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题名基于机器学习空间聚类的出租车停靠站点布局规划
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作者
年光跃
黄建云
潘海啸
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机构
同济大学建筑与城市规划学院
上海交通大学设计学院
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出处
《交通运输研究》
2024年第1期10-17,27,共9页
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基金
国家自然科学基金区域创新发展联合基金项目(U20A20330)。
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文摘
针对出租车随意停靠给城市交通带来的负面影响,为规范出租车营运秩序、改善出租车营运环境和居民乘车条件,提出一种将出租车出行空间信息与机器学习算法相结合的出租车停靠站点布局规划方法。首先利用出租车GPS轨迹数据提取出租车出行起点,然后采用HDBSCAN聚类算法对起点进行空间密度聚类,形成聚类簇后以其中心点作为出租车停靠站点布局的备选点。最后,为验证所提方法的可行性和有效性,选取重庆市中心城区一土地利用类型丰富、人口密度高的典型区域进行案例分析。结果显示,107个备选点主要分布于商业中心区和居住集中区,与出租车出行高需求区域的空间分布基本吻合;布局的出租车停靠站点在300 m范围内的覆盖率达到76.0%,未覆盖区域主要为城市绿地和水体。研究表明,机器学习算法可实现出租车停靠站点的高效布局规划,但在规划和实施阶段,停靠站点的设置还应结合邻近区域的建成环境特点综合考虑。
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关键词
城市交通
布局规划
空间聚类
出租车停靠站点
轨迹数据
机器学习算法
HDBSCAN
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Keywords
urban traffic
layout planning
spatial clustering
taxi stand
trajectory data
machine learning algorithm
HDBSCAN(Hierarchical Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)
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分类号
U491
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
TU981
[建筑科学—城市规划与设计]
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