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采用轨迹大数据探测短时非营运行为
被引量:
7
1
作者
刘汇慧
阚子涵
+3 位作者
孙飞
段倩
唐炉亮
吴华意
《武汉大学学报(信息科学版)》
EI
CSCD
北大核心
2016年第9期1192-1198,共7页
现有的关于出租车GPS轨迹大数据的研究均没有考虑出租车司机本身的非运营行为(如出租车加油(气)、就餐、交接班)的特征和需求。根据出租车轨迹大数据,研究了出租车短时非运营行为特征,从轨迹数据中提取出租车短时非运营行为,利用平面线...
现有的关于出租车GPS轨迹大数据的研究均没有考虑出租车司机本身的非运营行为(如出租车加油(气)、就餐、交接班)的特征和需求。根据出租车轨迹大数据,研究了出租车短时非运营行为特征,从轨迹数据中提取出租车短时非运营行为,利用平面线要素核密度分析其时空分布,并采用Ripley’s K函数分析了武汉市徐东大街区域的短时非运营行为与加气站的空间相关性。实验结果表明,分析出租车短时非运营行为时空分布能有效地揭示出租车司机群体的短时非运营行为需求,以及需求与现有公共资源不匹配引发的资源低效配置现状,为公共资源优化调整提供科学有效的辅助决策支撑。
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关键词
时空轨迹
大数据
短时非运营行为
时空分布
浮动车
原文传递
题名
采用轨迹大数据探测短时非营运行为
被引量:
7
1
作者
刘汇慧
阚子涵
孙飞
段倩
唐炉亮
吴华意
机构
武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室
武汉大学测绘学院
出处
《武汉大学学报(信息科学版)》
EI
CSCD
北大核心
2016年第9期1192-1198,共7页
基金
国家自然科学基金(41571430
41271442
40801155)~~
文摘
现有的关于出租车GPS轨迹大数据的研究均没有考虑出租车司机本身的非运营行为(如出租车加油(气)、就餐、交接班)的特征和需求。根据出租车轨迹大数据,研究了出租车短时非运营行为特征,从轨迹数据中提取出租车短时非运营行为,利用平面线要素核密度分析其时空分布,并采用Ripley’s K函数分析了武汉市徐东大街区域的短时非运营行为与加气站的空间相关性。实验结果表明,分析出租车短时非运营行为时空分布能有效地揭示出租车司机群体的短时非运营行为需求,以及需求与现有公共资源不匹配引发的资源低效配置现状,为公共资源优化调整提供科学有效的辅助决策支撑。
关键词
时空轨迹
大数据
短时非运营行为
时空分布
浮动车
Keywords
space-time trace
big data
short-term out-of-service behavior
space-time distribution
floating car data
分类号
P208 [天文地球—地图制图学与地理信息工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
采用轨迹大数据探测短时非营运行为
刘汇慧
阚子涵
孙飞
段倩
唐炉亮
吴华意
《武汉大学学报(信息科学版)》
EI
CSCD
北大核心
2016
7
原文传递
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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