吉林大学学报(工学版) ›› 2018, Vol. 48 ›› Issue (5): 1374-1379.doi: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb20170745
宗芳, 齐厚成, 唐明, 吕建宇, 于萍
ZONG Fang, QI Hou-cheng, TANG Ming, LYU Jian-yu, YU Ping
摘要: 应用活动链理论进行日出行模式划分,基于GPS出行数据构建日出行模式-出行目的识别的Logit模型系统。结果表明,在日出行模式划分的基础上再进行各次出行的目的识别,由于考虑了一天中各次出行目的间的相互关联,从而提高了出行目的的整体识别精度。研究结论可用于基于GPS数据的出行目的和日出行模式识别,同时所建立的模型系统可作为基于GPS数据的出行行为提取建模的一部分。研究成果有利于应用大数据平台提取出行数据以代替传统的居民出行调查,从而提高数据获取途径、数据广度和精度,为交通管理和规划提供数据基础。
中图分类号:
[1] Wolf J, Guensler R, Bachman W.Elimination of the travel diary: an experiment to derive trip purpose from GPS travel data[J]. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Record, 2001, 15(3): 125-134. [2] Axhausen K W, Schonfelder S, Wolf J, et al.Eighty weeks of GPS traces, approaches to enriching trip information[C]∥Transportation Research Board 83rd Annual Meeting, Washington DC, 2004: 46-54. [3] Bohte W, Maat K.Deriving and validating trip purposes and travel modes for multi-day GPS-based travel surveys: a large-scale application in the Netherlands[J]. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 2009, 17(3): 285-297. [4] 柴彦威, 沈洁. 基于活动分析法的人类空间行为研究[J]. 地理科学, 2008, 28(5): 594-600. Chai Yan-wei, Shen Jie.Study on human space behavior based on activity analysis[J]. Geographic Science, 2008, 28(5): 594-600. [5] Feng T, Timmermans H J.Imputation of activity types using spatial and temporal information[C]∥Proceedings of International Conference of Mobile, Ghent, Belgium, 2013: 191-207. [6] Lu Y, Zhu S, Zhang L.Imputing trip purpose based on GPS travel survey data and machine learning methods[C]∥Transportation Research Board 92nd Annual Meeting, Washington DC, 2013: 13-31. [7] 张志华. 基于GPS轨迹的出行信息提取研究[D]. 上海:华东师范大学地理学系, 2010. Zhang Zhi-hua.Study on the extraction of travel information based on GPS trajectory[D]. Shanghai: College of Geography, East China Normal University, 2010. [8] Jones P M.The analysis and modeling of multi-trip and multi-purpose journeys[C]∥Nuffield Conference on Multi-trip and Multi-purpose Journey, Dublin,Germany, 1977: 65-76. [9] Hägerstrand T.What about people in regional science?[J].Urban Planning International,1970,24(1):6-21. [10] Chapin F S.Human activity patterns in the city[J]. Queens Quarterly, 1974, 29(12): 463-469. [11] 李志瑶. 基于活动的出行需求预测模型研究[D]. 长春: 吉林大学交通学院, 2008. Li Zhi-yao.Study on activity-based travel demand forecasting model[D]. Changchun: College of Transporatation, Jilin University, 2008. |
[1] | 陈永恒,刘芳宏,曹宁博. 信控交叉口行人与提前右转机动车冲突影响因素[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1669-1676. |
[2] | 常山,宋瑞,何世伟,黎浩东,殷玮川. 共享单车故障车辆回收模型[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1677-1684. |
[3] | 曲大义,杨晶茹,邴其春,王五林,周警春. 基于干线车流排队特性的相位差优化模型[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1685-1693. |
[4] | 刘翔宇, 杨庆芳, 隗海林. 基于随机游走算法的交通诱导小区划分方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1380-1386. |
[5] | 钟伟, 隽志才, 孙宝凤. 不完全网络的城乡公交一体化枢纽层级选址模型[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1387-1397. |
[6] | 刘兆惠, 王超, 吕文红, 管欣. 基于非线性动力学分析的车辆运行状态参数数据特征辨识[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1405-1410. |
[7] | 宗芳, 路峰瑞, 唐明, 吕建宇, 吴挺. 习惯和路况对小汽车出行路径选择的影响[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1023-1028. |
[8] | 栾鑫, 邓卫, 程琳, 陈新元. 特大城市居民出行方式选择行为的混合Logit模型[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1029-1036. |
[9] | 陈永恒, 刘鑫山, 熊帅, 汪昆维, 谌垚, 杨少辉. 冰雪条件下快速路汇流区可变限速控制[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(3): 677-687. |
[10] | 王占中, 卢月, 刘晓峰, 赵利英. 基于改进和声搜索算法的越库车辆排序[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(3): 688-693. |
[11] | 李志慧, 胡永利, 赵永华, 马佳磊, 李海涛, 钟涛, 杨少辉. 基于车载的运动行人区域估计方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(3): 694-703. |
[12] | 陈松, 李显生, 任园园. 公交车钩形转弯交叉口自适应信号控制方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(2): 423-429. |
[13] | 苏书杰, 何露. 步行交通规划交叉路口行人瞬时动态拥塞疏散模型[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(2): 440-447. |
[14] | 孟品超, 李学源, 贾洪飞, 李延忠. 基于滑动平均法的轨道交通短时客流实时预测[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(2): 448-453. |
[15] | 王占中, 赵利英, 焦玉玲, 曹宁博. 信号交叉口自行车和行人混合交通流社会力模型[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(1): 89-97. |
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