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基于轨迹数据的城市居民出行活动规律提取
文献摘要：
为深入研究城市居民的出行活动规律,掌握其出行的时空分布特征,以成都市出租车轨迹数据为基础,分别从时间和空间2个维度展开研究.首先,对原始的轨迹数据进行清洗并从中筛选出乘客的上下车事件,利用数理统计方法对其时间分布特征展开分析;其次,针对城市内居民出行轨迹密度分布不均的问题,提出并设计了一种基于层次密度聚类算法(HDBSCAN)的改进算法,通过计算出原始聚类簇的局部密度峰值,实现了对居民上下车热点中心的进一步提取.最后,结合轨迹数据的位置信息,简要分析城市空间布局与居民出行活动之间的潜在联系.研究表明:居民出行活动特征在工作日和休息日以及单日不同时段之间都存在明显的差异性,并且这种差异还会受到城市功能区分化的影响.
文献关键词：
轨迹数据;密度聚类;密度峰值算法;热点中心;时空分布特征;数据挖掘
中图分类号：
作者姓名：
陈伟亮;杜久升;马璐瑶
作者机构：
河南理工大学 测绘与国土信息工程学院,河南 焦作 454000;山西省地质调查院,太原 030006
文献出处：
引用格式：
[1]陈伟亮;杜久升;马璐瑶-.基于轨迹数据的城市居民出行活动规律提取)[J].导航定位学报,2022(05):54-61
A类：
B类：
城市居民,居民出行,出行活动,活动规律,时空分布特征,成都市,出租车轨迹数据,乘客,上下车,数理统计,统计方法,时间分布特征,市内,出行轨迹,轨迹密度,密度分布,密度聚类算法,HDBSCAN,改进算法,局部密度,热点中心,位置信息,城市空间布局,活动特征,工作日,休息日,单日,不同时段,种差,城市功能区,密度峰值算法
AB值：
0.336763
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