【摘 要】
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运用百度迁徙数据分析新型冠状病毒肺炎疫情影响下的城际交通运输需求特征。一方面,对城际交通运输需求的时空特征进行分析,了解疫情影响下城际客流的整体趋势;另一方面,运用
【机 构】
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同济大学道路与交通工程教育部重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划“城市交通智能治理大数据计算平台及应用示范”(2018YFB1601100)课题三“城市交通‘状态迁移-态势演化’的敏捷预测与可靠推演”(2018YFB1601103);同济大学学科交叉预研类重点项目“面向新型肺炎疫情的交通运输与公共安全协同智能管控关键技术”(22120200001);国家自然科学基金青年项目“考虑有限理性出行行为的重大节假日路网应急管控方法”(7160114
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运用百度迁徙数据分析新型冠状病毒肺炎疫情影响下的城际交通运输需求特征。一方面,对城际交通运输需求的时空特征进行分析,了解疫情影响下城际客流的整体趋势;另一方面,运用奇异值分解算法对城际客流的时空OD矩阵进行分解降维,对城际交通运输的客流构成进行识别。研究结果表明,疫情期间的城际交通运输包括两个阶段,节前返乡客流的趋势和规模与往年基本一致,而节后返程客流的需求释放缓慢,呈现长时间、分批次且逐步涉及疫情地区人员的特征。疫情影响下的城际交通运输需求包括四个主要类型:日常城际交通运输需求、节前返乡需求、节后返程需
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