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        基于出租車大數(shù)據(jù)的城市交通出行規(guī)劃分析

        2021-09-13 21:57:22胡悅陳露露
        無線互聯(lián)科技 2021年14期
        關(guān)鍵詞:出租車大數(shù)據(jù)

        胡悅 陳露露

        摘 要:復(fù)雜的交通流系統(tǒng)下的城市結(jié)構(gòu)表現(xiàn)出城市內(nèi)部固有的聯(lián)系模式。文章以國內(nèi)某市大量出租車出行數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),構(gòu)建空間嵌入網(wǎng)絡(luò)模型,對城市內(nèi)部空間互動(dòng)進(jìn)行建模,并引入網(wǎng)絡(luò)科學(xué)方法,分析城市交通出行規(guī)劃。

        關(guān)鍵詞:出租車;大數(shù)據(jù);出行規(guī)劃

        0 引言

        城市與交通是一個(gè)不可分割的整體,它們相互影響,共同發(fā)展。在社會(huì)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的背景下,城市化進(jìn)程加快,規(guī)模逐步擴(kuò)大,機(jī)動(dòng)化水平逐步提高?;谶@種情況,國家提出了更高的標(biāo)準(zhǔn)來改善城市化地區(qū)的交通。中華人民共和國成立70多年來,特別是改革開放40年來,中國城市交通建設(shè)取得了舉世矚目的成就,城市交通服務(wù)水平不斷提高,城市居民生活方式多元化。

        1 我國城市交通與出行規(guī)劃發(fā)展現(xiàn)狀

        1.1? 城市交通概況

        幾十年來,駕駛一直是世界絕大多數(shù)地區(qū)到達(dá)目的地的主要方式,導(dǎo)致全球汽車數(shù)量不斷增加,中國也不例外。截至2018年,中國的汽車保有量自2007年以來翻了兩番,這給全國的公路網(wǎng)帶來了巨大負(fù)擔(dān)。在北京和上海,人們的上班時(shí)間平均需要50分鐘左右。以北京為例,高峰時(shí)段的平均行車速度可低至26.48 km/h。

        1.2 出行規(guī)劃方式

        城市結(jié)構(gòu)與其居民的城市內(nèi)出行模式密切相關(guān)。城市內(nèi)部的資源配置產(chǎn)生了出行需求,推動(dòng)了人們的出行,而出行流量則相反地表明,需要改變現(xiàn)有的生活環(huán)境,建設(shè)新的交通設(shè)施。在實(shí)地調(diào)查、遙感和政策咨詢等方法的基礎(chǔ)上,城市形式比旅游數(shù)據(jù)更容易獲取。因此,與旅游行為對城市結(jié)構(gòu)的影響相比,更多的研究集中在城市結(jié)構(gòu)對旅游行為的影響上。從手機(jī)記錄、社交媒體登記和出租車軌跡等來源收集大型地理空間數(shù)據(jù),為人們在城市周圍的移動(dòng)建模提供了豐富的位置。與傳統(tǒng)的旅游調(diào)查數(shù)據(jù)相比,大數(shù)據(jù)更準(zhǔn)確、客觀、豐富、經(jīng)濟(jì)、易用,為更好地描述人們的出行提供了機(jī)會(huì)[1]。

        2 大數(shù)據(jù)技術(shù)與出租車司機(jī)手機(jī)定位

        2.1 大數(shù)據(jù)技術(shù)

        大數(shù)據(jù)是一個(gè)術(shù)語,它描述了大量的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)每天都會(huì)淹沒企業(yè)。但重要的不是數(shù)據(jù)量,重要的是組織如何處理數(shù)據(jù),對大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,以獲得有助于做出更好決策和戰(zhàn)略業(yè)務(wù)舉措的見解。

        2.2 出租車司機(jī)手機(jī)大數(shù)據(jù)定位

        目前大多數(shù)出租車司機(jī)都以手機(jī)作為導(dǎo)航和接單的工具。在過去的幾年里,手機(jī)得到了迅速的發(fā)展。今天,手機(jī)已經(jīng)成為我們生活中不可或缺的一部分。大多數(shù)人無論走到哪里都帶著這些設(shè)備,即使是在睡覺的時(shí)候,他們也希望手機(jī)在身邊。根據(jù)調(diào)查報(bào)告,這種使用習(xí)慣使手機(jī)成為一種全天收集消費(fèi)者信息的有用設(shè)備。對一些人來說,手機(jī)已經(jīng)成為他們上網(wǎng)的主要方式,這使得它成了解消費(fèi)者更有效的方式。

        大數(shù)據(jù)的概念是將不同來源的有價(jià)值的信息匯集在一起,唯一的目的是對你可能感興趣的一個(gè)人或一群人得出有意義的結(jié)論。隨著移動(dòng)設(shè)備在國內(nèi)的普及,了解消費(fèi)者行為的機(jī)會(huì)也在增加,廣告商和營銷人員現(xiàn)在可以瞄準(zhǔn)對他們所提供的產(chǎn)品感興趣的特定人群。

        這些信息不僅對廣告商和營銷人員有用,而且對應(yīng)用程序開發(fā)人員也有用。像百度、阿里巴巴這樣的大數(shù)據(jù)分析公司,將各種移動(dòng)應(yīng)用程序作為他們的信息源,然后這些信息在數(shù)據(jù)倉庫中聚合在一起。作為回報(bào),開發(fā)人員從數(shù)字倉庫中提取信息,用于自己的消費(fèi)和開發(fā)應(yīng)用程序的改進(jìn)[2]。

        城市是居民和手機(jī)用戶聚集的地方。與其他大數(shù)據(jù)優(yōu)勢相比,它與城市規(guī)劃的兼容性更多地體現(xiàn)在完整的樣本,實(shí)時(shí)、動(dòng)態(tài)且無群體差異方面。

        移動(dòng)信令是移動(dòng)用戶與廣播基站或微型站之間的通信數(shù)據(jù)。打開電話并在電話屏幕上顯示話務(wù)員的字樣(中國移動(dòng)、中國聯(lián)通和中國電信)時(shí),將生成信號數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)字段始終包含大量的時(shí)間和位置信息,并且無法手動(dòng)定義和分析。過去,這樣的歷史大數(shù)據(jù)除了保護(hù)和破壞之外,對運(yùn)營商沒有任何影響。手機(jī)信號數(shù)據(jù)具有以下特征:客觀性、連續(xù)性和準(zhǔn)確性。在智能手機(jī)的支持下,移動(dòng)大數(shù)據(jù)技術(shù)使用信息數(shù)據(jù)分析方法對手機(jī)響應(yīng)、短信、信號平臺(tái)和其他數(shù)據(jù)內(nèi)容進(jìn)行全面的數(shù)據(jù)分析,以支持?jǐn)?shù)據(jù)技術(shù)的規(guī)劃,開發(fā)和相關(guān)研究。

        3 基于出租車大數(shù)據(jù)的城市交通出行規(guī)劃的具體方案

        3.1? 交通導(dǎo)航網(wǎng)絡(luò)建設(shè)與社區(qū)道路檢測

        城市中的人流將分散的地方連接成一個(gè)完整的系統(tǒng)。雖然我們知道客戶被出租車接送的確切位置,但客戶來自或前往的確切地點(diǎn)或建筑卻不得而知。假設(shè)一個(gè)小的空間單元通常具有相同的土地利用,我們可以聚合出行來獲得這些小區(qū)域之間的空間相互作用。小單元可以是交通分析區(qū)、網(wǎng)格或按主要道路分割的地塊。通過將單元視為節(jié)點(diǎn),將運(yùn)動(dòng)流視為邊緣,我們可以構(gòu)造空間嵌入式網(wǎng)絡(luò),并應(yīng)用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)一步研究它們的性質(zhì)和結(jié)構(gòu)。

        為了從出租車出行中構(gòu)建一個(gè)網(wǎng)絡(luò),將研究區(qū)域劃分為小區(qū)域,每個(gè)小區(qū)域?qū)?yīng)于網(wǎng)絡(luò)中的一個(gè)節(jié)點(diǎn)。如果從一個(gè)節(jié)點(diǎn)到另一個(gè)節(jié)點(diǎn)有滑行,則兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間存在有向邊或連接。一條邊的權(quán)重等于它所代表的出租車出行量,因此網(wǎng)絡(luò)的性質(zhì)反映了城市的結(jié)構(gòu)和小區(qū)域之間的空間相互作用。該網(wǎng)絡(luò)分為4個(gè)部分,其中子網(wǎng)絡(luò)具有相對密集的連接。群落檢測結(jié)果對應(yīng)于緊密相連的子區(qū)域。

        在網(wǎng)絡(luò)中,一些節(jié)點(diǎn)表示它們之間的連接比其他節(jié)點(diǎn)強(qiáng)得多。通過將出租車出行網(wǎng)絡(luò)劃分為密集連接的子網(wǎng)絡(luò),我們能夠?qū)⒊鞘袆澐譃楦叨然?dòng)的子區(qū)域。在網(wǎng)絡(luò)科學(xué)中,社區(qū)檢測方法能夠?qū)⒄麄€(gè)網(wǎng)絡(luò)劃分為緊密連接的子網(wǎng)絡(luò),稱為社區(qū),并揭示網(wǎng)絡(luò)的聚類特征。社區(qū)檢測可以使用許多算法來實(shí)現(xiàn),其中Infomap算法能夠處理加權(quán)和有向網(wǎng)絡(luò),并且執(zhí)行穩(wěn)定和快速。它對網(wǎng)絡(luò)上的隨機(jī)游動(dòng)采用兩級描述,目的是最小化隨機(jī)游動(dòng)的預(yù)期描述長度或“代碼長度”。優(yōu)化的兩級描述對應(yīng)于網(wǎng)絡(luò)的社區(qū)結(jié)構(gòu)。

        3.2? 城市地圖構(gòu)建

        我們首先構(gòu)建了一個(gè)包含數(shù)據(jù)集中所有出租車出行的網(wǎng)絡(luò)。群落檢測結(jié)果主要由大的空間連續(xù)區(qū)域組成,表明距離衰減效應(yīng)對空間相互作用的影響。郊區(qū)的一些小鎮(zhèn)也屬于大型城市社區(qū),因?yàn)榕c城市之間很少有長途旅行。小社區(qū)主要存在于郊區(qū)和農(nóng)村地區(qū),因?yàn)槌鲎廛嚦鲂辛康?。城市地區(qū)的社區(qū)很大,可能會(huì)隱藏詳細(xì)的結(jié)構(gòu)。為了檢測出詳細(xì)的結(jié)構(gòu)信息,我們從以下3個(gè)方面對短途旅行進(jìn)行了研究。首先,短途旅行將當(dāng)?shù)芈?lián)系起來,可能有助于找到更小的區(qū)域。其次,短期和長期的城市內(nèi)旅行往往有不同的目的和旅行模式,特別是在一個(gè)大城市,如上海。最后,大部分出租車行程較短(一半的行程短于4.72km,四分之三的行程短于8.32km)。它們代表了緊密地點(diǎn)之間的空間相互作用,因此可以更詳細(xì)地描述城市結(jié)構(gòu)。短途和長途旅行的不同模式可以通過一些簡單的分析得到證實(shí)。例如,按中位數(shù)長度(4.72 km)將所有出行分為兩個(gè)子集,并將它們命名為短出行集和長出行集,結(jié)果它們的交通量顯示出不同的時(shí)間分布[3]。

        短途旅行在下午2點(diǎn)左右達(dá)到較高的交通量峰值,而長途旅行在夜間的交通量較大。特別是在出行豐富的城市地區(qū)。這一模式意味著短途旅行主導(dǎo)了當(dāng)?shù)氐目臻g互動(dòng),而長途旅行則起著連接這些當(dāng)?shù)丶旱淖饔?,而不是遵循同樣的短途旅行模式,維持子區(qū)域的擴(kuò)張過程。

        3.3? 大數(shù)據(jù)支持下出行規(guī)劃的方案

        MapReduce框架本身將根據(jù)鍵值對處理結(jié)果排序,對于本文中的出租車大數(shù)據(jù),需要根據(jù)車牌號和時(shí)間這兩個(gè)屬性對清洗后的數(shù)據(jù)進(jìn)行兩次排序,以提取出租車乘客的軌跡。

        第一步是完成數(shù)據(jù)清理工作后,使用MapReduce中的inputSplit()方法拆分要排序的數(shù)據(jù),并將每個(gè)切片分配給map子任務(wù),然后將其作為值輸入相應(yīng)的map函數(shù)。第二步是將輸出的中間數(shù)據(jù)輸入緩沖區(qū),其中,處理每個(gè)記錄后需要執(zhí)行一次該過程。第三步是使用隨機(jī)播放機(jī)制將映射面的輸出結(jié)果有效地傳輸?shù)綒w約面。第四步是reduce端在完成諸如合并排序之類的一系列任務(wù)之后將數(shù)據(jù)分組輸出,并且不同的鍵值對應(yīng)于不同的組。

        4 結(jié)語

        復(fù)雜的交通流系統(tǒng)下的城市結(jié)構(gòu)表現(xiàn)出城市內(nèi)部固有的聯(lián)系模式。本文以國內(nèi)某市大量出租車出行數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),構(gòu)建空間嵌入網(wǎng)絡(luò)模型,對城市內(nèi)部空間互動(dòng)進(jìn)行建模,并引入網(wǎng)絡(luò)科學(xué)方法。通過從出行模式的角度結(jié)合中心的土地利用,我們進(jìn)一步研究了次區(qū)域形成和中心—地方互動(dòng)模式,對城市交通出行規(guī)劃進(jìn)行了分析。

        [參考文獻(xiàn)]

        [1]李潔.出租車大數(shù)據(jù)在城市交通中的運(yùn)用分析[J].建筑工程技術(shù)與設(shè)計(jì),2018(4):2346.

        [2]紀(jì)麗娜,陳凱,于彥偉,等.基于城市交通大數(shù)據(jù)的車輛類別挖掘及應(yīng)用分析[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用,2019(5):1343-1350.

        [3]王冷.基于大數(shù)據(jù)分析的教育智庫搭建[J].現(xiàn)代教育論壇,2020(7):86-88.

        (編輯 王雪芬)

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