基于手机数据的城市居民通勤出行特征识别及仿真研究PDF电子书下载

交通运输

作者：夏小棠着
出版社：武汉：武汉大学出版社
出版年份：2018
ISBN：9787307201255
页数：174 页

图书介绍：在回顾城市居民通勤行为系列研究的基础上，本书通过对城市多源大数据及智能体模型仿真在城市研究中的应用解读，提出了基于手机数据获取城市居民通勤出行特征和基于智能体模型进行居民通勤行为仿真的一系列技术路线；再从宏观上与微观上加以应用和验证，以证实通过该技术路线能有效识别居民通勤特征并反映出道路交通的拥堵状况；最后通过模拟优化方案进而提供交通规划策略。查看图书目录点击购买PDF全本电子书上一篇：公路施工安全管理与风险辨控技术下一篇：高速铁路精密工程测量技术 《基于手机数据的城市居民通勤出行特征识别及仿真研究》目录 标签：通勤仿真出行识别特征

第一章绪论1

第一节背景与问题1

一、研究背景1

二、具体研究的问题2

第二节相关领域研究综述3

一、城市大数据研究3

二、城市居民通勤行为研究11

三、智能体仿真相关研究18

第三节研究目标及意义28

第四节研究方法及技术路线30

一、研究方法30

二、技术路线31

第二章多源数据及智能体建模的相关研究32

第一节多源数据在城市研究中的应用32

一、多源数据的基本概念及应用32

二、应用技术及前景分析36

第二节手机数据在城市中的应用40

一、手机数据类型与特征40

二、手机数据应用方向41

三、相关技术及难点分析44

第三节智能体建模的相关理论研究48

一、相关概念阐述48

二、智能体建模的相关研究52

三、智能体建模在城市研究中的作用56

四、技术特点及应用前景58

第四节智能体在交通仿真研究中的应用60

一、相关理论概述61

二、技术重难点分析62

第五节本章小结65

第三章手机数据处理及模型构建的技术实现67

第一节手机数据的获取及处理流程67

一、手机数据概述67

二、手机话单数据处理流程70

第二节数据处理平台搭建及初步校验74

一、MapReduce及Hadoop概述75

二、Hadoop平台搭建及数据处理78

三、居民空间分布特征的校验与呈现80

第三节仿真平台选择84

一、建模仿真平台的选择84

二、Repast S的功能及使用86

三、Repast S中的GIS数据导入88

第四节模型的技术实现89

一、智能体的移动及路径规划89

二、城市环境的构建实现91

三、城市居民Agent的构建实现92

第五节本章小结96

第四章基于手机数据的城市居民通勤宏观特征分析97

第一节通勤特征识别方法97

一、手机数据用于通勤特征识别97

二、通勤特征识别的流程99

第二节宏观视角的武汉市通勤特征识别100

一、通勤方向识别101

二、通勤距离特征104

三、通勤特征与交通拥堵的关联分析107

第三节功能联系视角的城市空间结构110

一、单元主体功能识别110

二、通勤联系分区112

第四节本章小结116

第五章居民通勤出行的微观仿真及分析118

第一节城市居民通勤出行仿真框架118

一、居民通勤出行模型的建模假设118

二、模型的要素构成与运行流程120

第二节居民通勤出行模型的数据生成及分析123

一、基础城市空间环境构建123

二、居民通勤出行的数据生成及初步分析123

第三节居民通勤出行的分时仿真130

一、模型仿真参数设置130

二、居民通勤的分时仿真数据生成131

三、仿真数据的分析及校验136

第四节基于仿真结果的交通改善策略138

一、道路分段拥堵路口分析139

二、交通改善策略144

三、基于道路优化策略的仿真模拟146

第五节本章小结155

第六章结论156

第一节结论及贡献156

第二节研究不足及后续工作展望157

参考文献159

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摘要：本文以“基于手机数据的城市居民通勤出行特征识别及仿真研究.pdf电子书版文档下载”为研究对象，通过分析手机数据，探讨了城市居民通勤出行的特征识别方法，并构建了仿真模型。文章首先概述了研究背景和目的，接着从数据采集、特征识别、模型构建和仿真分析四个方面对研究内容进行了详细阐述，最后总结了研究成果，为城市居民通勤出行研究提供了有益参考。

1、数据采集

手机数据作为现代城市居民出行的重要信息来源，具有实时性、全面性和便捷性等特点。本文选取了某城市居民的手机数据作为研究对象，数据包括地理位置、时间、速度、停留时间等。通过对手机数据的采集和分析，可以更准确地识别城市居民的通勤出行特征。

在数据采集过程中，本文采用了以下方法：首先，通过手机应用获取用户同意，收集其地理位置、时间、速度等数据；其次，对采集到的数据进行清洗和预处理，去除异常值和噪声；最后，将预处理后的数据存储在数据库中，为后续分析提供数据支持。

数据采集过程中，本文还考虑了数据隐私保护问题。在获取用户同意的基础上，对采集到的数据进行脱敏处理，确保用户隐私不被泄露。

2、特征识别

特征识别是识别城市居民通勤出行特征的关键步骤。本文采用多种特征提取方法，包括时间特征、空间特征和速度特征等。通过对这些特征的提取和分析，可以更好地识别城市居民的通勤出行模式。

时间特征主要包括出行时间、停留时间、通勤时间等。通过对这些时间特征的提取和分析，可以了解城市居民的出行规律和通勤时间分布。

空间特征主要包括出行距离、出行路线、出行区域等。通过对这些空间特征的提取和分析，可以了解城市居民的出行范围和通勤路径。

速度特征主要包括平均速度、最大速度、最小速度等。通过对这些速度特征的提取和分析，可以了解城市居民的出行速度和通勤效率。

3、模型构建

基于手机数据的城市居民通勤出行特征识别研究需要构建相应的仿真模型。本文采用仿真软件对城市居民通勤出行过程进行模拟，以验证所提出的方法的有效性。

在模型构建过程中，本文考虑了以下因素：城市道路网络、交通信号灯、交通流量等。通过对这些因素的模拟，可以更真实地反映城市居民的通勤出行情况。

仿真模型主要包括以下部分：交通网络模型、交通信号灯模型、交通流量模型等。通过对这些模型的构建和模拟，可以分析城市居民的通勤出行特征，为城市规划和管理提供依据。

4、仿真分析

仿真分析是验证所提出方法有效性的关键环节。本文通过对仿真结果的对比分析，验证了所提出的方法在识别城市居民通勤出行特征方面的有效性。

仿真分析主要包括以下内容：通勤时间分析、通勤距离分析、通勤速度分析等。通过对这些分析结果的对比，可以了解城市居民的通勤出行特征，为城市规划和管理提供有益参考。

仿真分析结果表明，所提出的方法能够有效地识别城市居民的通勤出行特征，为城市居民通勤出行研究提供了有益参考。

总结：

本文通过对基于手机数据的城市居民通勤出行特征识别及仿真研究.pdf电子书版文档下载的分析，从数据采集、特征识别、模型构建和仿真分析四个方面对研究内容进行了详细阐述。研究结果表明，所提出的方法能够有效地识别城市居民的通勤出行特征，为城市居民通勤出行研究提供了有益参考。

本文的研究成果对于城市居民通勤出行规划、交通管理、城市规划等领域具有重要的理论意义和实践价值。

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