基于车载导航数据的通勤出行特征分析
车载导航系统是目前比较普遍的一种汽车配置,储存了大量的时间和空间信息.相比于在志愿者车辆上安装GPS仪器采集数据的方法,车载导航数据具有低成本、大样本、长时间的优势,展现了其作为一种理想的交通数据采集方式的价值.针对车载导航数据的特点,结合GPS轨迹数据挖掘技术与大数据处理技术,识别出活动停留点与职住点,进而对通勤出行特征进行描述和分析.经对比显示,通过车载导航数据得到的居民小汽车通勤出行特征与实际交通调查结果一致,说明该方法在提取居民小汽车通勤出行特征方面具有可行性.研究结果中一个有趣的发现是,上海市私人小汽车的日均出车率仅64.1％,即每天有大量的私人小汽车没有上路.
交通管理 通勤出行特征 时空分布 车载导航数据
张若讷 叶昕
同济大学
国内会议
上海
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1-10
2017-06-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）