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基于出租车上下客数据的城市功能区提取方法 被引量:2

Urban Functional Areas Extraction Method Based on Taxi Origin and Destination Data
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摘要 城市功能区是实现城市经济社会各类职能的重要空间载体,研究城市功能区的分布特征对优化城市区域规划、城市交通管理等方面有着重要的作用。采用志愿者地理信息道路数据对城市区域进行划分,结合现有功能区数据采集样本,统计各区域内工作日和休息日各小时上下客数量作为主要特征;提出了一种特征分析与选取方法并验证了其有效性;使用机器学习方法对城市区域进行分类。实验结果表明,该方法能够实现城市功能区的快速提取。 The Urban functional area is an important space carrier for realizing various functions of urban economy and society.Studying the distribution characteristics of urban functional areas plays an important role in optimizing urban regional planning and urban traffic management.Road data of the volunteer geographic information is used to divide urban areas in this paper,functional area samples are collected with existing functional data,and the number of origin and destination points at each hour on working day and rest day in each area is counted as key features.A feature analysis and selection method is proposed and its validity is verified.The experiment results show that this method can achieve rapid extraction of urban functional areas.
作者 孙士杰 孙群 陆川伟 赵云鹏 马京振 SUN Shijie;SUN Qun;LU Chuanwei;ZHAO Yunpeng;MA Jingzhen(Information Engineering University,Zhengzhou 450001,China)
机构地区 信息工程大学
出处 《测绘科学技术学报》 北大核心 2019年第6期637-642,共6页 Journal of Geomatics Science and Technology
基金 国家自然科学基金项目(41571399,41901397)。
关键词 上下客数据 城市功能区提取 机器学习 特征重要性评估 特征选取 origin and destination data urban functional areas extraction machine learning assessment of feature importance feature selection
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