典型文献
基于时空热点分析的城市交通违法行为特征识别方法
文献摘要：
交通违法行为是引发交通事故的重要原因,然而现有研究主要关注交通违法行为的整体特征,缺少面向交通违法治理需求的分析框架.本文基于时空热点分析方法,提出从热点区域时间分布特征和典型时段热点区域空间分布特征两个角度识别交通违法行为特征的分析框架,分别用于支撑局部交通违法热点以及全局违法模式的原因分析和精准治理.基于该方法对福州市的机动车和非机动车(含行人)违法行为特征进行了识别分析,结果表明:机动车和非机动车违法行为在时间维度均呈现出9:00和16:00一日双峰特征,在空间维度呈现出"一片区、多热点"的聚集分布特征.二者也存在明显差异,具体表现为:①在时间维度,非机动车违法行为呈现出更大的变化幅度,高峰时段与中午低谷时段、工作日与周末的违法行为数量差异均明显高于机动车;②在空间维度,机动车违法行为在商业中心、医院等重要场所和交通枢纽呈现出聚集特征,分布范围更广,而非机动车违法行为则主要在人流量大且人车混行严重的城市中心路口区域呈现聚集特征;③不同违法热点地区产生的原因存在差异,需要有针对性制定治理措施.上述发现表明了本文方法能够全面快速识别交通违法行为特征,可以帮助指导城市交通违法行为动态监测分析系统建设,为持续优化城市交通现场执法警力动态分配以及交通违法行为精准治理提供决策支持.
文献关键词：
交通违法;时空热点分析;尺度效应;非机动车违法行为;机动车违法行为;空间异常聚集;数据挖掘;福州市
中图分类号：
作者姓名：
赵志远;黄永刚;吴升;邬群勇;汪艳霞
作者机构：
福州大学数字中国研究院(福建),福州350003;空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室,福州350003;海西政务大数据应用协同创新中心,福州350002;福州市勘测院有限公司,福州350108
文献出处：
引用格式：
[1]赵志远;黄永刚;吴升;邬群勇;汪艳霞-.基于时空热点分析的城市交通违法行为特征识别方法)[J].地球信息科学学报,2022(07):1312-1325
A类：
空间异常聚集
B类：
时空热点分析,城市交通,交通违法行为,行为特征,特征识别,发交,交通事故,整体特征,热点区域,时间分布特征,区域空间,空间分布特征,精准治理,福州市,识别分析,非机动车违法行为,时间维度,一日,双峰特征,空间维度,一片,片区,聚集分布,中午,低谷,谷时段,工作日,周末,商业中心,交通枢纽,分布范围,人流量,混行,城市中心,心路,路口,口区,热点地区,区产,治理措施,快速识别,监测分析,持续优化,现场执法,法警,警力,力动态,动态分配,决策支持,尺度效应
AB值：
0.249095
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
