基于交通大数据的个体出行特征精细识别

多源交通大数据的深度融合成为交通数字化建设的主旋律,这为研究个体出行特征的精细化识别提供了可能性。本文基于嘉兴市交通大数据,提出了一套个体出行特征精细识别框架,根据前端治理设备数据、出租车GPS数据、网约车数据、共享单车数据等交通监管数据和手机信令数据进行OD链匹配,对个体出行工具进行精细化识别;并根据个体目的地停留的时间频率和长短,结合POI数据实现出行目的的精细化识别方法;通过进一步数据融合得出带有出行路径、出行距离、出行频率、出行目的、出行方式、出行时间信息的个体OD链;最后,以嘉兴市为例,分析得出工作日和休息日的个体出行特征存在显著差异,个体出行方式倾向于私家车为主,以上班、上学和回家为目的的出行占比81%。研究结果表明,本文基于交通大数据的个体出行特征精准识别,可以有效地研究个体出行特征,为交通精准治理提供有效的解决方法。

关于数据驱动的智慧防疫研究:以浙江省为例

本文总结了新冠肺炎疫情爆发过程中病毒溯源、传播途径管控和易感人群保护三个方面的智慧防疫成果,提出推进后疫情时代大数据驱动的城市社会治理建议,推动大数据技术创新与地方政府、基层组织和群众共同形成新型智慧城市数字治理生态系统,为社会公共卫生应急管理、辅助决策提供重要科学依据。