大數(shù)據(jù)背景下的交通規(guī)劃技術(shù)探討-資料下載頁(yè)
2025-02-27 19:32本頁(yè)面
【正文】 單位 飯店 家用戶時(shí)空穩(wěn)定點(diǎn)位置 p1 位置 p2時(shí)空穩(wěn)定點(diǎn)至用戶 即在 每日 特定時(shí)段，出現(xiàn)在固定的空間 位置 。通過多月手機(jī)信令數(shù)據(jù)，分析手機(jī)用戶每日的出行軌跡，總結(jié)規(guī)律，識(shí)別其夜間穩(wěn)定點(diǎn)做為居住地、其白天工作時(shí)段穩(wěn)定點(diǎn)做為工作地，并剔除不通勤用戶的干擾，獲取主城的居住地與崗位分布。主城區(qū)白天崗位密度分布主城區(qū)夜間居住人口密度分布主城職住及通勤分析應(yīng)用分析結(jié)論：p 重慶歷來堅(jiān)持多中心組團(tuán)發(fā)展取得了較好的效果，相比國(guó)內(nèi)其他大城市，職住平衡總體較好。p 主城區(qū) 崗位往北部及東西部槽谷疏解，但人口仍然高度聚集 于 核心區(qū)。隨著崗位疏解，核心區(qū)及南部片區(qū)出現(xiàn)崗位不足。主城職住及通勤分析應(yīng)用分析結(jié)論：p 職住數(shù)量平衡并不意味真正的職住平衡 。渝中組團(tuán)、北部新區(qū) 組團(tuán) （人和、禮嘉組團(tuán)） 均出現(xiàn) 明顯 的 職住錯(cuò)位 。主城職住及通勤分析應(yīng)用??職住錯(cuò)位職住平衡主城職住及通勤分析應(yīng)用分析結(jié)論：p 重慶主城通勤交通沒 有明顯的射線向心特征 ， 通勤主要流向是 由內(nèi)往外、由南往北、由中部槽谷往東西部槽谷，且絕大部分跨組團(tuán)通勤發(fā)生在相鄰組團(tuán)之間 。重慶主城通勤客流 OD分布東京、倫敦、紐約、北京、上海等都市：中心城區(qū)崗位集中、居住不足，外圍居住集中，通勤主流向由郊區(qū)（新城）往中心區(qū)，通勤以射線向心中長(zhǎng)距離出行為主。重點(diǎn)樞紐人流來源去向追蹤p 通過手機(jī)信令追蹤重要區(qū)域（進(jìn)出城出入口、交通樞紐、重要公建、商圈）客流來源及目的地，為集散通道規(guī)劃、進(jìn)出交通系統(tǒng)組織、設(shè)施服務(wù)范圍評(píng)估提供依據(jù)。手機(jī)信令數(shù)據(jù)應(yīng)用方向2G手機(jī)信令數(shù)據(jù)應(yīng)用應(yīng) “ 揚(yáng)長(zhǎng)避短 ” ，充分發(fā)揮手機(jī)信令 “ 大數(shù)據(jù)” 抽樣高、數(shù)據(jù)可動(dòng)態(tài)持續(xù)獲取的優(yōu)勢(shì)，避開其 定位精度低 、 非連續(xù)跟蹤 的缺點(diǎn)。規(guī)劃中重點(diǎn)應(yīng)用方向包括：城市居住人口、崗位分布動(dòng)態(tài)持續(xù)監(jiān)測(cè)城市形態(tài)歷史演變持續(xù)監(jiān)測(cè)交通出行規(guī)律動(dòng)態(tài)持續(xù)監(jiān)測(cè)特定區(qū)域的人流集散時(shí)空特征大范圍區(qū)域 (跨省、跨市、跨區(qū) )聯(lián)系及人流交換監(jiān)測(cè)p 為彌補(bǔ) 2G用戶傳統(tǒng)信令不足，重慶嘗試增加 4G用戶信令采集及 手機(jī)上網(wǎng)信令采集，加密用戶軌跡追蹤點(diǎn)，更準(zhǔn)確地定位，彌補(bǔ) 定位精度低 、非連續(xù)跟蹤 的缺陷。4G用戶志愿者軌跡手機(jī)信令數(shù)據(jù)應(yīng)用方向4G網(wǎng)絡(luò)中大量 使用微站定位，定位可以精確到建筑物甚至樓層 、車庫(kù)，相比宏基站大幅提高定位精度。p 移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)使用頻率已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于短信、電話等傳統(tǒng)業(yè)務(wù)，包含上網(wǎng)信令后用戶單日記錄可以達(dá)到上百條，甚至超過 1000條，是傳統(tǒng) 2G信令數(shù)據(jù)量的 10~20倍（大量的手機(jī) APP后臺(tái)運(yùn)行產(chǎn)生 TCP/IP數(shù)據(jù)包，都會(huì)產(chǎn)生信令）。p 基于 4G及上網(wǎng)信令后，用戶檢測(cè)率大幅提升，能夠小擴(kuò)樣或者不擴(kuò)樣，減少擴(kuò)樣帶來誤差，同時(shí) 可以 開展更多原來不可能的應(yīng)用，例如軌跡跟蹤、方式識(shí)別、出行時(shí)間、通道人流、小范圍區(qū)域人流集散等。單用戶單日手機(jī)信令條數(shù)活躍用戶記錄條數(shù)某用戶單日手機(jī)軌跡點(diǎn)手機(jī)信令數(shù)據(jù)應(yīng)用方向homejob辦事結(jié)語(yǔ)大數(shù)據(jù)將會(huì)越來越廣泛應(yīng)用于城鄉(xiāng)規(guī)劃和交通規(guī)劃。只有將規(guī)劃需求與大數(shù)據(jù)分析結(jié)合才有生命力，沒有需求指導(dǎo)下的大數(shù)據(jù)分析將失去方向。需要規(guī)劃人員對(duì)數(shù)據(jù)本身進(jìn)行充分了解和理解，才可能更好應(yīng)用。多種數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)（動(dòng)態(tài)與靜態(tài)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)、動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)）分析非常重要。大數(shù)據(jù)可以與交通預(yù)測(cè)模型結(jié)合，部分改善現(xiàn)有的模型構(gòu)建流程及參數(shù)標(biāo)定方法，提高模型精度 (例如手機(jī)數(shù)據(jù)、 RFID數(shù)據(jù) )。謝 謝謝謝觀看 /歡迎下載BYFAITHIMEANAVISIONOFGOODONECHERISHESANDTHEENTHUSIASMTHATPUSHESONETOSEEKITSFULFILLMENTREGARDLESSOFOBSTACLES.BYFAITHIBYFAITH
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