利用北京公交智能卡数据与兴趣点发现功能分区
计算机与社会
2015-03-12 v1 社会与信息网络
摘要
城市由居住区、教育区、商业区等各种功能分区组成。城市规划者识别不同的功能分区并理解其在城市内的空间结构，对于制定更优的城市规划至关重要。本研究使用了 2008 年 4 月一周内北京市的 77,976,010 条公交智能卡记录，将其转换为每个公交站点的二维时间序列数据；随后，通过在大数据系统中的数据挖掘以及先前关于市民出行行为的研究，建立了基于 SCD（智能卡数据）和 POIs（兴趣点）的 DZoF（发现不同功能分区）模型，并在 TAZ（交通分析小区）层面汇总了结果。结果表明，基于降维和 EM（期望最大化）算法的 DZoF 模型与聚类分析能够识别出与北京实际土地利用高度吻合的功能分区。本研究提出的方法有助于城市规划者和公众理解复杂的城市空间结构，并为城市地理学和城市规划学界做出贡献。
引用
@article{arxiv.1503.03131,
title = {Discovering functional zones using bus smart card data and points of interest in Beijing},
author = {Haoying Han and Xiang Yu and Ying Long},
journal= {arXiv preprint arXiv:1503.03131},
year = {2015}
}
备注
21 pages,12 figures