基于多源异构大数据的出行特征分析——以苏州工业园区为例

融合交通相关的多源异构大数据,持续推进年度交通需求特征分析,是提升交通数字化治理能力的重要工作。基于苏州工业园区连续3年交通出行特征研究工作,形成构建多源数据融合分析的工作体系,建立17类多源异构数据库,形成综合特征分析指标体系,并改进多源数据融合分析算法。连续3年在长三角区域、都市圈和市域市区视角下,研究疫情下苏州工业园区人口岗位、职住和出行特征变化,区域跨市出行需求变化和综合交通枢纽出行需求特征,及时响应和支撑苏州工业园区城市交通发展决策工作。