通勤是具有周期性和稳定性的城市居民出行行为,是城市发展规划和公共交通管理的重要研究内容。出租车GPS(Global Position System,全球定位系统)轨迹数据在一定程度上反映了城市交通状况和市民出行模式。针对出租车区域性通勤模式识别问...通勤是具有周期性和稳定性的城市居民出行行为,是城市发展规划和公共交通管理的重要研究内容。出租车GPS(Global Position System,全球定位系统)轨迹数据在一定程度上反映了城市交通状况和市民出行模式。针对出租车区域性通勤模式识别问题,本文提出一种基于改进K-means算法的通勤交通小区识别方法。该方法主要包括3个步骤:划分交通小区、生成交通小区之间的流量转移矩阵和识别通勤交通小区对。参考现有的交通小区划分方法,本文提出一种基于细粒度单元的自下而上的交通小区划分方法。在通勤交通小区对识别模型中,以高峰时段的流量及其离散系数作为输入特征,基于改进K-means算法识别通勤交通小区对。最后,基于重庆市出租车GPS数据集进行实验验证,结果表明该方法效果显著。展开更多
文摘通勤是具有周期性和稳定性的城市居民出行行为,是城市发展规划和公共交通管理的重要研究内容。出租车GPS(Global Position System,全球定位系统)轨迹数据在一定程度上反映了城市交通状况和市民出行模式。针对出租车区域性通勤模式识别问题,本文提出一种基于改进K-means算法的通勤交通小区识别方法。该方法主要包括3个步骤:划分交通小区、生成交通小区之间的流量转移矩阵和识别通勤交通小区对。参考现有的交通小区划分方法,本文提出一种基于细粒度单元的自下而上的交通小区划分方法。在通勤交通小区对识别模型中,以高峰时段的流量及其离散系数作为输入特征,基于改进K-means算法识别通勤交通小区对。最后,基于重庆市出租车GPS数据集进行实验验证,结果表明该方法效果显著。
