场为例进行热点站点客流流向分析。研究发现:厦门市公交客流的时间分布规律呈现M状分布,但有别于北京市公交出行的M状分布,晚高峰的客流量约占早高峰客流量一半;站点客流空间分布规律呈现岛内连片聚集,岛外零星点状分布,岛内站点客流一日内早高峰呈现"入"状分布,随时间而演变为东北—西南走向的"一"状分布; SM城市广场、火车站和中山路商圈一直是全天的公交客流热点区域。
关键词
公交乘客OD数据
MAPREDUCE
客流量
时空规律
Keywords
bus passengers OD data
MapReduce
passenger flow
spatial and temporal patterns
分类号
U491.17 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
U492.413 [交通运输工程—道路与铁道工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
结合出租车轨迹数据的城市道路拥堵时空分析
邬群勇
邹智杰
邱端昇
苏克
云
《福州大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2018
8
下载PDF
职称材料
2
基于MapReduce的海量公交乘客OD并行推算方法
邬群勇
苏克
云
邹智杰
《地球信息科学学报》
CSCD
北大核心
2018
10
原文传递
3
基于海量IC卡数据的公交客流时空分析
邬群勇
苏克
云
邹智杰
《贵州大学学报（自然科学版）》
2018
2
下载PDF
职称材料
已选择
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统计分析
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