基于浮动车数据的城市居民出行行为规律分析

合集下载

基于浮动车数据的哈尔滨市市区出行OD分析

河北工业大学毕业论文作者：学号：学院：土木工程学院系(专业)：交通运输系交通运输专业题目：基于浮动车数据的哈尔滨市市区出行OD分析指导者：评阅者：2015 年 6 月 14 日目录1 绪论 (1)1.1 研究背景 (1)1.2 研究的目的与意义 (1)1.3 国内外研究现状 (2)2 浮动车数据的分析与处理 (5)2.1 相关概念 (5)2.2 浮动车数据的处理 (7)2.3 本章小结 (16)3 利用聚类分析划分交通中区 (17)3.1 聚类分析概述 (17)3.2 交通中区划分概述 (20)3.3 研究区域交通中区的划分 (20)3.4 OD矩阵的获取 (29)3.5 本章小结 (31)4 哈尔滨市居民出行特征分析 (32)4.1 出行量随时间的变化规律 (32)4.2 出行量随空间的变化规律 (35)4.3 基于居民出行特征提出改善交通的几点建议 (36)4.4 本章小结 (37)结论 (38)参考文献 (39)致谢 (41)附录A (42)1 绪论1.1 研究背景随着社会经济的发展，城市人口的不断增加，私家车数量的不断壮大，当前城市交通问题日益严重，各种矛盾日益突出，交通拥堵，事故频发。

为改善市内交通的状况，需要对城市现有的路网合理地规划运用，并适当地增加一些地下通道、立交桥等来疏导拥堵路段的交通，此外合理安排公共交通工具的运营调度，完善市内的公共交通运输系统也是一种有效措施，而要做到以上则首先必须了解居民的出行规律，只有在了解居民的出行规律，能够正确掌握交通流的时空分布特征，才能够对交通各相关方面做出合理的调整，改善市内交通条件，使交通更加地流畅。

OD矩阵作为居民出行特征的数字表现形式，便是改善市内交通的数据基础，如何获取实时准确的乘客OD信息是问题的关键。

此外浮动车技术作为新兴的交通数据采集技术，凭借其成本低，测试范围广，实时性强等优势逐渐地在交通数据采集中得到了广泛应用，如何通过浮动车数据来获取精确的OD矩阵成为国内外学者研究的热点。

基于云技术的城市海量浮动车数据处理分析

基于云技术的城市海量浮动车数据处理分析Massive urban floating car data analysisusing cloud technologies张彤李清泉余洋 Tong Zhang武汉大学 Wuhan University Qingquan Li Yang Yu 武汉大学武汉大学Wuhan University Wuhan University摘要当前各种地理数据采集技术的飞速发展使得研究数据密集型(data-intensive)地理计算变得越来越重要。

装载全球卫星定位系统的城市机动车辆，即浮动车(floating car)可以实时收集大量城市路况信息。

海量浮动车数据，如果能够及时处理与分析，可为监控城市大范围道路交通状态和交通智能管理提供高时空覆盖的基础信息。

然而现有的网络地理信息服务架构和技术不能满足城市海量浮动车及时处理与分析的应用需求。

本文基于城市海量浮动车数据的组织、处理、管理与计算等方面的需求，提出了云计算环境下地理数据密集型计算的新架构。

文章从基于Bigtable 的非关系数据库技术出发，研究海量浮动车数据的存储、分布式管理和索引，从MapReduce 技术出发，研究浮动车数据实时地图匹配和路段平均速度计算，分析在城市交通地理信息系统中应用云技术的优缺点。

通过Amazon Elastic Compute Cloud (EC2)云计算环境进行的数据查询、地图匹配和交通参数计算等实验初步证明了新架构的有效性。

AbstractData-intensive geocomputation gains importance with the rapid development of various geospatial data collection techniques. Floating cars, which are equipped with global positioning systems, can collect a large amount of traffic data in real-time. Massive floating car data (FCD), if processed and analyzed responsively, can offer valuable basic information for urban traffic monitoring and surveillance with high spatio-temporal coverage. However, current Internet geographic information services cannot accommodate the needs of FCD analysis. This paper, in response to the requirements of massive FCD storage, processing, management and computation, proposes a new architecture of data-intensive geocomputation under cloud environments. We study distributed storage, management and indexing techniques of massive FCD using Bigtable and investigate real-time map matching and speed computation with MapReduce.The pros and cons of using cloud technologies in the context of GIS-T (geographic information systems for transportation) are discussed. The effectiveness of the new architecture is demonstrated via preliminary experiments of data query, map matching and speed computation using Amazon Elastic Compute Cloud (EC2).關鍵詞：云技术、浮动车、Bigtable、MapReduceKeywords: cloud technologies, FCD, Bigtable, MapReduce發表人：张彤是否具學生身份：□是▓否聯絡人：张彤電話：86-139********E-m ail：g eogrid@地址：武汉市珞瑜路129号武汉大学信息学部导言各种地理信息采集技术，如遥感卫星、全球定位系统、数字制图等，使得收集和存储海量地理数据变得日益简单。

稀疏浮动车数据下的路段异常交通行为识别

稀疏浮动车数据下的路段异常交通行为识别关键词：稀疏浮动车数据；交通行为识别；路段异常；聚类算法；车流量；速度引言稀疏浮动车数据是指在特定时间和区域内，由GPS设备采集的车辆位置、速度和方向信息等数据。

由于成本及技术限制，稀疏浮动车数据的采集总量较小，且不平均地分布在城市各个交通路段上，这给交通行为识别和交通管理带来了困难。

本文旨在探究如何在稀疏浮动车数据下，以路段为单位来识别异常交通行为，为城市交通管理提供支持。

相关工作传统的异常交通行为识别方法主要基于传感器数据（如电子警察、地磁感应器等）。

但传感器采集的数据存在数据噪声、设备故障等问题。

近年来，利用浮动车数据来识别交通异常行为也逐渐成为探究的焦点。

基于浮动车数据的方法不仅可以防止传感器设备的局限，而且能够遮盖更广泛的交通路段，具有更高的好用性。

但是，由于数据量较小，浮动车数据采集存在时间和空间的限制，因此如何在稀疏数据下精确识别异常交通行为是一个难题。

方法为了识别稀疏浮动车数据下的路段异常交通行为，本文提出了一种基于车流量和速度的交通行为识别方法。

2.1 数据预处理对浮动车数据进行处理，对数据间的间隔时间计算，并删除时间间隔大于3秒的数据。

然后进行空间上的统一，将区域划分成一定的格网，将每辆车所在的位置信息映射到对应的格网上，统计每个格网内的车辆数目作为该格网的车流量；同时，计算每辆车通过该格网所需要的时间，并计算速度。

2.2 聚类算法为了能够有效地进行车流量和速度的聚类分析，本文选择了K均值算法和RBF核聚类算法。

2.2.1 K均值算法K均值算法是一种常用的聚类算法，该算法主要将数据分成K个类别，通过计算距离将每个数据归到与其最近的簇中。

本文利用K均值算法对车流量进行聚类，分为稠密区域和稀疏区域。

稠密区域是指车流量大于平均值的路段，稀疏区域是指车流量小于平均值的路段。

2.2.2 RBF核聚类算法RBF核聚类算法是一种基于核函数的聚类算法，该算法的本质是在高维空间的特征向量之间进行基于核函数的相似度计算，即将数据映射到高维空间并计算其距离。

基于活动的居民出行行为研究综述

２００８年第３期总第１０１期文章编号：１００３－２３９８（２００８）０３－００８５－０７基于活动的居民出行行为研究综述丁威１，２，杨晓光２，伍速锋２（１．西安建筑科技大学土木工程学院，西安７１００５５；２．同济大学交通运输工程学院，上海２０００９２）ＡＲＥＶＩＥＷＯＦＡＣＴＩＶＩＴＹ－ＢＡＳＥＤＴＲＡＶＥＬＢＥＨＡＶＩＯＲＲＥＳＥＡＲＣＨＤＩＮＧＷｅｉ１，２，ＹＡＮＧＸｉａｏ－ｇｕａｎｇ２，ＷＵＳｕ－ｆｅｎｇ２（１ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｉｖｉｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｘｉ＇ａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＡｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｘｉ＇ａｎ７１００５５，Ｃｈｉｎａ；２ＳｃｈｏｏｌｏｆＴｒａｆｆｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＴｏｎｇｊｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２０００９２，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔｓ：ＴｈｅＡｃｔｉｖｉｔｙ－ｂａｓｅｄｔｒａｖｅｌｂｅｈａｖｉｏｒｔｈｅｏｒｉｅｓｍａｉｎｌｙｓｔｕｄｙｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｏｒｈｏｕｓｅｈｏｌｄｓ＇ｔｒａｖｅｌｂｅｈａｖｉｏｒｌａｗｓａｎｄｄｅｃｉｓｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｓｉｎｔｒｉｐｃｈａｉｎ．Ａｎａｂｕｎｄａｎｔｒｅｓｅａｒｃｈｈａｒｖｅｓｔｈａｓｂｅｅｎｇａｉｎｅｄｓｉｎｃｅｔｈｅｓｙｓｔｅｍａｔｉｃａｌｓｔｕｄｉｅｓｗｅｒｅｃａｒｒｉｅｄｔｈｒｏｕｇｈｉｎｗｅｓｔｅｒｎｃｏｕｎｔｒｉｅｓ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｆｉｒｓｔｌｙｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓｔｈｅｏｒｉｇｉｎｏｆａｃｔｉｖｉｔｙ－ｂａｓｅｄｔｒａｖｅｌｂｅｈａｖｉｏｒｒｅｓｅａｒｃｈ．Ｔｈｅａｃｔｉｖｉｔｙ－ｂａｓｅｄａｐｐｒｏａｃｈｔｏｔｈｅａｎａｌｙｓｉｓｏｆｔｒａｖｅｌｂｅｈａｖｉｏｒａｎｄｔｒａｖｅｌｄｅｍａｎｄｏｒｉｇｉｎａｔｅｄｉｎｔｈｅＵＫ，ｔｈｅＵＳａｎｄＧｅｒｍａｎｙｉｎ１９７０＇ｓｔｏｏｖｅｒｃｏｍｅｔｈｅｌｉｍｉｔａｔｉｏｎｓｏｆｔｈｅｓｔａｎｄａｒｄｆｏｕｒ－ｓｔａｇｅａｐｐｒｏａｃｈｅｓ．Ｔｈｅｓｔａｒｔｉｎｇｐｏｉｎｔｏｆｔｈｅａｐｐｒｏａｃｈｗａｓｔｈｅｓｗｉｔｃｈｏｆｆｏｃｕｓｆｒｏｍａｇｇｒｅｇａｔｅｔｒｉｐｍａｋｉｎｇｔｏｉｎｄｉｖｉｄｕａｌａｃｔｉｖｉｔｙｐａｒｔｉｃｉｐａｔｉｏｎａｎｄｔｈｅｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｔｒａｖｅｌａｓａｄｅｒｉｖｅｄｄｅｍａｎｄ．Ｔｈｅｎｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔａｎｄｆｒｕｉｔｓｏｆａｃｔｉｖｉｔｙ－ｂａｓｅｄｔｒａｖｅｌｂｅｈａｖｉｏｒｒｅｓｅａｒｃｈｉｎｗｅｓｔｅｒｎｃｏｕｎｔｒｉｅｓａｒｅｓｙｓｔｅｍａｔｉｃａｌｌｙｉｌｌｕｓｔｒａｔｅｄ，ｉｎｃｌｕｄｉｎｇｔｈｅｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌｔｈｅｏｒｉｅｓ，ｓｔｕｄｙｍｅｔｈｏｄｓ，ａｎｄｔｈｅａｃｔｉｖｉｔｙ－ｂａｓｅｄｔｒａｖｅｌｄｅｍａｎｄｍｏｄｅｌｓｙｓｔｅｍｓ．Ｔｈｅａｃｔｉｖｉｔｙ－ｂａｓｅｄｔｒａｖｅｌｔｈｅｏｒｙｃａｎｂｅｓｕｍｍａｒｉｚｅｄｉｎｔｗｏｂａｓｉｃｉｄｅａｓ：ｆｉｒｓｔ，ｔｈｅｄｅｍａｎｄｆｏｒｔｒａｖｅｌｉｓｄｅｒｉｖｅｄｆｒｏｍｔｈｅｄｅｍａｎｄｆｏｒａｃｔｉｖｉｔｉｅｓ．Ｓｅｃｏｎｄｌｙ，ｈｕｍａｎｓｆａｃｅｔｅｍｐｏｒａｌ－ｓｐａｔｉａｌｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ．Ａｓｕｂｓｔａｎｔｉａｌａｍｏｕｎｔｏｆａｎａｌｙｓｉｓｈａｓｂｅｅｎｄｏｎｅｔｏｒｅｆｉｎｅｔｈｅｔｈｅｏｒｙ，ｔｅｓｔｓｐｅｃｉｆｉｃｂｅｈａｖｉｏｒａｌｈｙｐｏｔｈｅｓｅｓ，ａｎｄｅｘｐｌｏｒａｔｏｒｙｍｅｔｈｏｄｓｏｆｍｏｄｅｌｉｎｇｉｍｐｏｒｔａｎｔａｓｐｅｃｔｓｏｆａｃｔｉｖｉｔｙ－ｂａｓｅｄｔｒａｖｅｌｂｅｈａｖｉｏｒ．Ｂｏｔｈｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｓａｒｅｓｅｅｎａｓｔｗｏｔｈｒｅａｄｓｏｒｉｇｉｎａｔｉｎｇｆｒｏｍａｃｏｍｍｏｎｂｅｈａｖｉｏｒａｌａｓｓｕｍｐｔｉｏｎ，ｎａｍｅｌｙｔｈａｔｔｒｉｐｃｈａｉｎｉｎｇｉｓｂａｓｅｄｏｎａｎｒ－ｓｅｑｕｅｎｔｉａｌｄｅｃｉｓｉｏｎｍａｋｉｎｇｐｒｏｃｅｓｓ．Ｔｈｅｓｔｕｄｙｍｅｔｈｏｄｏｆａｃｔｉｖｉｔｙ－ｂａｓｅｄｔｒａｖｅｌｂｅｈａｖｉｏｒｉｓｍａｉｎｌｙｏｎｔｈｒｅｅａｓｐｅｃｔｓ：ｉｎｔｅｒｓｐａｃｅ－ｂａｓｅｄｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎａｐｐｒｏａｃｈ，ｕｔｉｌｉｔｙ－ｂａｓｅｄａｐｐｒｏａｃｈａｎｄｈｅｕｒｉｓｔｉｃａｐｐｒｏａｃｈ．Ｔｈｅｓｅａｐｐｒｏａｃｈｅｓｏｖｅｒｃｏｍｅｔｈｅａｒｅａｄｉｖｉｓｉｏｎｌｉｍｉｔａｔｉｏｎｓｏｆｔｈｅｆｏｕｒ－ｓｔａｇｅａｐｐｒｏａｃｈｅｓａｎｄｐｒｅｓｅｎｔｄａｙ－ｔｏ－ｄａｙｔｒａｖｅｌｂｅｈａｖｉｏｒｏｆｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｓａｎｄｈｏｕｓｅｈｏｌｄｓａｓｂａｓｉｃｓｔｕｄｙｕｎｉｔ．Ａｃｔｉｖｉｔｙ－ｂａｓｅｄｄｅｍａｎｄｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｍｏｄｅｌｉｎｃｌｕｄｅｓｔｗｏａｓｐｅｃｔｓ：ｅｃｏｎｏｍｅｔｒｉｃｍｏｄｅｌａｎｄｍｉｘｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｍｏｄｅｌ．Ｔｈｅｓｅｍｏｄｅｌｓｙｓｔｅｍｓｇａｉｎｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｉｎｔｈｒｅｅｓｕｃｃｅｓｓｉｖｅｐｈａｓｅｓ：ＭＴＣ（ＭｅｔｒｏｐｏｌｉｔａｎＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎｃｏｍｍｉｓｓｉｏｎ）ｓｙｓｔｅｍ，Ｎｅｔｈｅｒｌａｎｄｓ＇ｔｏｕｒ－ｂａｓｅｄｍｏｄｅｌａｎｄｄａｙ－ｔｏ－ｄａｙｔｒａｖｅｌｂｅｈａｖｉｏｒｃｈｏｉｃｅｍｏｄｅｌ．ＦｉｎａｌｌｙｔｈｅｓｔａｔｕｓｑｕｏａｎｄｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｔｒａｖｅｌｂｅｈａｖｉｏｒｒｅｓｅａｒｃｈｉｎＣｈｉｎａａｒｅａｎａｌｙｚｅｄ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｉｎｄｉｃａｔｅｔｈａｔｔｒａｖｅｌｄｅｍａｎｄｄｅｒｉｖｉｎｇｆｒｏｍａｃｔｉｖｉｔｙｄｅｍａｎｄ，ｐｅｏｐｌｅｆａｃｉｎｇｔｈｅｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｏｆｔｈｅｔｉｍｅａｎｄｓｐａｃｅ，ｔｈｅｌｉｆｅｓｔｙｌｅｉｎｆｌｕｅｎｃｉｎｇｐｅｏｐｌｅ＇ｓｄｅｃｉｓｉｏｎｓ，ａｎｄｔｈｅｔｒａｖｅｌｄｅｃｉｓｉｏｎｓｉｎｆｌｕｅｎｃｉｎｇｅａｃｈｏｔｈｅｒｄｙｎａｍｉｃａｌｌｙａｎｄｍｕｔｕａｌｌｙｕｎｄｅｒｖａｒｉａｂｌｅｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ．ＴｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｉｓｊｕｓｔｕｎｄｅｒｗａｙａｎｄＣｈｉｎａｓｈｏｕｌｄｄｅｖｅｌｏｐｔｈｅａｃｔｉｖｉｔｙ－ｂａｓｅｄｔｒａｖｅｌｂｅｈａｖｉｏｒｒｅｓｅａｒｃｈｂａｓｅｄｏｎａｎａｌｙｚｉｎｇＣｈｉｎｅｓｅｔｒａｖｅｌｂｅｈａｖｉｏｒｄｅｅｐｌｙｉｎｏｒｄｅｒｔｏｓｕｐｐｏｒｔｔｒａｆｆｉｃｐｌａｎｎｉｎｇａｎｄｄｅｃｉｓｉｏｎ－ｍａｋｉｎｇｏｆｔｒａｎｓｐｏｒｔｍａｎａｇｅｍｅｎｔｐｏｌｉｃｙ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ａｃｔｉｖｉｔｙ－ｂａｓｅｄ；ｔｒａｖｅｌｂｅｈａｖｉｏｒ；ｔｒｉｐｃｈａｉｎ；ｔｒａｖｅｌｄｅｍａｎｄｍｏｄｅｌ基金项目：国家自然科学基金项目（７０５０１０２３）；西安建筑科技大学青年科技基金项目（ＱＮ０６０８）作者简介：丁威（１９７１—），男，河南安阳人，讲师，同济大学交通运输工程学院博士生，西安建筑科技大学讲师，研究方向为出行行为理论。

基于浮动车技术的城市路况计算方法_章威

DO I :10.16097/j .cnki .1009 -6744.2007.01.007
第7卷第1期
交通运输系统工程与信息
2007 年 2 月
Journal of Transportation Systems Engineering and Information Technology
文章编号 :1009-6744 (2007)01-0043-07
Abstract : Urban traffic situation information is the basis of effective traffic guidance and traffic control .It is usu-
ally expressed by average speed and average travel time of the vehicles on the road.This paper proposes the urban
(1.College of Traffic and Communications, South China University of Technology , Guangzhou 510640 , China ; 2.Guangzhou Traffic Information Investment Business and M anagement Limited Company , Guangzhou 510033, China)
V1
V0 V1 V2
(1)
1 V1
=
S1 S
S 0 V2 +S 2 V0 S 1 V0 V2
+
1 V1
目标路段的平均速度可以表示为
(2)

2第二章居民出行调查分析

—12—
第二章居民出行调查分析
高。日出行次数最少的是家务人员，这也是符合他们的特点的。这类人员一般出
行主要是生活购物，所以每天的出行次数较少。合肥市不同年龄居民出行产生见表 2-2 及图 2-2：
表 2-2 合肥市不同年龄居民出行产生表（单位：次/人·日）
年龄段
6-14
15-19
20-39
40-59 60 以上
第二章居民出行调查分析
第二章居民出行调查分析
居民出行调查是城市综合交通规划的一项最基本的工作，通过对居民出行的调查统计与分析，可以掌握城市的基本客流──居民出行状况、特征以及其形成的规律，为客流预测、网络规划提供基础资料和科学依据，以建立便于居民出行的城市交通体系。
合肥市居民的调查对象是常住或暂住在被抽中家庭户 6 周岁以上的居民。合肥市现状人口约 142 万，本次居民出行调查采用问卷（调查表）方式进行，共调查了有效居民样本 32234 人，总抽样率为 2.56%左右。本章将这次居民出行调查的数据，进行分析、推理和归纳，得出全市居民出行的规律及变化特征。
50
45
40
35
30
25
20
15
10
5
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9 10 >10
图 2-3 不同出行次数所占比例图（单位：%）
由表 2-3 和图 2-3 可知，合肥市居民每天出行 2 次和 4 次的比例较高，分别占 45.30%和 40.70%。出行次数为 2 次的比例较高，是因为居民早出晚归。而出行 4 次的比例较高，是由于部分交通条件便利的居民中午回家吃中饭。由于居民出行多数是就近范围的，一般有回程，所以出行为奇数的较小，这符合实际情况。

交通拥挤的度量方法与基于浮动车的交通拥挤检测共3篇

交通拥挤的度量方法与基于浮动车的交通拥挤检测共3篇交通拥挤的度量方法与基于浮动车的交通拥挤检测1交通拥挤一直是城市发展过程中的一大问题，往往会引发公众的关注和热议。

但是，如何科学地度量交通拥挤的程度呢？传统上人们往往使用交通工具行驶速度和拥堵时间作为测量标准，但这只是表面上的现象，无法真正体现交通拥堵的本质。

本文将介绍一些现代化的交通拥堵度量方法以及基于浮动车的交通拥堵检测方法，为城市交通治理提供参考。

传统测量方法的局限性：传统上，我们往往使用交通工具行驶速度和拥堵时间作为交通拥堵的评价标准。

但是，这种方法往往局限于宏观层面，无法精确地反映交通拥堵现象，而且在实践中会受到很多因素的干扰。

特别是随着城市发展进程的加速和交通工具数量的快速增长，这种局限性更加突出。

新型交通拥堵度量方法的发展：随着科技的发展，人们开始使用更加高级的交通拥堵度量方法，这种方法基于新型传感器和模型，可以更加精确地测量交通拥堵指标。

例如，近年来流行的GPS信号和交通监控系统大大提高了交通拥堵的测量精度，通过这些高新技术，我们可以精确测量每辆车的速度和位置信息。

浮动车技术的应用：建立交通拥挤的监测系统的一个有效手段是使用浮动车技术，该技术已广泛用于研究交通测量和管理。

浮动车技术基于GPS信号，使用一组全局定位车辆（移动车辆）设备，记录并提供交通流的信息。

基于浮动车技术的交通拥堵检测方法：基于浮动车的交通拥堵检测方法包括两个主要步骤：1. 数据采集和处理：利用GPS装置和其他传感器设备，对车辆的位置、速度、方向等信息进行实时采集，并对数据进行质量管理和有效性检验。

2. 数据分析和展示：基于采集到的数据，实现交通拥堵的客观量化测量，并将结果展示在数字地图上，通过多种视觉工具预测交通拥堵的持续时间和影响，以促进交通管理和政策制定。

结论：总之，交通拥堵的度量方法不仅应该注重表面上的测量标准，更应该结合科学技术和模型，深入挖掘其中的本质和规律，以找到有效解决交通拥堵问题的方法。

基于GPS数据的城市居民多日出行活跃度分析

基于GPS数据的城市居民多日出行活跃度分析张蕾;隽志才;高晶鑫【摘要】通过提出居民出行活跃度的概念和测度方法,分析居民多日出行行为的活跃程度,丰富多日出行行为分析的理论体系,为城市空间优化和交通政策引导提供参考.居民出行的活跃程度是出行频率、出行距离、出行时长、出行方式和出行目的等出行要素的综合体现.基于上海市2014-2015年智能手机GPS辅助的居民一周活动-出行调查,通过分析居民的出行频率、出行距离、出行时长、出行方式和出行目的等多个出行活跃度指标,运用K-均值聚类的方法定义四种出行活跃度类型——多方式、多目的、长距离三种活跃出行者类型和较不活跃出行者类型.数据显示,不同活跃度类型人群在平日、工作日及周末拥有的出行特征具有明显差异,同时通过多项Logistic回归模型分析得出居民的个人及家庭社会经济属性对活跃度类型的显著影响.出行活跃度概念和测度方法的提出有助于分析城市居民出行行为的复杂性,便于对居民出行的活跃程度形成综合全面的考量,有助于分析居民出行需求对城市空间与交通政策的反馈作用.【期刊名称】《上海管理科学》【年(卷),期】2018(040)004【总页数】7页(P89-95)【关键词】交通运输系统工程;多日出行活跃度;K-均值聚类;多项Logistic回归模型;手机GPS数据;出行调查【作者】张蕾;隽志才;高晶鑫【作者单位】上海交通大学安泰经济与管理学院,上海200030;上海交通大学安泰经济与管理学院,上海200030;上海交通大学安泰经济与管理学院,上海200030【正文语种】中文【中图分类】U-91 研究的数据来源本调查以智能手机为载体，是基于GPS轨迹数据的活动-出行调查，研究区域选在上海市。

调查过程中每位志愿者需要提供自己的社会经济属性，然后在自己的手机上安装相关定位-上传软件，连续上传一周的GPS定位数据。

研究人员通过数据挖掘的可视化处理后，通过带提示的电话回访调查确认志愿者的行程和活动-出行信息。

基于浮动车数据的城市道路行程时间预测方法

市交通状态监测和预测具有重要意义
03
基于浮动车数据的行程时间预测方法有助于提高城市
交通管理和规划水平
研究现状与问题
国内外研究现状
已有多种基于浮动车数据的行程时间预测方法，如基于时间序列分析、神经网络、支持向量机等
存在的问题
现有方法在面对复杂多变的城市交通环境和非线性特征时，预测精度和稳定性有待提高
该方法能够实时处理和更新浮动车数据，从而提供实时的交通信息和预测结果。
适用性
该方法适用于不同类型和规模的城市的道路行程时间预测，具有较广的应用前景。
研究不足与展望
01
数据质量
浮动车数据的准确性和可靠性可能受到多种因素的影响，如车辆位置、道路状况法优化
该方法在预测复杂路况和极端天气条件下的行程时间时，可能存在一定的误差。未来可以对算法进行进一步优化，以提高预测精度。
露。
加密传输
02
采用加密技术确保浮动车数据在传输过程中的安全性，防止数
据被篡改或窃取。
访问控制
03
限制对浮动车数据的访问权限，只有经过授权的人员才能访问
和使用数据。
模型优化与改进建议
01
02
03
04
模型训练
利用更多的历史数据进行模型训练，提高预测精度和稳定性。
特征选择
筛选与行程时间相关的关键特征，去除冗余和无关的特征，减少计算量和模型复杂度。
研究方法
深度学习模型构建：采用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）相结合的方式，构建适用于城市道路行程时间预测的深度学习模型
预测结果评估：将预测结果与实际数据进行对比分析，采用平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）等指标对预测结果进行评估

基于浮动车数据的信号交叉口运行状态评估

基于浮动车数据的信号交叉口运行状态评估随着城市交通拥堵问题的日益加剧，对信号交叉口运行状态的准确评估成为提升交通效率的关键。

传统的交通数据采集方式存在成本高、覆盖面窄等问题。

而基于浮动车数据的交通状态评估方法能够有效解决这些问题，成为当前研究热点。

浮动车数据是通过车辆上搭载的GPS设备采集的车辆行驶轨迹和相关信息。

利用这些数据，可以实现对信号交叉口运行状态的实时监测和评估。

首先，通过分析车辆行驶速度和加速度等指标，可以获得交叉口的通过能力和拥堵状况。

其次，结合车辆的行驶路径和交叉口的布局，可以判断交叉口的通行效率和安全性。

在浮动车数据的基础上，可以采用多种方法进行信号交叉口运行状态的评估。

一种常用的方法是基于数据挖掘和机器学习的模型构建。

通过对大量浮动车数据进行分析和建模，可以建立交叉口通行能力的预测模型，为交通管理部门提供决策支持。

另一种方法是基于交通流理论的模型构建。

通过对车辆行驶轨迹和交叉口信号控制的分析，可以计算交叉口的通行能力和拥堵指数，从而评估交叉口的运行状态。

基于浮动车数据的信号交叉口运行状态评估具有许多优势。

首先，浮动车数据采集成本相对较低，可以实现对大范围交叉口的监测。

其次，浮动车数据具有实时性，可以提供准确的交通状态信息。

此外，浮动车数据的覆盖面广，能够反映不同时间段和不同区域的交通状况。

然而，基于浮动车数据的信号交叉口运行状态评估也存在一些挑战。

首先，浮动车数据的质量和精度对评估结果有较大影响。

其次，浮动车数据的隐私问题也需要引起重视。

此外，由于交叉口的复杂性和多变性，评估模型的准确性和稳定性也需要进一步提高。

综上所述，基于浮动车数据的信号交叉口运行状态评估是提升交通效率的重要手段。

通过有效利用浮动车数据，可以实现对信号交叉口的实时监测和评估，为交通管理部门提供决策支持，促进城市交通的智能化和优化发展。

然而，为了充分发挥浮动车数据的优势，还需要进一步研究和探索，解决其中存在的问题和挑战。

基于GPS浮动车的城市道路交通宏观特征研究

基于GPS浮动车的城市道路交通宏观特征研究摘要：随着城市的快速发展，汽车数量的不断增加，城市面临越来越大的交通压力，智能交通系统是目前公认的解决交通拥堵的有效方法之一，但是为智能交通系统提供可靠的数据源成为智能交通系统建设的一个重要问题，浮动车技术作为新发展起来的一种交通信息采集方式，实践证明其能够可靠的为智能交通系统提供数据源。

为了掌握城市道路交通的宏观特性，本文运用数据预处理、坐标转换，地图匹配、统计分析对浮动车数据进行了较深入的分析比较，直观的获取了城市交通的相关特征，对于城市交通规划和管理决策及人们出行具有一定的实用价值。

abstract： with the rapid development of the city， the increasing number of cars， the city faces increasing traffic pressure， intelligent transportation system is one of the effective ways to solve the traffic congestion currently accepted， but to provide a reliable source of data for intelligent transportation systems an important issue in building intelligent transportation systems， floating car technology as newlydeveloped a traffic information collection methods， the practice has proved capable of reliable data source for intelligent transportationsystems. in order to grasp the macroscopic properties ofthe urban road traffic， the paper uses data preprocessing，coordinate conversion， map matching， statistical analysis and a more in-depth analysis of floating car data comparison，intuitive access to relevant features of the urban transport，urban transport planning and management decisions and people travel has some practical value.关键词：城市道路交通；gps浮动车；宏观特征key words： urban road traffic；gps floating car；macroscopic characteristics中图分类号：u496 文献标识码：a 文章编号：1006-4311（2013）03-0036-030 引言随着城市化进程的不断加快，更多的人进入城市，交通拥挤日益成为城市发展的瓶颈，据公安部消息，截至2012年6月底，我国机动车保有量达2.33亿辆，汽车保有量达1.14亿辆，大中城市中汽车保有量达到100万辆以上的城市数量达17个，私家车保有量达到8613万量，占汽车保有量的75.62%[1]。

城市居民出行方式调查

城市居民出行方式调查近年来，随着城市化的不断推进，我国城市居民出行方式也发生了巨大的变化。

本文通过对城市居民出行方式进行调查，并对其结果进行分析和讨论，以期能够更好地理解和了解城市居民出行方式的现状和趋势。

一、调查方法和对象本次调查采用问卷调查的方式进行，共发放500份问卷，对象为某市中心城区居民。

问卷的内容主要包括以下几个方面：出行方式选择的因素、出行频率、出行距离、出行目的等。

二、调查结果分析根据对500份问卷的统计和分析，得到了如下调查结果。

1. 出行方式选择的因素通过问卷调查发现，城市居民在选择出行方式时，最重要的因素是时间和便利性。

超过80%的受访者表示他们会优先考虑时间，近70%的受访者则认为便利性是他们选择出行方式的关键因素。

其他影响因素还包括费用、环境友好性和健康因素等。

2. 出行频率对于出行频率的统计分析显示，大部分城市居民每天都需要进行一次或多次的出行。

其中，步行和公共交通是最常用的出行方式，占比分别为40%和30%左右。

私家车出行频率逐渐增加，已经达到了20%左右。

而自行车和摩托车的使用率相对较低，分别仅为5%和3%左右。

3. 出行距离问卷调查还显示，城市居民的出行距离主要集中在3公里以内。

大约60%的受访者表示，他们的出行距离在3公里以内。

而超过3公里但在10公里以内的出行距离仅占20%左右。

出行距离超过10公里的情况较少，仅占10%左右。

4. 出行目的对于城市居民的出行目的进行统计和分析后发现，主要可以分为工作出行、购物出行、娱乐出行和社交出行等几种类型。

其中，工作出行是最主要的出行目的，占总体的30%左右。

购物出行和娱乐出行次之，各占总体的25%左右。

社交出行的比例相对较低，约为15%左右。

三、讨论与展望通过对城市居民出行方式的调查和分析，可以得出以下几点结论：1. 步行和公共交通是城市居民出行中最主要的方式，这与城市中心区域的交通拥堵和公共交通便利程度有关。

2. 私家车出行频率逐渐增加，这与城市居民收入水平的提高和私家车拥有率的增加有关。

高铁影响下的旅客出行行为研究

缩短旅行时间
01
高铁网络的发展使得城市之间的距离缩短，旅客的旅行时间明显减少。
02
高铁列车的速度和密度提高了旅客的出行效率，减少了在途时间。
03
高铁列车准点率高，减少了因交通延误带来的不确定性。
增加旅客出行频率
高铁的便捷性和舒适性使得旅客更愿意选择高铁出行，增加了出行频率。高铁的快速和安全性能吸引更多的客流，尤其是商务和旅游客流。高铁列车的班次增加，为旅客提供了更多的出行选择。
02
探究高铁对旅客出行行为的影响有助于深入了解高铁在区域经济发展中的作用，为政策制定者和企业决策者提供参考。
研究内容与方法
研究内容
研究高铁对旅客出行频率、目的地选择、出行时间等方面的影响。
研究方法
收集相关数据，采用定量分析方法，对比分析高铁开通前后的旅客出行行为变化。
02
高铁对旅客出行的影响
车站安全设施
高铁车站配备了严密的安全措施，如监控系统、安检设备和消防设施等，为旅客提供安全的乘车环境。
车辆安全设施
高铁列车上配备了多种安全设施，如紧急制动阀、车门安全装置和旅客安全带等，确保旅客在紧急情况下的安全。
高铁运营管理对旅客出行安全的影响
1 2 3
调度指挥
高铁运营调度指挥系统采用先进的计算机技术和通信技术，确保列车运行的准时和安全。
过程中可能发生的事故，提高铁路运输的可靠性。
促进公共交通
02
高铁的发展促进了公共交通的发展，使得旅客能够更加便捷地
换乘其他交通工具，提高了出行效率。
减少交通拥堵
03
高铁的快速和准时特点，使得旅客更倾向于选择高铁出行，从
而减少了交通拥堵情况的发生。

居民出行调查报告

居民出行调查报告1. 调查背景随着城市人口和交通拥堵问题的加剧，对居民出行情况进行调查已经成为了都市管理的重要一环。

本报告旨在分析居民出行的特点、趋势以及对交通规划的建议。

2. 调查方法本次调查在本市5个不同区域进行，随机抽取500名居民作为调查对象。

调查采用问卷形式，包括填写个人基本信息、出行方式、出行频次、出行目的等内容。

3. 调查结果3.1 出行方式调查结果显示，居民的出行方式多样化，主要包括步行、公共交通、自行车和私家车等。

具体数据如下：步行：占比35%公共交通：占比40%自行车：占比15%私家车：占比10%3.2 出行频次根据调查结果，居民的出行频次在工作日和休息日有所不同。

工作日居民平均出行3次，而休息日平均出行2次。

3.3 出行目的调查结果显示，居民的出行目的主要分为以下几类：工作出行：占比30%上学/接送孩子：占比25%购物/娱乐：占比20%探亲访友：占比15%其他目的：占比10%4. 与建议4.1根据调查结果，我们可以得出以下：居民出行以步行和公共交通为主，私家车使用率较低。

居民在工作日和休息日的出行频次有所不同。

居民出行主要目的为工作出行、上学/接送孩子和购物/娱乐。

4.2 建议根据，我们提出以下建议以优化交通规划：加大步行和公共交通的投资，提高其覆盖范围和便利程度，鼓励更多居民选择可持续出行方式。

针对工作出行和上学/接送孩子的需求，优化公共交通线路和班次安排，提高运行效率。

在购物中心和娱乐场所周边增加公共交通的站点和停车位，减少私家车使用。

5. 政策建议基于调查结果及，我们对都市交通规划提出以下政策建议：建设更多步行街和骑行道，改善步行和自行车的通行条件。

优化公共交通线路，增加站点和班次，提高公共交通的便捷性和可靠性。

推广电动车和共享单车，降低私家车使用率。

在购物中心和娱乐场所周边设置停车位，鼓励居民用公共交通出行。

6.通过这次居民出行调查，我们对居民的出行方式、出行频次和出行目的有了更深入的了解。

城市居民出行信息搜寻行为分析

ห้องสมุดไป่ตู้
1
� 60 � 行者为了保证达到出行目的，必然安排更多的空余时间以应对可能出现的拥挤，因此形成了出行者和社会相当大的额外费用负担，而出行信息则能够减少这些费用并带来收益� 因而，出行决策过程中伴随着自发的出行信息搜寻行为，而感知收益� 出行特性� 认知能力与信息质量等因素则会对出行信息搜寻行为产生影响 � 3 出行信息搜寻行为模型信息搜寻是指有意图地激活记忆里所储存的知识或者在周围环境中获得信息的过程 � 一般来说，信息获取包括四个阶段［9］: ( 1 ) 信息需求的定位 ; ( 2) 选择信息来源; ( 3 ) 确定信息获取方法 ; ( 4 ) 对所获信息进行评价 � 在实际的出行行为中，出行者对出行信息的搜寻是一个自发的过程，所获取的信息对出行决策与出行的满意度将产生重要影响� 出行者信息搜寻可分为两个过程，即依靠出行经验的内部信息搜寻过程与通过路网出行信息发布设施 ( 如 V M S � 交通广播等) 进行的外部信息搜寻过程 �笔者曾在文献中结合信息搜寻理论建立了公共交通系统的出行信息［ 2 ］搜寻行为模型，本文尝试建立机动车驾驶员的出行信息搜寻行为模型，如图 1 所示� 其中，出行者个体特性 � 出行特性的不同将形成出行经验的显著差异，出行者为了进行合理的出行决策将进行信息量满足检验，如果出行经验不能满足决策需要 ( 主要是出发时刻与出行路线的选择 ) ，将进行出行信息的搜寻与获取 � 而出行者本次基于出行信息搜寻的出行决策将会更新出行经验，并影响到下一次的出行信息搜寻行为 �
引言性与搜寻行为� 为了丰富出行行为理论体系，使当前，出行信息作为出行者进行出行决策的得理论模型更加贴近实际出行行为，更需要对城重要依据与交通管控的有效手段，日益受到了城市居民的出行信息搜寻行为进行系统研究 � 2 出行信息搜寻行为动机市交通研究者与管理者的重视 � 通过可变信息 iabl e m essag e sig ns， V M S)� 威尔逊认为［6］， "信息搜寻行为源于使用者板 ( ar 交通广播 � 电子公交站牌等方式进行出行信息的有效传递，不但意识到的对某种需要的认知，是为满足某种需要成为城市交通系统的重要组成部分，更是城市日而激活一记忆力所存储的知识或者在周围环境 � 显然，常运作的必备元素� 已有研究验证了出行信息中有目的的搜寻信息的过程 " 出行信息 � � 对出行者的出发时刻出行路径出行方式选择搜寻是出行者对交通系统不确定性的一种积极反应，其目的就是为出行决策提供更为全面的辅和日活动安排均会产生重要影响，而且期望出行［ 7 ］ � 信息的获取是出行选择效用函数的重要组成部助信息 �如 L ons 分析并验证了出行信息在出，分 �通过获取充分的出行信息，出行者可以做出行决策中的作用认为出行者通过获取出行信息自身最优的行程安排，从而提高出行效率［1］�因能够显著减少感知费用与真实费用的差距 � 此，为了做出符合自身最优的出行决策，出行者 Ar ent e 等［8］建模验证期望出行信息获取是信息会自发地进行出行信息搜寻，以获取实际交通状环境下出行选择效用函数的基础组成部分，开发况及交通组织等相关信息并更新出行经验 � 同了基于贝叶斯心智图与感知更新的期望信息获时，出行信息也会在一定程度上对交通行为产生取度量模型 � 负面影响，如噪声信息� 信息过剩 � 集聚反应与过在实际出行过程中，当 O D 间备选路径的流，量负荷不均或发生交通事故，并造成行程时间或激反应等这些负面影响都将导致出行者对先进的出行者信息系统 ( ad anced t r a el l er inf orm at ion 出行费用呈现离散时，出行信息搜寻能够产生显 ss t em ，AT I S ) 的信任度降低甚至产生不满，进而著收益，这是出行信息搜寻行为的重要动机 � 同 � ，降低智能交通系统的整体运营效率时出行信息具有时变性，具有时效和生命周期 � 目前，针对城市交通系统中的出行信息效用如出行费用的波动� 交通组织的改变等因素，都会使出行信息本身产生变异 � 如果仍然根据原与需求，已有研究从出行者角度初步建立了出行［2- 5 ］信息传递模式与接收水平评价模型 �然而，有的出行信息进行决策，产生延误的几率会大大大多数研究主要关注被动的出行信息获取过程，增加［3］�另外，城市交通拥挤所造成的一个显著未能从出行者角度系统分析出行信息的认知特负面影响就是导致了出行时间的不确定性，而出