基于出租车GPS数据的南京市交通小区的划分
- 格式:doc
- 大小:26.50 KB
- 文档页数:5
基于GPS数据的交通拥堵检测张亚茹;赵海涛;刘南杰;黄波;李大鹏【摘要】With traffic congestion becoming increasingly serious,how to effectively detect the real-time traffic status has become a re-search hotspot in the field of urban transportation. For effective detection of traffic area,a detection method based on multi-source GPS data is proposed. Firstly,in order to eliminate abnormal data and ensure the rationality of data,the method makes a preprocessing of GPS data to eliminate abnormal data and repair missing data. Secondly,on the basis of ensuring the integrity of data,the method uses k-means algorithm to cluster GPS data in accordance with the temporal-spatial characteristics of GPS data,and then divides the study area into dif-ferent clusters. Finally,for obtaining the real-time traffic conditions of each cluster,a sampling algorithm based on the number of samples within each cluster is used to detect the traffic conditions. Simulation results show that the proposed algorithm with simple process can ef-fectively detect the state of traffic within the region.%随着交通拥堵问题的日益突出,如何有效检测区域内实时的交通状态是城市交通发展中的研究热点。
南京停车区域划分南京是中国历史悠久的城市之一,也是现代化程度较高的城市之一。
随着城市的发展和人口的增加,汽车的数量也在不断增加,停车难成为了城市面临的一个严峻问题。
为了解决停车难的问题,南京市政府制定了一系列停车区域划分措施。
一、市中心区域市中心区域是南京市最繁华的地区,也是商业和文化活动的中心。
由于市中心区域的道路较窄,停车位有限,因此停车区域划分为商业区停车位、居民区停车位以及公共停车位三个区域。
商业区停车位主要面向商业大楼、购物中心等商业设施,为商业区域的商家和顾客提供停车服务。
居民区停车位主要面向市中心区域的居民,确保居民有足够的停车位可用。
公共停车位则面向所有市民,提供临时停车的场所。
二、郊区区域郊区区域是指南京市中心区域以外的地区,包括各个城区和周边的县市。
由于郊区区域相对较为宽阔,停车位相对充足,因此停车区域划分相对简单。
主要分为居民区停车位和公共停车位两个区域。
居民区停车位主要面向郊区的居民,确保他们有足够的停车位可用。
公共停车位则面向所有市民,提供临时停车的场所。
三、市政府区域市政府区域是指南京市政府所在的地区,也是政务活动的中心。
为了方便政府工作人员和市民前来办事,停车区域划分为政府工作人员专用停车位和公共停车位两个区域。
政府工作人员专用停车位主要面向市政府工作人员,确保他们有足够的停车位可用。
公共停车位则面向市民,提供临时停车的场所。
四、景区区域南京是一个历史文化名城,拥有许多著名的景点和旅游胜地。
为了方便游客停车,景区区域划分为景区停车位和公共停车位两个区域。
景区停车位主要面向游客,确保他们有足够的停车位可用。
公共停车位则面向所有市民,提供临时停车的场所。
五、学校区域南京拥有众多高校和中小学,学校区域的停车需求较为特殊。
为了解决学生和家长的停车问题,学校区域划分为学校停车位和公共停车位两个区域。
学校停车位主要面向学生和家长,确保他们有足够的停车位可用。
公共停车位则面向所有市民,提供临时停车的场所。
基于出租车GPS数据聚类分析的交通小区动态划分方法研究1. 本文概述你需要明确文章的研究背景和目的。
在这个段落中,你可以简要介绍交通小区的概念以及为什么动态划分交通小区对于城市交通管理和规划至关重要。
接着,你可以提到出租车GPS数据作为一种新兴的数据源,如何为交通小区的动态划分提供了新的视角和可能性。
你应该概述本文的主要研究内容和方法。
可以提及你将使用哪些数据预处理和聚类算法来分析出租车GPS数据,并简述这些方法如何帮助实现交通小区的动态划分。
你可以在概述中提及本文的预期成果和贡献。
例如,你可能期望通过研究提出一种新的交通小区划分方法,这种方法能够更准确地反映城市交通的实际动态,并为交通管理和规划提供更有价值的信息。
随着城市交通系统的日益复杂,有效的交通管理和规划变得尤为重要。
交通小区作为城市交通分析的基本单元,其合理划分对于理解交通流分布、优化交通资源配置具有重要意义。
传统的交通小区划分方法往往依赖于静态数据和经验判断,难以适应城市交通流的动态变化。
近年来,随着出租车GPS数据的广泛应用,我们有机会从新的视角审视交通小区的动态划分问题。
本文旨在探索基于出租车GPS数据的交通小区动态划分方法,以期为城市交通管理提供更为精准的决策支持。
通过收集和预处理城市出租车GPS数据,本文将采用先进的数据挖掘技术和聚类算法,对交通流模式进行深入分析。
研究将重点关注如何从动态数据中提取有意义的交通小区边界,并评估不同划分方法对交通流预测和规划的潜在影响。
最终,本文期望提出一种创新的交通小区动态划分框架,不仅能够提高划分的准确性和实用性,还能够为城市交通研究领域带来新的理论和实践贡献。
2. 相关理论与方法GPS技术简介:全球定位系统(GPS)的工作原理及其在交通领域中的应用。
出租车GPS数据特性:出租车GPS数据的类型、特点,包括其时间戳、经纬度、速度等信息。
聚类分析方法:介绍聚类分析的基本概念、类型(如Kmeans、层次聚类等)及其在数据分析中的应用。
交通小区名词解释交通小区是指在城市或社区内划定的交通组织较为独立的空间,为居民提供便利的交通出行条件和良好的交通环境。
交通小区通常由一条或多条街道、道路以及相关的各类交通设施组成,形成一个相对封闭的区域。
交通小区的划分主要是为了方便交通管理和交通组织。
在一个交通小区内,可以设置相应的限制交通措施,比如禁止或限制机动车辆进入、设置骑行道、修建广场等。
这些措施有助于缓解城市交通压力,提高交通效率,改善居民的交通出行环境。
交通小区的设计和规划必须充分考虑居民的出行需求,并综合考虑城市的交通情况和环境特点。
在交通小区的规划和建设中,需要注意以下几个方面的要求:1.合理的交通布局:交通小区的道路网络应合理布局,方便居民出行和运输。
道路的宽度、数量和交叉口的设计要适合交通流量,尽量避免拥堵和行车事故。
2.丰富的交通方式:交通小区应提供多种交通方式供居民选择,包括公交车、自行车、步行等。
这样可以鼓励人们减少对私家车的依赖,减少道路拥堵和环境污染。
3.合理的停车管理:交通小区内的停车设施应充分考虑需求和合理利用空间。
可以设置专门的停车场或停车位,鼓励停车的有序和合理组织,减少乱停乱放现象。
4.良好的交通设施:交通小区内应设立交通标识、交通信号灯等,为居民提供方便和安全的交通环境。
还可以设置交通绿化带、人行道、公共自行车站点等,提供舒适的交通出行体验。
5.便利的服务设施:交通小区内应配备各类服务设施,如公共汽车站、地铁站、便利店、医疗机构等,为居民提供便利的生活和出行条件。
交通小区的建设和管理需要多个部门的协同合作,包括城市规划部门、交通管理部门、环境保护部门等。
同时,还需要引导居民积极参与交通小区的管理和建设,培养居民的交通意识和责任心,共同营造良好的交通出行环境。
交通小区划分技术嘿,咱今儿就来说说交通小区划分技术这档子事儿。
你说这交通小区划分,就好比是给一个庞大的交通网络分块管理。
你想想看啊,一个城市的交通那可是错综复杂,就像一团乱麻。
要是没有个合理的划分,那得多混乱呀!交通小区划分技术呢,就是那把能把这团乱麻理顺的梳子。
它可不是随随便便划拉几下就行的。
得考虑好多因素呢!比如说人口密度,人多的地方和人少的地方,那能一样对待吗?肯定不行呀!人多的地儿交通需求大,就得好好规划规划。
再比如说土地利用性质。
商业区、住宅区、工业区,这些地方的交通特点能一样吗?商业区那是白天热闹非凡,晚上可能就冷清些;住宅区呢,早晚高峰那叫一个拥堵;工业区可能货车来往得多。
这都得区别对待不是?还有啊,交通设施的分布也很重要。
公交站、地铁站多的地方,划分小区的时候就得考虑怎么让大家更方便地换乘呀。
这交通小区划分好了,那好处可多了去了。
就好比是给交通管理装上了一双慧眼,能更清楚地看到哪里需要重点关注,哪里可以稍微放松点。
这样一来,交通规划就能更合理,资源分配也能更得当。
比如说,知道了某个小区的交通流量大,那就可以多安排些交警疏导呀,或者增加公交线路、班次啥的。
要是小区之间的联系比较紧密,那是不是可以考虑修建一些更便捷的通道呢?咱就说,要是没有这交通小区划分技术,那城市交通不就成了一锅粥啦?那得多乱套呀!大家上班得堵成啥样,出门得多不方便呐!所以啊,可别小看这交通小区划分技术,它可是交通管理的重要基石呢!它让我们的出行变得更有序,让城市的交通变得更顺畅。
这不就是我们都希望看到的吗?它就像是一个神奇的魔法,让混乱的交通变得井井有条。
你说这技术牛不牛?我觉得那是相当牛啊!它让我们的生活变得更美好,让我们不再为交通拥堵而烦恼。
让我们一起为交通小区划分技术点赞吧!。
摘要本文主要讨论了深圳交通小区划分及利用交通小区获取感兴趣的交通信息的问题。
首先,我们对获取的出租车GPS数据进行了预处理,由于GPS数据中地点由经纬度表示,而地球某一微小地区表面可以近似看成是平面,为了直观和方便,我们将该地区经纬度坐标转换成常见的平面直角坐标。
然后,根据交通小区的划分原则之一:应保证划定范围内的土地利用特征应尽可能简单,尽量不打破城市行政区的划分,再结合深圳实际的地理特征,独创性地引入了交通大区的概念,并根据行政区的划分首先得到交通大区的划分。
紧接着,利用层次分析法、模糊数学聚类分析法对交通大区进行分类,由于各个交通大区在经济、社会等方面存在一定程度上的相似性,分类后同类别的交通大区可以用相同的方法进行后期处理。
以上先划分后分类的做法可以使深圳复杂的不易处理的交通状况进行简化,分解为几类简单的易于处理的交通板块状况。
由于划分交通小区是为了研究交通流动信息,而人们的出行往往是在其所生活的交通大区内,所以必须对交通大区进行细分,以便得到更为准确的人群出行情况。
在细分过程中,我们考虑到既要使人们的一次出行尽可能的穿越交通小区,又要控制交通小区的数量,不能使其太多,不方便处理。
我们根据一组人们的一次出行距离的数据,进行了交通小区的半径择优,从而确定了各个交通大区内的交通小区的细分个数。
利用快速聚类分析法和简单的MATLAB程序实现了深圳整个城市交通小区的划分。
之后在已划分的交通小区的基础上,得到了人们出行的OD时空分布并其进行了分析,绘制出某时间段深圳整个城市路段网络的通畅情况图,这是对深圳交通情况的一个客观反映。
关键词:坐标转化交通大区交通小区模糊数学聚类分析法层次分析法快速聚类分析法交通小区半径择优法 OD时空分布一、问题的提出1、背景目前, 我国正在提倡大力发展公共交通, 出租车因其便利的特点成为公共交通的重要补充。
出租车交通运行特点可以从一定程度上客观地反映人们的出行时空分布特点和道路交通状况,因此,对出租汽车交通运行特点进行深入研究有其必要性和现实性。
A题:垃圾分类处理与清运方案设计垃圾分类化收集与处理是有利于减少垃圾的产生,有益于环境保护,同时也有利于资源回收与再利用的城市绿色工程。
在发达国家普遍实现了垃圾分类化,随着国民经济发展与城市化进程加快,我国大城市的垃圾分类化已经提到日程上来。
2010年5月国家发改委、住房和城乡建设部、环境保护部、农业部联合印发了《关于组织开展城市餐厨废弃物资源化利用和无害化处理试点工作的通知》,并且在北京、上海、重庆和深圳都取得一定成果,但是许多问题仍然是垃圾分类化进程中需要深入研究的。
在深圳,垃圾分为四类:橱余垃圾、可回收垃圾、有害垃圾和其他不可回收垃圾,这种分类顾名思义不难理解。
其中对于居民垃圾,基本的分类处理流程如下:在垃圾分类收集与处理中,不同类的垃圾有不同的处理方式,简述如下:1)橱余垃圾可以使用脱水干燥处理装置,处理后的干物质运送饲料加工厂做原料。
不同处理规模的设备成本和运行成本(分大型和小型)见附录1说明。
2)可回收垃圾将收集后分类再利用。
3)有害垃圾,运送到固废处理中心集中处理。
4)其他不可回收垃圾将运送到填埋场或焚烧场处理。
所有垃圾将从小区运送到附近的转运站,再运送到少数几个垃圾处理中心。
显然,1)和2)两项中,经过处理,回收和利用,产生经济效益,而3)和4)只有消耗处理费用,不产生经济效益。
本项研究课题旨在为深圳市的垃圾分类化进程作出贡献。
为此请你们运用数学建模方法对深圳市南山区的分类化垃圾的实现做一些研究,具体的研究目标是:1)假定现有垃圾转运站规模与位置不变条件下,给出大、小型设备(橱余垃圾)的分布设计,同时在目前的运输装备条件下给出清运路线的具体方案。
以期达到最佳经济效益和环保效果。
2)假设转运站允许重新设计,请为问题1)的目标重新设计。
仅仅为了查询方便,在题目附录2所指出的网页中,给出了深圳市南山区所有小区的相关资料,同时给出了现有垃圾处理的数据和转运站的位置。
其他所需数据资料自行解决。
南京市城市用地分类和代码标准在南京市进行规划编制需符合如下用地分类和代码标准要求:备注:1、在国家的《城市用地分类与规划建设用地标准》(GBJ137—90)的基础上,本分类根据南京地方的实际情况作了进一步的细化和局部调整:(对国标细化调整的部分其代码以小写的英文字母结尾)1)增加了部分类别:——大类增加K预留地,并细分了Kc公共设施预留地和Ku公共设施预留地,主要在规划编制中控制部分用地,预留将来使用的多种可能,一旦明确了建设内容,应将此类用地归入相应的用地类别——增加了混合用地,在R居住用地、C公共设施用地中分别增加了Rb住宅混合用地、Cb商办混合用地等两个中类——R居住用地中对独立占地的公寓、各类教育用地、集中设置的基层社区中心等需要特别进行统计分析的用地功能进行了梳理和归纳,并相应增加了Rx其它居住用地(细分为Rxa学生公寓、Rxb单身职工宿舍、Rxc 老年公寓)、Re托幼中小学用地(细分为 Rea幼托用地、Reb小学用地、Rec中学用地、Red九年一贯制学校用地)、Rc基层社区中心等三个中类——C公共设施用地中对集中设置的居住社区中心进行了归纳,相应增加了中类Cc居住社区中心用地——W仓储用地中对近来出现的配载市场增加了中类Wa货运配载用地——S道路广场用地的S1道路用地中增加了小类S1a快速路用地——U市政公用设施用地的U2交通设施用地中增加了小类U2a轨道交通用地、U2b公共加油加气站用地——E水域和其它非城市建设用地中增加了Eg郊野绿地一个中类,并细分为Ega风景名胜区、Egb郊野公园、Egc其它绿地等三个小类2)细分了部分类别:——C51医院用地细分为C51a综合医院、C51b社区医院、C51c专科医院等三个小小类——C9其它公共设施用地细分为C9a社会福利用地、C9b宗教设施用地等两个小类——U3邮电设施用地细分为C9a社会福利用地、U3b电信设施用地等两个小类——U9其它市政公用设施用地细分了U9a消防设施用地一个小类2、居住区及小区级公共设施,参照《新区规划标准与准则》划分居住社区中心和基层社区中心,其中居住社区中心归到公共设施大类,基层社区中心归到居住用地大类。
基于出租车GPS数据的南京市交通小区的划分摘要:在南京市出租车GPS海量数据中,提取部分数据对南京市市域进行交通小区的划分,利用SPSS19.0的Kmeans聚类分析方式对其进行分析,最终将分类数据进行可视化,对交通小区边界确定作出一些改进,以及对出租车GPS数据的利用作出了一些设想。
关键词:GPS数据交通小区Kmeans聚类
目前各大城市出租车均搭载了GPS,产生了海量的数据,而出租车司机的寻客行为很大程度上属于盲目寻客。
本文旨在利用这些数据进行分析,使用乘客上下点进行交通小区的划分,从而对出租车寻客行为起到一定指导作用。
所谓交通小区,最早是在交通规划领域中提出的,其目的主要是为了定义城市路网中交通起讫点的位置,然后使用需求预测模型对各交通小区间的交通出行量进行预测[1]。
1 数据的提取与预处理
在城市居民出行影响因素中,时间和空间分布的研究是最重要的两点,有人把一天分为8个时间段进行居民出行研究,其研究结果表明工作日的居民出行行为主要是通勤出行,其最主要的出行时间段为7:00- 9:30和17:00-19:30,出行空间分布主要是居住地和工作地[2]。
此次实验数据为南京市2010年9月30日出租车GPS数据,数据库中表字段有ID(点唯一标识)、VehicleSimID(车辆唯一标识)、GPSLatitude(纬度)、GPSLongtitude(经度)、PassengerState(0-空车,1-非空车)、CreateDate(记录建立时间)。
该次试验以7:00-9:30时间段的数据为例。
1.1 提取数据库中的数据
利用千万数量级的出租车GPS点数据进行交通小区划分,需要乘客上下车点的数据(OD)。
所谓上车点,即PassengerState由0变为1的点(O);所谓下车点即PassengerState由1变为0的点(D)。
本次实验提取7:00-9:30的所有出租车乘客上下车点数据。
1.2数据预处理
南京市域地理坐标为北纬31°14'~32°37',东经118°22'~119°14'。
全市行政区域总面积6587.02km2。
利用精度范围信息,剔除重复数据,记录不全数据,错误数据;由于最初得到的GPS坐标参数为WGS84坐标,必须经过坐标变换,进行高斯平面投影,最后才能在电子地图上显示出相应的位置[2]。
再结合Excel对数据进行筛选,排除市域范围外的记录。
2 聚类分析
对处理好的数据进行聚类分析,本次采用Kmeans聚类分析方法
进行聚类,Kmeans是一种基于划分的聚类方法,又叫快速聚类法。
其算法思路是:
(1)假设将样本划分为K个类。
(2)选取K个初始聚类中心。
(3)从第一个样本开始计算其到各中心距离,并将该样本划分到距离最短中心所属类。
(4)从新计算聚类中心,重复(2)-(3),直到准则函数收敛为止。
而对于交通小区的划分,一般情况下可依照以下原则[3]:
(1)区内的经济社会等因素一致。
(2)小区划分不打破行政区划分。
(3)数量适当,中等城市约50个,大城市约100~150个。
数量太多加重规划的工作量,数量太少又会降低分析的精度。
本次实验采用SPSS进行Kmeans聚类分析,设置参数。
分类后把含样本数太少的类别删除,最终剩下33个类别。
3 聚类数据可视化
将各类别的数据导入arcgis进行可视化,按聚类类别符号化。
各圆点为上/下车点,各点组成的颜色块为聚类块,五角星为各聚类中
心。
4 交通小区边界确定
现已有一种较好的交通小区边界确定方法,它将平面直角坐标均分为n等份,再将聚类的点放入坐标系,依次计算第i个区域里每个点到中心点的距离,最后将离中心点最远的点为连接起来,得到点集相应边界[3]。
此种方法有一些欠缺的地方,比如交通小区之间存在较大的空间,往往成为未被任何交通小区划分的地带,另外也没有结合土地利用、河流、行政等分界线进行划分。
在考虑到交通小区必要的独立性条件下,对其进行改进,采取最远距离画圆法进行交通小区的边界线划分。
具体步骤如下:
(1)坐标系以(0,0)为中心点均分为n 等份区域,
(2)记录距离中心点最远的点为ci与中心的距离r,
(3)以中心点为圆心,r为半径画圆,得到初步交通小区。
(4)若与邻近交通小区相交,则以交线重新分界。
(5)若与土地利用、河流、行政等界线相交,同样也以交线重新分界。
5 结语
据已有文献查阅,南京市尚未进行过交通小区的划分,本文利用出租车GPS数据对其利用Kmeans聚类进行了交通小区的划分,并基于以往划分方法,对于边界划分作出了一些改进。
但是仍存在一些问题,如Kmeans方法的最大问题在于K值的设定。
本次实验类别数目K和初始聚类位置的确定都很难,本文只是采取随机初始化聚类中心,后期可以采用canopy算法对Kmeans算法进行改进,在无需确定K值和聚类中心情况下进行聚类。
另外也没有对聚类结果进行评价,这些在后期研究都应当进行。
参考文献
[1] 郭峤枫.浅析交通小区划分问题[J].黑龙江科技信息,2010(28).
[2] 童晓君,向南平,朱定局.基于出租车GPS数据的城市居民出行行为分析[D].中南大学,2012.
[3] 吕玉强,秦勇,贾利民.基于出租车GP数据聚类分析的交通小区动态划分方法研究[J].物流技术,2010(216).。