【摘 要】
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城市居民每天的交通出行活动伴随着一定的规律性和时空特征。现阶段对居民出行特征的研究方法中以聚类算法为主。然而由于聚类算法的参数复杂性,使得低值热点区域往往被忽略
【基金项目】
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浙江省社会科学规划课题(18NDJC107YB);宁波市自然科学基金(2018A610127)资助
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城市居民每天的交通出行活动伴随着一定的规律性和时空特征。现阶段对居民出行特征的研究方法中以聚类算法为主。然而由于聚类算法的参数复杂性,使得低值热点区域往往被忽略。此外研究中对出行OD的无差别考虑,使得很多居民出行特征不能被充分挖掘。针对这一问题,提出了基于密度场的热点探测模型,分别从出租车上、下车密度场中提取热点并对热点进行分级。并以西安出租车GPS数据为例展开实证分析。研究结果表明:①基于密度场的热点探测模型可有效解决传统聚类算法中低值热点无法获取问题;②研究区内城市居民一天中各时段上车频次和下车频次变
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