基于通勤大数据的出行空间分布模型测评与改进

通勤出行是城市交通早晚高峰的主要构成部分，理解和预测通勤出行空间分布一直是城市交通研究的主要方向之一。基于互联网位置服务所识别的城市通勤大数据，以工程领域广泛应用的重力模型为例，研究和评价出行空间分布模型对通勤出行样本量的敏感性以及在不同空间尺度上对实际通勤出行空间分布的重现能力，并剖析了传统出行空间分布模型所引起的“碎片化”结果及其成因。克服传统方法仅考虑群体统计特征的缺陷，引入反映个体通勤出行延续性的因子，提出了新的通勤空间分布模型及求解算法。新的模型和算法能够更好地适应通勤大数据背景下巨量分析单元的情形，基于实际数据验证了其对通勤出行空间分布的重现能力优于传统出行空间分布模型。