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大数据驱动的个体出行模式与城市空间结构交互研究

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  • 【题名】:大数据驱动的个体出行模式与城市空间结构交互研究
  • 【年份】:2019
  • 【作者】:曹劲舟
  • 【关键词】:个体移动  人类活动  城市结构  功能动态  网络扭曲
  • 【摘要】:城市化是现代社会发展的必然步骤。当前的快速城市化进程导致人口迅速涌入城市空间中。便利的交通设施使得城市居民的移动行为变得复杂而多元,对现有城市结构的稳定和发展是一大挑战,衍生了一系列人与城市互动关系的问题。人与城市互动关系和影响机制的研究成为当前众多学科包括城市地理学、行为动力学、城市信息学的热点。然而,由于数据的缺乏,尽管个体移动活动行为和城市空间结构特征的研究产生了许多重大成果,人的活动与移动如何快速改变城市结构以及如何被城市结构限制这一交互性问题仍然缺乏有效的研究。随着海量可用数据的获取,跨学科领域的研究纷纷取代传统的稀疏数据源,改进传统的研究范式,重新审视已有的科学问题,并回答全新的问题。数据的增长和需求的变化带来了城市系统研究的新机遇,一种大数据驱动的以人中心的城市科学正在兴起。具体来说,本论文工作从以下四个方面开展:1、针对个体轨迹重构和活动语义问题,提出了基于个体时空约束的行进式标记算法。针对活动特征不足的问题,利用社交媒体签到数据进行特征学习,提出了时空约束的隐马尔可夫模型,结合位置变化与活动转换之间的共生规律,标记出停留位置的活动语义。利用大规模手机定位数据进行算法实验,在集聚尺度下理解城市内个体出行活动的时空分布特征。2、基于海量手机实证数据,提出了活动轨迹的网络模态抽象模型。通过对时空轨迹进行拓扑抽象化,以位置、活动、出行为元素构成有限个位置和活动网络模态;基于统计分析的方法,进一步量化网络模态决策行为。研究结果显示人类出行看似很混乱,但它具有高度规则性和偏好特征;证实了“最小省力原则”存在于人们的日常出行决策中,成为个体选择出行结构的驱动力。3、基于大规模人类时空活动数据,探索了人类活动对城市功能结构的影响机制。基于活动时空聚类的方法,揭示了基于活动特征的城市功能结构及其时空动态。研究结果证明真实的城市功能与传统土地利用存在差异;城市格网在不同时间承载着不同的人类活动,城市功能结构随之产生具有时空动态的多样性、不确定性、昼夜转换特性。4、基于大规模群体出行数据,探索了城市空间资源对出行网络结构的影响机制。通过分析出行网络的拓扑特征,揭示了由于城市资源分布不均导致个体出行网络的扭曲特性。研究结果显示城市资源分布的特征导致真实出行网络既不是规则网络,也不是随机网络,具有等级层次结构;个体异质的出行网络的扭曲具有不同的程度;复杂性越高的网络具有越高的扭曲度。
  • 【会议名称】:博士
  • 【类别名称】:李清泉
  • 【载体】:武汉大学
  • 【会议地点】:2019
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