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基于出租车GPS大数据的城市热点出行路段识别方法
被引量:
22
1
作者
曲昭伟
王鑫
+2 位作者
宋现敏
夏英集
袁咪莉
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2019年第2期238-246,共9页
连续两个出租车GPS定位点之间的时空间隔使得乘客上下车的位置必然介于一个线性区间内,据此提出轨迹线密度方法,用于在位置界限模糊的热点出行区域进一步搜索热点路段.利用成都市出租车GPS数据,借助核密度估计分析出租车上下客位置的时...
连续两个出租车GPS定位点之间的时空间隔使得乘客上下车的位置必然介于一个线性区间内,据此提出轨迹线密度方法,用于在位置界限模糊的热点出行区域进一步搜索热点路段.利用成都市出租车GPS数据,借助核密度估计分析出租车上下客位置的时空特性;基于轨迹线密度方法,计算了成都市春熙路商圈的路网密度值,划分路段热点强度,识别出了热点路段的位置,结合实际的出行需求分布完成方法有效性的验证.结果表明,本文所采用的方法能够有效识别出行需求旺盛的城市热点路段,不仅可以为出租车司机寻找客源提供重要的参考,还能够在交通相关部门选择出租车停靠站的位置时提供数据支持.
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关键词
城市交通
轨迹线密度
核密度分析
城市热点路段
GPS大数据
出租车停靠站
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职称材料
题名
基于出租车GPS大数据的城市热点出行路段识别方法
被引量:
22
1
作者
曲昭伟
王鑫
宋现敏
夏英集
袁咪莉
机构
吉林大学交通学院
出处
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2019年第2期238-246,共9页
基金
国家自然科学基金(51278220)
吉林省教育厅"十三五"科学技术项目(JJKH20190153KJ)~~
文摘
连续两个出租车GPS定位点之间的时空间隔使得乘客上下车的位置必然介于一个线性区间内,据此提出轨迹线密度方法,用于在位置界限模糊的热点出行区域进一步搜索热点路段.利用成都市出租车GPS数据,借助核密度估计分析出租车上下客位置的时空特性;基于轨迹线密度方法,计算了成都市春熙路商圈的路网密度值,划分路段热点强度,识别出了热点路段的位置,结合实际的出行需求分布完成方法有效性的验证.结果表明,本文所采用的方法能够有效识别出行需求旺盛的城市热点路段,不仅可以为出租车司机寻找客源提供重要的参考,还能够在交通相关部门选择出租车停靠站的位置时提供数据支持.
关键词
城市交通
轨迹线密度
核密度分析
城市热点路段
GPS大数据
出租车停靠站
Keywords
urban
traffic
trajectory density
kernel density estimation
urban hotspot section
GPS big data
taxi stands
分类号
U491.1 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于出租车GPS大数据的城市热点出行路段识别方法
曲昭伟
王鑫
宋现敏
夏英集
袁咪莉
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2019
22
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职称材料
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参考文献
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