融合出行拓扑与序列分析的车辆时空出行模式挖掘

摘要：

城市小汽车出行的时空特性是支撑城市交通规划设计与交通需求管理的重要基础.针对传统的以集计数据或抽样数据研究的局限性,本文基于车牌识别数据,全量感知车辆出行活动,分析城市中个体车辆的出行时空模式.首先,从数据中提取并分离车辆出行链,获得小汽车出行的时间、空间、频率和拓扑特征,根据各时段停留点构造车辆出行活动序列.其次,融合兴趣点(Point of Interest,POI)数据识别出行起讫点关联的土地利用特性作为停留点特征,在出行活动序列上应用k-modes聚类算法挖掘出常规通勤模式、特殊通勤模式、短时活动模式和外来办事模式这4类30种小汽车出行模式.最后,对每一类模式的群体规模、特征和典型出行行为进行详细地分析讨论.结果表明,95％的车辆出行活动可以用不多于3条边组成的简单拓扑结构表示,其中,约30％的车辆可构造出行活动序列,并用k-modes聚类算法有效分离出各类机动车全天出行的时空模式.工作日车辆出行主要表现为常规通勤模式,休息日则以短时活动模式为主.通过对个体车辆的微观行为分析,结合出行拓扑结构和出行活动序列进行出行模式的挖掘,能够全面地反映城市机动车出行的实际情况,为精细化机动车出行行为分析与管控策略制定提供理论支撑.

关键词：城市交通、时空出行模式、聚类分析、车牌识别数据、车辆出行行为

所属期刊栏目：23

分类号：U491.2(交通工程与公路运输技术管理)

在线出版日期：2023-05-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共14页

页码：40-53