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        基于大數(shù)據(jù)分析的客流走廊判別方法研究

        2018-03-02 02:19:48王嘯君
        城市道橋與防洪 2018年1期

        王嘯君

        (上海市城市建設設計研究總院(集團)有限公司,上海市 200125)

        0 引言

        城市居民出行調(diào)查和公交客流調(diào)查是開展公交類交通規(guī)劃的基礎,隨著新型公交方式的出現(xiàn)以及軌道交通的普及,亟需準確判斷一個城市的主要和次要客流走廊。因此,必須開展居民出行調(diào)查和公交客流調(diào)查,解析城市客流主通道。目前,居民出行特征調(diào)查主要采用人工問卷調(diào)查為主,調(diào)查工作開展艱難。傳統(tǒng)的調(diào)查存在如下缺陷:一是調(diào)查時間長;二是數(shù)據(jù)處理、錄入工作量大;三是數(shù)據(jù)精度不高,在數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)錄入過程,都可能導致數(shù)據(jù)精度的折損;四是后續(xù)分析缺乏靈活性;五是數(shù)據(jù)的可靠性不足,出行數(shù)據(jù)多為受訪者的回憶,無法準確獲取居民一天的出行軌跡[4]。相比之下,基于手機信令的交通調(diào)查優(yōu)勢明顯:抽樣率高,樣本量大,通常其抽樣率能達到80%以上;調(diào)查的對象豐富,可以獲取全體活動人員的數(shù)據(jù);調(diào)查范圍廣,能夠獲得廣域、大范圍的人員出行統(tǒng)計特征信息;分析靈活,可結合實際分析需求,不斷調(diào)整交通小區(qū)、查核線以及調(diào)查的日期;反映動態(tài)特征,由于收集數(shù)據(jù)的實時性,人員出行特征調(diào)查的分析周期更短,數(shù)據(jù)粒度也將顯著小于傳統(tǒng)調(diào)查方法,可獲得每日出行特征數(shù)據(jù),甚至隨著技術水平的成熟,還能實現(xiàn)實時的出行特征數(shù)據(jù)展示;調(diào)查成本低。因此,將兩種調(diào)查方式結合,一是可以減少傳統(tǒng)調(diào)查的工作量,二是通過兩種調(diào)查方式的結果比較和核對,得到的調(diào)查成果也更為準確。

        本文以湖北省黃石市為列,在軌道交通線網(wǎng)規(guī)劃階段,將兩種調(diào)查方式結合,進行公交客流調(diào)查和居民出行調(diào)查。并且,將兩種調(diào)查結果相校準,判斷出黃石市的公交客流主要走廊,為規(guī)劃階段做好前期鋪墊工作。

        1 常規(guī)公交調(diào)查成果

        根據(jù)當?shù)夭块T提供的依據(jù)以及常規(guī)公交調(diào)查結果,黃石市共有公交線路43條,總長為479.2 km。城區(qū)居民日平均出行次數(shù)為2.78次,全市居民全日出行總量為208萬人次。全市公交線網(wǎng)長度214 km,公交分擔率24%,全市居民公交出行總量為49萬人次/d。年客流量最大的3條公交線路為3路、9路、12路,1路,年客流量在900萬人次以上,占所有線路總客流的29%。其次為5路、8路、14路、16路、2路、13路、20路、6路、11路、8路,年客流量在500~900萬人次之間,其余線路客流量較小。從大客流的公交線路走向可以看出,公交客流主要分布在黃石港、勝陽港、團城山3個組團之間的聯(lián)系上?,F(xiàn)狀黃石大道、湖濱大道、沿湖路、杭州東路、杭州西路、武漢路、頤陽路是主要的公交走廊。圖1為黃石市區(qū)現(xiàn)狀公交客流量示意圖。

        2 手機信令數(shù)據(jù)分析

        手機信令的產(chǎn)生原理是由于移動通信網(wǎng)絡的覆蓋特性及其需提供給移動用戶連續(xù)服務的功能,移動用戶的手機終端會和移動通信網(wǎng)絡主動或被動地、定期或不定期地保持著聯(lián)系,相應地移動通信網(wǎng)絡將這些聯(lián)系識別成一系列的控制指令。手機信令數(shù)據(jù)的提取主要是從移動通信系統(tǒng)中獲取手機的切換基站與切換時間戳。每次發(fā)生手機跨區(qū)切換時,會將相關數(shù)據(jù)傳至基站系統(tǒng)(BSC),同時上報移動業(yè)務交換中心(MSC)。通過監(jiān)測A接口的信令,對信令進行解析,可獲得手機發(fā)生切換的數(shù)據(jù)[1]。

        圖 1黃石市區(qū)現(xiàn)狀公交客流量示意圖

        分析獲取的手機信令主要通過在移動機房內(nèi)部,通過遠程登錄客戶端,從其數(shù)據(jù)庫服務器與數(shù)據(jù)分析服務器讀取相應的數(shù)據(jù),對提取的數(shù)據(jù)通過自主開發(fā)C程序,在Oracle 11g Server中進行數(shù)據(jù)庫的搭建,基于Arcgis等地理信息系統(tǒng)分析軟件,實現(xiàn)空間數(shù)據(jù)庫的建立及分析。手機信令數(shù)據(jù)采集由信令采集層和解析層實現(xiàn),具體的采集流程如圖2所示。

        圖2 數(shù)據(jù)采集示意圖

        2.1 居住地和工作地識別

        本次研究的范圍主要集中在黃石市城區(qū),結合相關行政區(qū)劃,同時考慮交通節(jié)點的分布,以社區(qū)為基本單位,同時兼顧黃石市自然條件及現(xiàn)狀道路網(wǎng)絡,最終在調(diào)查區(qū)域內(nèi)劃分29個交通大區(qū),254個交通小區(qū)。

        根據(jù)傳統(tǒng)調(diào)查的相關經(jīng)驗,結合獲取的手機信令數(shù)據(jù)相關特征,在對黃石市進行職住平衡分析時,針對白天工作時間、晚上居家時間、持續(xù)時間等概念進行詳細界定(見表1)。其中,確定白天工作時間為9:00-18:00,晚上居家時間為19:00至次日早上8:00。針對用戶居住地域工作地的識別,本次分析主要從在某一地點的持續(xù)時間以及一個月中在該點滿足持續(xù)時間要求的天數(shù)所占比例,以進行確定。本文分析,將持續(xù)時間共劃分為2 h、3 h、4 h、5 h以及6 h五個等級,其中2 h是指用戶在同一地點所處的時間超過2 h,其他等級的概念以此類推。另外,針對滿足條件的天數(shù)所占比例,又劃分為40%、50%、60%、70%、80%共五級,其中40%是指一個月中滿足持續(xù)時間需求的天數(shù)占全月總天數(shù)的百分比。另外,當數(shù)據(jù)出現(xiàn)用戶在某一地點持續(xù)時間超過12 h時,需對該數(shù)據(jù)進行剔除。

        表1 職住分析相關參數(shù)定義

        根據(jù)以上定義,對不同持續(xù)時間與滿足條件天數(shù)比例的情況下,分別分析兩者的擬合系數(shù)R2變化,分別統(tǒng)計其識別到的居住人口量、到崗人口量、有居住地又有工作地的人口量占實際常住人口的比例,結合相關的敏感性分析,可以看出參數(shù)的變化對可識別的有效采樣用戶數(shù)量有一定程度的影響。綜合考慮,本次研究取持續(xù)時間2 h,滿足條件天數(shù)比例60%作為判斷居住地與工作地的識別參數(shù)[3]。

        2.2 居民出行分析

        從出行OD的空間分布上,可以定量測算城市組團之間的聯(lián)系。黃石市的空間結構為:以黃石港組團、勝陽港組團、團城山組團、磁湖南組團為核心形成主中心,以大冶組團和金湖組團為核心形成次中心,且主中心與次中心的聯(lián)系較弱,現(xiàn)狀相對獨立[2]。

        表2 高峰小時出行OD表人次

        在對黃石市域范圍內(nèi)的出行OD空間分布后,本小節(jié)將聚焦主城區(qū)的4個核心組團,它們依次是黃石港、團城山、勝陽港、磁湖南。可以看出,聯(lián)系最強的是黃石港與勝陽港,高峰小時雙向出行總量為17 935人次。其次是勝陽港與團城山之間聯(lián)系,高峰小時雙向出行總量為9 266人次。再其次是勝陽港與磁湖南。在這4個核心組團中,勝陽港無疑是中心,對其余3個組團均有明顯的吸引力。圖3為基于交通大區(qū)的出行OD分布圖。

        3 客流走廊判斷分析

        3.1 兩種方式結論對比

        根據(jù)常規(guī)公交調(diào)查數(shù)據(jù)結果,公交客流主要分布在黃石港、勝陽港、團城山3個組團之間的聯(lián)系上。現(xiàn)狀黃石大道、湖濱大道、沿湖路、杭州東路、杭州西路、武漢路、頤陽路是主要的公交走廊。根據(jù)手機信令數(shù)據(jù)分析結果,黃石市聯(lián)系最強的是黃石港與勝陽港,其次是勝陽港與團城山之間聯(lián)系,再其次是勝陽港與磁湖南。兩鐘分析結果結論相對一致。

        3.2 客運走廊判斷

        根據(jù)黃石市中心城城區(qū)道路網(wǎng)絡,黃石港和勝陽港之間的主要道路是黃石大道,勝陽港和團城山之間的主要道路是杭州路,勝陽港和慈湖南之間的主要道路是頤陽路。整個城市現(xiàn)狀以常規(guī)公交作為公交出行的主要方式,常規(guī)公交主要敷設在主要道路上,由此可以判斷出,現(xiàn)狀黃石市最主要的客流走廊為以上道路。

        4 結語

        本次客流走廊的判斷采用傳統(tǒng)方式和大數(shù)據(jù)分析兩種方式相結合,可以避免由于傳統(tǒng)方式的抽樣率較低導致的調(diào)查結果誤差較大,并且大大降低了傳統(tǒng)方式調(diào)查的工作量。同時,也可以判斷手機信號數(shù)據(jù)的可靠性,以及對手機信號數(shù)據(jù)處理、清洗、篩選的參數(shù)取值進行校核。采用多種交通研究方式,可以確保在前期規(guī)劃階段對現(xiàn)狀交通需求和交通走廊判斷更加準確,為后續(xù)的公交規(guī)劃、軌道交通規(guī)劃打下堅實的基礎。

        基于兩種不同方式,也可以使用歷年的交通大調(diào)查數(shù)據(jù)和手機信令數(shù)據(jù)擬合,在若干年后,對手機信令數(shù)據(jù)再次分析。如兩者結論出入較大,可以考慮采用常規(guī)調(diào)查手段對誤差較大的方面進行補充調(diào)查。

        [1]倪玲霖,張帥超,陳喜群.基于手機信令數(shù)據(jù)的居民出行空間效應[J].浙江大學學報,2017,51(5):888-895.

        [2]唐語灝.基于手機信令大數(shù)據(jù)獲取城市居民OD特征的新方法[J].信息通信,2016(2):267-269.

        [3]賈會林.,楊勇.基于手機信令的人口出行分布調(diào)查[J].現(xiàn)代電信科技,2013(9):35-44.

        [4]冉斌.手機數(shù)據(jù)在交通調(diào)查和交通規(guī)劃中的應用[J].城市交通,2013(1):72-74.

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