基于多源海量數(shù)據(jù)的區(qū)域交通流量研究.pdf

1、隨著我國城市化進程加快，人們物質生活水平提高，城市面臨更多的問題。而基于大數(shù)據(jù)的城市計算成為研究城市發(fā)展狀況的新興學科，城市中越來越多的信息，可以通過數(shù)據(jù)挖掘獲得，如交通數(shù)據(jù)、人口數(shù)據(jù)等，這些數(shù)據(jù)能夠讓決策層做出更合理的決策，從而緩解城市出現(xiàn)的各種問題。
　　本文依托于深圳市“交委會”及深圳市房地產(chǎn)研究中心的研究項目，主要分析深圳市各區(qū)域客流量，以及公交車、出租車、地鐵三種交通工具的客流分擔情況。目前結果已經(jīng)提交房地產(chǎn)研究中心，該

2、中心將區(qū)域交通流量數(shù)據(jù)和其它數(shù)據(jù)結合，評估區(qū)域房產(chǎn)價格，涉及的主要工作有以下幾個方面。
　　首先設計了一種無損數(shù)據(jù)清洗框架，并用該框架實現(xiàn)了對公交車、出租車、地鐵等交通數(shù)據(jù)的清洗。它將不合格數(shù)據(jù)與合格數(shù)據(jù)分開存放，而不是如傳統(tǒng)
　　的清洗方案把不合格數(shù)據(jù)直接丟棄。保存不合格數(shù)據(jù)具有很多好處，如查找不合格數(shù)據(jù)產(chǎn)生的原因、統(tǒng)計不合格數(shù)據(jù)量等。同時還添加了報警部分，當清洗后的數(shù)據(jù)沒有達到預設的標準時，會自動觸發(fā)報警，給相關負責人發(fā)

3、送郵件，直到問題解決，報警才會解除。還設計了基于公交車 GPS數(shù)據(jù)的活躍公交檢測模型，該模型能夠檢測異常公交車和活躍公交車，已經(jīng)投入使用。
　　其次，使用兩種方法對深圳市進行分區(qū)，一種方法是利用 Voronoi多邊形原理，以深圳市的公交站點為離散點設計了基于 Voronoi多邊形的分區(qū)方法。另一種方法是利用深圳市的矢量路網(wǎng)信息，構建深圳市路網(wǎng)圖，采用路徑搜索算法尋找路網(wǎng)圖中的封閉區(qū)域，實現(xiàn)基于矢量路網(wǎng)的分區(qū)方法，并對比了兩種方法的

4、分區(qū)效果，分析了它們的使用場景。
　　最后基于時刻匹配法使用深圳通IC卡刷卡數(shù)據(jù)和公交車進站數(shù)據(jù)實現(xiàn)了公交車 OD矩陣的計算、使用出租車營運數(shù)據(jù)和出租車 GPS數(shù)據(jù)完成了出租車OD矩陣的計算、使用深圳通 IC卡數(shù)據(jù)計算地鐵 OD矩陣，并設計了基于距離和 POI吸引權值的地鐵站點流量到區(qū)域流量的映射模型，將地鐵站點流量轉化為區(qū)域流量?；趨^(qū)域流量分析了幾個代表區(qū)域如機場、火車站、商業(yè)娛樂區(qū)、工作地等區(qū)域三種交通工具的客流分擔情況。<