利用轨迹数据提取城市居民出行时空分布特征

• 作者: 陈伟亮 杜久升
• 来源期刊: 全球定位系统
• 学科: 地球科学
• 关键词: 轨迹数据 热点区域 密度聚类 核密度估计(KDE) 数据挖掘 兴趣点(POI)
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 技术报告与应用
• 页码范围: 103-110
• 页数: 8页
• 分类号: P208
• 语种: 中文
• DOI: 10.12265/j.gnss.2021081602

摘要

介绍了利用出租车轨迹数据提取城市居民出行时空分布特征的过程,包括利用数理统计的方法对出租车上下客事件基于时间进行特征分析;给出了一种融合核密度估计(KDE)与兴趣点(POI)分类的密度聚类算法,实现了出租车上下客热点区域的挖掘以及居民出行活动规律与城市功能区之间关系的发现.?研究表明:居民的出行活动特征在"工-休"日之间以及不同时段之间都表现出明显的差异,并且这种差异性与城市功能区的分布有着密切的联系.