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中美六大都市区居民活动模式识别与对比分析

编辑:杨超 叶文 等 来源:bet356娱乐场官网 时间:2019-03-14

杨超 1, 叶文 2, 朱荣荣 3*, 张天然 4

1 教育部道路与交通工程重点实验室,同济大学,曹安公路4800号,上海 201804,中国

2 上海汽车集团股份有限企业数据业务部,威海路489号,上海 200040,中国

3. 浙江大华技术股份有限企业大数据研究院,杭州滨江区滨安路1199号,浙江 310051,中国

4. 上海市城市规划设计研究院,上海 200040,中国

* 通信编辑邮箱:393170040@qq.com

摘  要

城市居民出行是由不同的活动目的驱动的。为了更好地了解不同地区的居民活动特征,本文对六个中美大都市区的代表性活动模式(Representative Activity Patterns, RAPs)进行了研究和分析。研究使用2009年上海居民出行调查数据和同年的美国居民出行调查数据,并选择中国上海和美国纽约、洛杉矶、达拉斯-沃斯堡等六个大都市区的居民为研究对象,探究其日常活动规律。

首先,将居民出行调查数据预处理后,分别得到六个大都市区居民工作日和双休日的活动链,其中包含工作(W)、上学(S)、购物(M)、娱乐(E)、商务(B)、接送人(P)、在家(H)及其它(O)八种活动类型。以半小时为单位,根据居民的活动链确定其在一天中的每个时段的主要活动类型,可得到带时间段序号的活动序列。将一位居民的活动序列类比为自然语言处理中的一篇文档,序列中的一个元素视为文档中的一个词语,利用隐含狄利克雷分布(LDA)主题模型,可以获取每篇文档的主题分布,即居民的活动主题分布,并将其定义为居民的活动模式。为了实现个体分类的目的,本文进一步利用基于随机抽样的近邻传播(AP)算法,以居民的活动主题分布为样本进行聚类,识别出各个都市区工作日和双休日的居民RAPs。通过计算不同类型的活动模式中特征指标,比如人口比例、人均活动次数、离家和回家的平均时间,以及平均年龄、性别比、不同教育水平的比例等人口属性,进一步比较分析了六个大都市区的代表性活动模式的异同。最后,对于相同类型的活动模式,量化六个大都市区活动模式特征指标的差异。

对于人口稠密的大都市区来说,通勤压力更为显著,需要对工作模式进行深入研究,故本文以代表性工作活动模式为例展开具体的对比分析。结果表明,六个大都市区的工作活动模式存在一些共同点,但在一些具体特征上也存在明显差异,上海与美国五个大都市区的差异最为显著,美国的五个大都市区之间也存在差异。虽然本文仅以代表性工作活动模式为例展开分析,但该分析方法同样适用于其他类型的代表性活动模式,比如上学、娱乐等。

研究发现居民社会经济属性和RAPs具有相关性,这一相关性可以在规划年利用居民社会经济属性估计其RAPs,进而进行活动链的预测。当然,本研究提出的方法也可以使用手机信令数据进行RAPs的识别及居民分类。未来研究中可以在RAPs的基础上增加居民活动空间的分析维度。

【bet356娱乐场官网编辑记者王珏 在线QQ:1485994861】
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