基于出租车用户出行的功能区识别

	基于出租车用户出行的功能区识别
	刘菊 1; 许珺 1; 蔡玲 1; 孟斌 2; 裴韬 1
刊名	地球信息科学学报
	2018
卷号	020 期号:011 页码:1550
ISSN号	1560-8999
英文摘要	出租车数据作为城市大数据重要来源,其上车行为和下车行为直接反映城市人群出行行为特征,帮助城市规划者发现城市人群出行规律和城市功能结构。但是出租车数据隐含多维度信息,一维或者二维模型不足以表达和挖掘其蕴含的多维信息,因此本文选择可以承载多维数据的张量模型对出租车OD（上车/下车）数据进行时空模式挖掘。本文将北京六环区域划分为500 m×500 m格网,采用北京市2012年11月1-16日的出租车OD数据,分别构建O点和D点张量,利用张量分解模型从日尺度、时段尺度揭示出租车用户出行时间模式,同时获取不同时段对应的出租车用户出行空间模式,并推测空间模式包含的语义属性。本文结合城市兴趣点（Point of Interest, POI）数据,提高空间模式语义属性推测的准确性,识别出租车用户出行功能区。结果表明：出租车用户出行时间符合工作日和休息日的早高峰、日间、晚高峰以及夜间模式;对应8种时间模式,出租车用户出行包含8种空间模式,每一种空间模式都是对应时间模式下的上下车热点区域,因此空间模式的变化表明城市人群在不同的时间点,到达不同的场所,进行不同的活动,间接表达空间功能的动态变化;区域的功能不是单一静态的,而是随着时间在不断地变化,是不同时段功能的组合。本文揭示出租车OD数据中隐含的出租车用户出行模式和空间功能动态变化,对利用人类行为时空模式研究区域空间功能结构具有科学参考价值。
语种	英语
内容类型	期刊论文
源URL	[http://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/78485]
专题	中国科学院地理科学与资源研究所
作者单位	1.中国科学院地理科学与资源研究所 2.北京联合大学
推荐引用方式 GB/T 7714	刘菊,许珺,蔡玲,等. 基于出租车用户出行的功能区识别[J]. 地球信息科学学报,2018,020(011):1550.
APA	刘菊,许珺,蔡玲,孟斌,&裴韬.(2018).基于出租车用户出行的功能区识别.地球信息科学学报,020(011),1550.
MLA	刘菊,et al."基于出租车用户出行的功能区识别".地球信息科学学报 020.011(2018):1550.