上海市出租汽车出行时空分布规律研究

为测定大样本视角下出租汽车出行时空规律,采用探索性空间数据分析（ESDA）技术进行相关研究。从上海市出租汽车调度系统的GPS数据提取单个运营日9921辆出租汽车的OD样本,按街道和时段统计出租汽车OD的时空发生量,定义并计算各区域各时段的载客空间密度指标,运用ESDA技术分时段计算、分析全局和局部莫伦值（Moran＇s I）。全局分析结果表明,上海市出租汽车出行在全局分布上具有较强的空间正自相关性,这与城市中心商业区高度集中的活动分布有关。局部分析结果表明,上海市出租汽车出行分布呈＂句＂字形聚集结构。全局结构和局部结构在时间序列上变化较小,表明上海市出租汽车出行分布的时空结构明显且稳定。     

耦合被动式GPS与网络调查的居民出行调查

减轻受访者负担是提高居民出行调查回应率和精准度的关键,而基于传统问卷调查的改进对此难有突破. 本文设计和实验一种耦合GPS技术和网络调查技术的居民出行调查方案,以期获得实质性改善. 方案使用GPS模块进行被动式跟踪确定出行路径,同时利用网络调查收集受访者个人/家庭信息和行程目的. 设计利用GPS对出行时空轨迹具有高精准定义的特点,降低对行程信息调查表的填写要求,并且通过互联网调查允许受访者自行选择时间填写,把对行程回忆的不良影响减到最小. 方案实验使用了华东师范大学教职工群体做驾车出行调查,并与传统问卷调查做了比较. 试验的初步结果表明,新方案能够显著提高出行数据收集的精度和效率,明显降低受访者负担和调查费用,有望发展成为下一代交通调查的主要手段.     

个人出行轨迹中轨道交通段GPS信号缺失修补算法

基于GPS的个人出行轨迹在城市路网环境中信号丢失较为严重。针对城市轨道交通段的GPS信号缺失问题提出了相应解决办法。研究分析了出行者在换乘节点的一般时空行为以及GPS轨迹的形态特征,给出在特定情况下模型中最优路径的界定,以此制定出交通路段选取规则;在逻辑设计上结合地理信息数据库的语义信息和轨道交通网的拓扑结构,开发了基于广度优先原则的轨道交通段GPS信号的修补算法。此外,研究结合使用Baidu Map API开发了修补效果的在线可视化平台,以上海市内20组GPS个人出行数据进行了实例分析。结果表明,算法的修补效果良好,设计思路合理,且计算和修补时耗线性单增,具有一定的实用价值。     

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减轻受访者负担是提高居民出行调查回应率和精准度的关键,而基于传统问卷调查的改进对此难有突破. 本文设计和实验一种耦合GPS技术和网络调查技术的居民出行调查方案,以期获得实质性改善. 方案使用GPS模块进行被动式跟踪确定出行路径,同时利用网络调查收集受访者个人/家庭信息和行程目的. 设计利用GPS对出行时空轨迹具有高精准定义的特点,降低对行程信息调查表的填写要求,并且通过互联网调查允许受访者自行选择时间填写,把对行程回忆的不良影响减到最小. 方案实验使用了华东师范大学教职工群体做驾车出行调查,并与传统问卷调查做了比较. 试验的初步结果表明,新方案能够显著提高出行数据收集的精度和效率,明显降低受访者负担和调查费用,有望发展成为下一代交通调查的主要手段.