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基于手機數據的出行鏈推演算法

吳子嘯 中國城市規劃設計研究院; 北京100037
  • 大數據
  • 手機數據
  • 出行鏈
  • 貪婪同化
  • 聚類算法

摘要:利用手機數據推演居民出行特征是近年交通研究中的一個熱點。盡管已有眾多研究成果發表,但現實應用中仍有諸多問題需要解決和改進。提出一種基于手機數據的出行鏈推演算法,通過構造時空貪婪同化流程來處理手機數據的空間不確定性,并對傳統聚類算法進行改進以提高活動地點識別效率。通過個體實際數據驗證了算法的有效性。結果顯示,與其他方法相比,提出的算法能夠高效地錨固居住地、工作地等停留較長時間的出行端點,從而提高出行鏈推演的效率和準確性。該算法適用于多天、手機基站定位和三角算法定位的混合位置數據,對現實數據有很好的適應性。

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城市交通

  • 預計1-3個月 預計審稿周期
  • 1.48 影響因子
  • 交通 快捷分類
  • 雙月刊 出版周期

主管單位:中華人民共和國住房和城鄉建設部;主辦單位:住房和城鄉建設部城市交通工程技術中心;中國城市規劃設計研究院

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