摘 要: | 从连续观测数据中识别典型的居民出行分布,对城市交通模型构建和交通规划决策具有重要意义。本文以兰州为例,使用连续一个月的手机信令数据,提取日出行OD矩阵;然后使用主成分分析法(PCA)对时序OD矩阵进行降维,并使用动态模糊C-均值聚类(DFCM)识别得到3种典型的日OD矩阵:工作日、休假日、特殊工作日。其中,工作日典型OD矩阵出行总量最大,出行空间分布呈现显著的由市中心至外围片区的放射状;休假日典型OD矩阵空间分布在各片区较无规律,以中长途出行为主,与居民的旅游休闲、娱乐消费等活动需求有关;特殊工作日大部分与节假日或周末相邻,出行总量相对工作日通勤需求较少,相对于工作日通勤主要增长部分集中在城市核心片区。
|