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车辆出行是城市道路交通的基本组成单元,掌握城市道路网车辆的出行信息,深入挖掘车辆出行特征与规律,能为城市交通管理提供决策信息.本文基于卡口车牌识别数据,提出了一套车辆出行分析框架.首先对全路网运行的所有车辆的个体出行进行辨识,提取所有车辆出行的路径和行程信息,并从个体和集计层面获取车辆出行的规律特征;利用车辆的多日出行信息和统计特征,提出了车辆职住地识别方法;基于外地车的出行特征,利用 K-means++ 算法对外地车进行分类.在实例分析中,以广州市道路网运行车辆作为研究对象,开展了车辆出行分析,实验结果验证了本文方法的有效性.通过本文方法挖掘的信息对城市道路交通管理具有重要意义. 相似文献
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为解决广州市地铁高峰拥挤问题,在加快地铁运力投放、优化高峰客流组织、加强公交与地铁衔接等措施之外,分析使用价格杠杆引导地铁乘客错峰出行的可行性,研究用票价弹性系数法对备选方案开展测算评估,经综合对比推荐7:45—9:00实施阶梯化的票价优惠方案,并提出相关实施建议,以期为广州地铁缓解拥堵提供决策参考。 相似文献
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摸清城市居民的公交通勤出行规律特征，可以更好的为公交运营管理提供支撑.通过挖掘IC卡数据获取公交出行信息是出行行为分析的新手段.根据以活动为基础的出行分析理论，提出以活动区域属性判别为核心的公交出行重构分析方法.通过对公交出行的起讫站点进行空间聚类分析，获取居民的主要活动区域；基于居民多日出行信息及相应出行特征指标，分别对居民的居住和工作区域进行识别；根据出行目的地区域的活动属性，对公交出行链进行重构.以广州市为例，对居民公交出行特征规律进行实证分析. 相似文献
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