基于大数据分析的轨道交通与滴滴联合出行时空特征分析

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随着城市化进程突飞猛进,城市人口不断增加,城市的规模也得到进一步扩大。城市的不断发展与扩张以及交通量的日益增加,对于更加深入地分析城市居民出行行为特征,合理规划城市用地类型和交通提出了更加迫切的要求。此外,滴滴网约车的出现也顺应了互联网时代的发展潮流,符合广大年轻人的生活习惯,受到了人们的热烈追捧;城市轨道交通不会随着地面的道路情况的改变而发生变化,它是一种独立的有轨交通系统。与常见的几种交通工具相比,具有大运量、占地少以及安全性较高等优点,已经成为人们出行工具的首选之一。因此,研究成都市轨道交通与滴滴联合出行具有较为广泛的意义。该论文以2016年11月份成都市主要城区的滴滴出行GPS数据(包括OD以及上下车时间)为基础对成都市居民出行特征进行时间维度、空间维度的研究。主要研究成都地铁1号线22个站点一定范围内滴滴出行数据的时空特征,分析了工作日和休息日两部分,再将其中的各个时间段分别结合上下车情况进行空间分析,其中高峰时段作为重点进行分析。除此之外,还利用GIS基于核密度分析工具分析了工作日/周末全天出行热点以及工作日/周末分时段出行热点,揭示了居民出行的空间特征。除此之外,还定义了空间样本的筛选依据,挖掘客流分布的潜在规律来表示样本的分布情况,主要讨论了源数据和目标底图在不同坐标系下对数据坐标进行投影的方法、不同空间地理位置对地铁站出入口辐射范围的影响、数据的筛选及分类、轨道交通站点聚类、不同站点出入口土地利用功能的分类以及基于核密度分析对数据样本进行的时间以及空间出行特征分析。密度分析的主要结果是对时空特征的体现,包括针对不同换乘方向、不同地理位置、不同时期时刻等各方面之间的比较分析、时间以及空间的分布特征等。本文利用样本密度进行时空特征分析的方法,并以此进一步挖掘此方法可以适用的研究内容及范围,针对性的对地铁站出入口的交通导向进行基于时空特征的实时优化将有助于城市有限的交通资源进行合理化的配置。
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