移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下城市居民出行方式判別方法研究.pdf

1、交通對(duì)于城市的發(fā)展至關(guān)重要,它作為連接城市的紐帶,為城市發(fā)展輸送人流、物流,是城市前進(jìn)的主要?jiǎng)恿?。時(shí)代的發(fā)展,帶來了經(jīng)濟(jì)、技術(shù)的快速發(fā)展,同時(shí)在新形勢的要求下,城市的發(fā)展也面臨著與時(shí)俱進(jìn)的新問題。新的交通模式——智能交通的實(shí)施勢在必行,21世紀(jì)將會(huì)是智能交通的世紀(jì)。
　　發(fā)展智能交通的關(guān)鍵獲得豐富的交通信息。交通信息作為智能交通中的基礎(chǔ)信息,服務(wù)于城市日常的交通管理、交通服務(wù)中,伴隨著城市發(fā)展的需要,越來越被人們所重視。其中居民出

2、行方式是重要的交通信息庫之一,目前成為交通規(guī)劃領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。有效判別城市居民的出行方式,不僅能夠?yàn)楹笃谶M(jìn)行交通結(jié)構(gòu)劃分提供了可靠的數(shù)據(jù)來源和評(píng)價(jià)參考,同時(shí)對(duì)于解決城市擁堵,空間結(jié)構(gòu)優(yōu)化,城市能源消耗等問題有著重要意義。
　　在城市居民出行方式判別方法研究進(jìn)程中,最關(guān)鍵的問題之一是居民出行數(shù)據(jù)的獲取。隨著計(jì)算機(jī)、通信、信息技術(shù)的發(fā)展,智能手機(jī)的迅速普及,傳統(tǒng)的出行數(shù)據(jù)采集方法如調(diào)查問卷、家訪、回想日志等已經(jīng)不能滿足交通管理的需求。

3、人們開始關(guān)注在新的技術(shù)背景和社會(huì)背景下利用新技術(shù)、新手段進(jìn)行出行數(shù)據(jù)的獲取。本論文在移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下提出了一種基于手機(jī)定位的出行信息采集方法,利用 Java語言設(shè)計(jì)研發(fā)一款針對(duì)智能終端的數(shù)據(jù)采集器。該數(shù)據(jù)采集器安裝使用簡單,采集的數(shù)據(jù)類型廣泛,既包含靜態(tài)信息,又包含動(dòng)態(tài)信息。此外,在數(shù)據(jù)采集的同時(shí),進(jìn)行了數(shù)據(jù)預(yù)處理,并對(duì)出行軌跡進(jìn)行預(yù)判別,與傳統(tǒng)的采集方法相比,具有投資少、精度高、全天候?qū)崟r(shí)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理能力強(qiáng)大等優(yōu)勢。通過數(shù)據(jù)采集器進(jìn)

4、行海量出行信息的實(shí)時(shí)提取,從而進(jìn)行出行方式判別研究。
　　在進(jìn)行出行方式判別研究中,本文不僅僅止步于傳統(tǒng)的模糊判別,力爭在一段出行軌跡上實(shí)現(xiàn)更精細(xì)的交通方式劃分。在不同交通方式預(yù)分類的基礎(chǔ)上,結(jié)合數(shù)據(jù)采集方法,以及換乘點(diǎn)的數(shù)據(jù)特點(diǎn),提出了演繹性時(shí)序聚類分割算法進(jìn)行軌跡分段,理論和探索性方法結(jié)合使用,大大提高了對(duì)不同交通方式段提取的精度。此后,根據(jù)軌跡分段結(jié)果,深入分析城市居民出行方式特性,不依賴于輔助數(shù)據(jù)(如公交站點(diǎn)、公交線路、地