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基于手机数据的出行链推演算法

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【作者】 吴子啸

【Author】 Wu Zixiao;China Academy of Urban Planning & Design;

【机构】 中国城市规划设计研究院

【摘要】 利用手机数据推演居民出行特征是近年交通研究中的一个热点。尽管已有众多研究成果发表,但现实应用中仍有诸多问题需要解决和改进。提出一种基于手机数据的出行链推演算法,通过构造时空贪婪同化流程来处理手机数据的空间不确定性,并对传统聚类算法进行改进以提高活动地点识别效率。通过个体实际数据验证了算法的有效性。结果显示,与其他方法相比,提出的算法能够高效地锚固居住地、工作地等停留较长时间的出行端点,从而提高出行链推演的效率和准确性。该算法适用于多天、手机基站定位和三角算法定位的混合位置数据,对现实数据有很好的适应性。

【关键词】 大数据手机数据出行链贪婪同化聚类算法
【基金】 中国城市规划设计研究院科技创新基金项目“基于多元数据的长三角城市群交通特征研究”(C-201727)
【所属期刊栏目】 交通数据科学的研究与实践专题 (2019年03期)
  • 【DOI】10.13813/j.cn11-5141/u.2019.0302
  • 【分类号】TP311.13;U495
  • 【下载频次】89
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