空间信息网格的数据互操作方法

空间数据互操作是空间信息网格(SIG)的关键技术之一,文中提出了一种较为通用的SIG数据互操作方法.该方法基于OGSA-DAI扩展了一个空间数据访问活动,设计了一套空间数据访问接口,从而以空间数据网格服务的形式实现对分布、异构的多维空间数据的互操作,是基于Web服务的空间数据互操作方法的一种具体实现,实验系统以二/三维空间数据为例验证了其可行性.     

基于手机信令数据的居住地人口分布辨识改进方法

针对传统的基于手机信令数据的居住地人口分布分析方法的不足,通过建立一种基于手机信令数据和问卷调查数据的多源数据融合手段,利用有监督机器学习方法,实现对居住地人口分布现状的分析.首先通过问卷调查数据获取志愿者的实际居住地位置及其所使用的通信运营商相关信息,并进行样本筛选.其次,在通信运营商内部机房建立志愿者用户实际居住地位置与手机信令数据位置信息之间的对应关系.最后,利用手机信令数据,通过获取志愿者在居住地网格位置的停留特征以及非居住地网格位置的停留特征训练朴素贝叶斯分类器模型,继而完成机器学习方法的建立并应用到其他手机用户实际居住地的识别.分析结果表明:基于有监督学习方法的人口分布辨识方法较传统的阈值判断方法预测精度有明显提升.     

多源数据融合驱动的居民出行特征分析方法

结合传统抽样调查数据和交通大数据，研究多源数据融合驱动的居民出行特征分析方法.根据传统入户抽样调查居民的年龄结构、职业、车辆拥有、人口，以及手机信令数据分析出行频次分布等因素进行综合分析，获取居民初步出行特征；基于手机信令、IC、AFC、GPS 等大数据，通过出行时间分布、OD分布和出行方式结构对居民的出行特征进行综合矫正分析；最后，以广州市为例进行实证分析.对比研究传统抽样调查和多元数据融合分析方法可知，传统抽样调查居民出行漏报率为30%，每天出行2次的比例相差39.5%，全方式非通勤出行比例、晚高峰公交和地铁出行比例分别相差7.4%、8.1%和12.6%.结果表明，多源数据融合驱动的居民出行特征分析方法，在总量上有效挖掘居民出行的沉默需求，在时空分布上起到了“削峰填谷”的作用，是一种研究居民出行特征的有效方法.     

多源数据融合驱动的居民出行特征分析方法

结合传统抽样调查数据和交通大数据，研究多源数据融合驱动的居民出行特征分析方法.根据传统入户抽样调查居民的年龄结构、职业、车辆拥有、人口，以及手机信令数据分析出行频次分布等因素进行综合分析，获取居民初步出行特征；基于手机信令、IC、AFC、GPS 等大数据，通过出行时间分布、OD分布和出行方式结构对居民的出行特征进行综合矫正分析；最后，以广州市为例进行实证分析.对比研究传统抽样调查和多元数据融合分析方法可知，传统抽样调查居民出行漏报率为30%，每天出行2次的比例相差39.5%，全方式非通勤出行比例、晚高峰公交和地铁出行比例分别相差7.4%、8.1%和12.6%.结果表明，多源数据融合驱动的居民出行特征分析方法，在总量上有效挖掘居民出行的沉默需求，在时空分布上起到了“削峰填谷”的作用，是一种研究居民出行特征的有效方法.     

数据可视化技术及其在非机动车网络规划中的应用

采用交通大数据对城市交通进行交通研究是当下规划设计的热点。以晋江市中心城区非机动车网络规划为依托,对晋江公共自行车出行大数据进行分析,使用百度开源可视化编程平台ECharts将每组公共自行车的出行轨迹、到发时间以及出行起讫点等数据分析转化为规划关键数据。结果表明,通过数据可视化技术可以精准获取城市自行车主要通行通道以及城市骑行热点等规划关键数据并应用到晋江非机动车网络及设施规划中。     

对多路数组聚集方法的研究及其优化

为了解决针对MOLAP服务器中的数据立方体的有效计算问题，对立方体全物化的多路数组聚集方法进行了研究与分析。在此基础上，提出了一种寻找最优聚集次序的方法，该方法克服了传统多路数组聚集需要计算所有扫描次序的缺陷，通过对各维数据的比较，找到一种特定的扫描方式，以方便、快捷地对以数据立方体形式存储于MOLAP服务器中的多维数据进行聚集操作，进而优化数据立方体的有效计算。     

基于非负矩阵分解的出租车时空行为聚类分析

为探讨出租车的时空行为特征,采用非负矩阵分解法从时间和空间两个维度对出租车行为进行聚类分析.首先划分时空单元,以上客点的时空分布特征表征出租车的时空行为,并构建时空行为矩阵,然后采用非负矩阵分解法进行出租车聚类.最后以广州市为例进行研究,聚类结果表明:出租车受广州市空间结构特征的影响聚成了 4类,而受时间维度的影响较小,但不同时段的行为也有明显差异.4类出租车都形成了明显的围绕区域商业活动中心集中运营的空间行为模式以及调整运营范围以适应不同时段出行活动需求的时间行为模式.研究揭示了出租车的时空行为与城市空间结构、城市出行活动的联系,能为出租车和城市管理发展提供参考.     

基于数据融合与双重特征的居民出行调查扩样

居民出行调查数据具有个体属性清晰、交通含义明确、针对性强等特点,在城市交通规划与交通需求模型构建方面具有不可替代的重要作用.为保障抽样调查数据准确反映总体的真实特征,在综合考虑效率与精度基础上,提出一种多源数据融合、家庭户及人口特征双重约束、牛顿迭代法相结合的居民出行调查数据完整扩样处理方法与流程.以天津滨海新区第一次综合交通调查数据为例,论述了算法和流程的应用情况.结果表明,该方法能有效获取家庭户及人口的总体规模及其分布,并考虑家庭户及其人口特征对扩样系数的双重影响,具有效率高、精度高、易于推广等特点.     

多气门屋顶型燃烧室发动机动态网格生成方法研究

以具有屋顶型燃烧室的四气门汽油机MV377为例,结合改进的KIVA3V程序,提出了一种适应于该类型燃烧室的分块结构化网格划分策略及相应的动态网格调整方法,并基于该方法所生成的网格完成了汽油机缸内流动过程瞬态数值计算.结果表明用该方法能保证网格生成质量,满足计算精度要求.     

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当前对于个人外出活动的研究较为深入,而家庭为单位的活动研究存在不足. 为了确定假日家庭活动安排的影响因素和不同活动之间的影响关系,本文以家庭为单位,使用2009年济南居民出行调查数据,选取6个家庭因素作为外生变量;以生存性活动、维持性活动和自由活动——活动持续时间、活动次数为内生变量,考虑家庭的成员属性和经济属性,建立结构方程模型. 重点分析了家庭人口因子和家庭经济因子对三类活动因子的影响关系和各类活动之间的关联性. 结果表明家庭人口因子和家庭经济状况因子对于三类活动的决策有显著影响. 同时三类活动之间根据活动本身的弹性,影响关系也有所不同.