近年來隨著無線傳感器技術、通信技術和定位技術的發(fā)展,可以獲取到大量的交通OD流數(shù)據。這些交通OD流數(shù)據中蘊含了移動對象的通勤規(guī)律和行為模式,對其進行模式挖掘與分析可為城市道路規(guī)劃、公共交通優(yōu)化、城市功能區(qū)劃分等提供智能的信息化服務和決策支持。關于交通OD流數(shù)據的地理空間交互研究受到國內外學者的高度重視,并取得了大量的研究成果。然而,仍然面臨一些問題,例如由于交通OD流數(shù)據量大,結構相對較為復雜,導致現(xiàn)有的挖掘算法時間復雜度高,有效性低,且很難完成基于實時交通OD流和多密度交通OD流的模式挖掘任務。此外,現(xiàn)有研究也沒有從根本上解決區(qū)域間人群移動模式的可視化問題。本文主要基于交通OD流數(shù)據進行區(qū)域間人群移動模式挖掘研究,并對挖掘的結果進行可視化分析。取得了如下研究成果:1.針對現(xiàn)有算法處理具有時空特性的交通OD流時具有時間復雜度高、有效性低的問題,提出了一種高效的具有時空特性的區(qū)域間人群移動模式挖掘算法�；诮煌∣D流數(shù)據,分別提出了僅有空間特性的基于密度的區(qū)域間人群移動模式挖掘算法DBMPZ(Density-Based Movement Patterns between Zones)和具...

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【學位級別】：博士

【部分圖文】：

圖1-2上海地鐵線路圖

南京師范大學博士學位論文15圖1-2上海地鐵線路圖圖1-3展示了地鐵通勤數(shù)據集中不同行程距離比例分布。圖中的距離表示起始站點到達目的站點時，途徑地鐵站點的最小數(shù)量。從圖中可以發(fā)現(xiàn)，人們更傾向于近距離的通勤。超過一半乘客的通勤距離不超過10；大約90％的通勤距離小于30。通勤的最高....

圖1-3通勤距離分布圖

南京師范大學博士學位論文15圖1-2上海地鐵線路圖圖1-3展示了地鐵通勤數(shù)據集中不同行程距離比例分布。圖中的距離表示起始站點到達目的站點時，途徑地鐵站點的最小數(shù)量。從圖中可以發(fā)現(xiàn)，人們更傾向于近距離的通勤。超過一半乘客的通勤距離不超過10；大約90％的通勤距離小于30。通勤的最高....

圖1-4不同時間段通勤人數(shù)比率分布圖

南京師范大學博士學位論文16圖1-4不同時間段通勤人數(shù)比率分布圖(2)上海市出租車通勤數(shù)據出租車作為最常見的公共交通工具之一，包含了大量的居民出行行為信息，主要有兩個優(yōu)點：(1)客觀性：不同時間、不同區(qū)域的打車的乘客量表示了源區(qū)域與目的區(qū)域之間的相關性，客觀地描述了真實的居民活動....

圖1-5百分之十的上海出租車通勤數(shù)據可視化

南京師范大學博士學位論文16圖1-4不同時間段通勤人數(shù)比率分布圖(2)上海市出租車通勤數(shù)據出租車作為最常見的公共交通工具之一，包含了大量的居民出行行為信息，主要有兩個優(yōu)點：(1)客觀性：不同時間、不同區(qū)域的打車的乘客量表示了源區(qū)域與目的區(qū)域之間的相關性，客觀地描述了真實的居民活動....

本文編號：3918192