【摘 要】
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通勤数据的传统获取手段存在成本高、覆盖面小、更新慢等问题,难以满足实时、高效监测和管理的需求.基于百度地图时空大数据,综合应用多种机器学习方法,构建一套识别城市街区
【机 构】
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百度时代网络技术(北京)有限公司,北京100085清华大学建筑学院,北京100084;天津市城市规划设计研究院,天津300201;中国城市规划设计研究院,北京100037;
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通勤数据的传统获取手段存在成本高、覆盖面小、更新慢等问题,难以满足实时、高效监测和管理的需求.基于百度地图时空大数据,综合应用多种机器学习方法,构建一套识别城市街区尺度下通勤出行方式的技术框架,具有准确率高、覆盖面广、空间分辨率高等优势.挖掘北京市六环高速公路以内各街区的通勤出行方式构成特征,结果显示各类交通方式的通勤出行比例相对均衡.进而考察通勤出行方式的具体空间布局,探索其与路网密度、用地功能混合密度、公共交通设施服务水平3项建成环境因子之间的内在联系.对比分析结果验证了路网密度、用地功能混合密度与小汽车通勤出行呈负相关关系,轨道交通服务水平对通勤出行的影响具有空间异质性.
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