论文总字数：34146字

摘 要

论文作者签名：＿＿＿＿＿导师签名：＿＿＿＿日期：＿＿＿＿

基于交通大数据的居民通勤出行特性研究——以纽约为例

21113230 王晰

指导教师 曲栩

摘要

交通是城市的功能之一，在城市生活中，居民出行汇聚成人流，进而组成城市交通的主体。因此，对居民出行特性的研究，直接关系着交通规划、管理以及相关政策制定的合理性和有效性。而以通勤为目的的居民出行在时间和空间上具有一定的强制性，是其它出行活动的基础，更是产生城市交通早晚高峰的根本原因。因此，研究居民通勤出行特性，对规划、管理和控制城市交通具有十分重要的意义。

传统的居民通勤出行研究采用的数据来自居民出行调查，虽然该数据信息丰富，内容详尽，但成本较高。而随着GPS以及传感器技术的发展，城市生活中产生了大量数据，这些数据收集成本低，且包含一定交通信息。

本研究在大数据的基础上，采用一种新的方法对POI点数据进行采集，并在原交通小区的基础上基于Tweet数据对其进行重新划分；构建了基于多源异构数据的语义轨迹模型，使用OD数据推测轨迹信息；采用街道指数、Tweet文本信息以及各交通工具OD数据对城市职住空间进行标记；利用交通大数据，对纽约市居民通勤出行特性进行发掘，研究一定时间内，各居民通勤出行指标的时变特征，从而对城市交通规划和交通管控措施的实施效果进行评价；最后，搭建居民通勤出行特性分析平台，论述其基本框架及功能。

关键词：大数据；数据挖掘；职住空间；通勤出行

Study on Travel Behavior of Commuter Based on Big Traffic Data——A Case Analysis of New York City

21113230 WANG Xi

Supervised by QU Xu

Abstract

Traffic is one of the main functions of the city. The main part of urban traffic is the flow of people, which is the aggregation of resident trips. Therefore, studying the characteristics of residents travel directly relates to the traffic planning, management and the validity and rationality of related policy making. And the Commuting for the purpose of work is mandatory in time and space, which is the basis of other travel behavior and the root cause of traffic rush hour. As a result, studying the characteristics of commuter trip is of great significance to urban traffic planning, traffic control and management.

The data of traditional commuter travel research comes from resident trip survey. Although it is informative and detailed, it has higher cost. With the development of GPS and sensor technology, a great deal of data has been generated in city life, which is low-costing and contains some traffic information.

In this study, on the basis of big data, a new method is used to collect POI point data and Tweet data, and the original traffic district is re divided based on Tweet data. Then, a semantic trajectory model based on multi-source heterogeneous data is constructed, inferring track information using OD data. Calibrate urban jobs-housing structures using street index, Tweet text information and OD data. Based on big traffic data, the characteristics of commuting trip of residents in New York are excavated. Studying changes in commuter travel related indicators within a certain period of time, evaluate urban transport planning and the effect of related policies. Finally, the basic framework and functions of the characteristic analysis platform of commuter trip are proposed.

Key words：Big Data; Data Mining; Jobs-housing Space; Urban Commuting

目 录

摘要 I

Abstract II

第一章 绪论 5

1.1 研究背景 5

1.2 国内外研究现状 6

1.2.1 国内外通勤行为研究 6

1.2.2 大数据在通勤出行研究中的应用 6

1.2.3 国内外研究现状小结 7

1.3 研究目标与内容 8

1.3.1 研究目标 8

1.3.2 研究内容 9

1.4 论文创新点 9

1.5 论文结构 9

第二章 多源异构数据的获取、处理与存储 11

2.1 数据类型及特点 11

2.1.1 出租车OD数据 11

2.1.2 UBER车辆GPS数据 13

2.1.3 FHV车辆GPS数据 13

2.1.4 公共自行车OD数据 13

2.1.5 城市POI数据 14

2.1.6 Tweet数据 15

2.2 数据采集、处理以及存储的技术手段 15

2.3 Tweet数据及POI点数据抓取及预处理 16

2.3.1 Tweet数据抓取及预处理 16

2.3.2 POI点数据抓取及预处理 21

2.4 公共自行车，UBER、HFV、出租车GPS数据处理 24

2.5 本章小结 24

第三章 基于多源异构数据的语义轨迹模型 25

3.1 语义轨迹模型构建 25

3.1.1 轨迹的基本概念 25

3.1.2 轨迹的语义信息 25

3.1.3 语义轨迹模型构建 26

3.2 基于各交通工具OD数据的轨迹道路标定方法 27

3.3 本章小结 28

第四章 居民通勤出行特性分析及评价 30

4.1 基本思想 30

4.2 通勤出行时间时变规律及评价 30

4.2.1 通勤出行时间标定 30

4.2.2 通勤出行时变规律及相关评价 31

4.2.3 实例分析 32

4.3 城市职住地标定 33

4.3.1 基于Tweet数据的交通小区划分方法 33

4.3.2 城市职住空间标记 34

4.4 通勤时耗的时变规律 35

4.4.1 通勤对城市道路的影响 35

4.4.2 通勤出行时耗的时变规律 36

4.4.3 实例分析 36

4.5 通勤出行道路标定 37

4.6 本章小结 38

第五章 通勤出行特性分析平台 40

5.1 平台构建技术 40

5.2 平台框架 40

5.3 平台功能与意义 40

5.4 本章小结 41

第六章 结论与展望 42

6.1 总结 42

6.2 未来研究方向 42

参考文献 44

致谢 47

绪论

研究背景

城市的四大功能是“生活、生产、交通、游憩”。其中，城市交通主要是人流和货流，基于不同的出行目的，利用不同工具，基于不同的交通设施，从起点到终点的运行过程。相较而言，城市交通的主体是人流，其是城市居民个人出行活动的汇集，必然受到城市的相关规划、土地利用模式以及社会经济发展水平等因素的影响。而随着交通拥堵、环境污染和城市居民幸福指数下降等问题的日益严峻，单纯依靠交通设施建设，已经无法解决城市交通问题，政府不得不考虑通过交通需求管理来间接影响居民出行的相关决定，例如TOD模式、车辆限购、限牌，道路收费等。不同的政策手段，对居民出行的影响必然不同。因此，如何合理进行城市规划、设计、建设和管理，制定切实可行的政策，离不开对居民出行特性以及相关机理的研究。

由于人的生理特点、城市空间布局以及社会经济环境等因素，城市居民一天二十四小时内的出行活动存在比较明显的时间和空间差异。其中，相较于其他类型的出行活动，以上下班为目的的城市居民通勤出行，在时间和空间上更具有强制性，因此，其具有出行时间固定、出行量集中等特点。与此同时，通勤出行在城市居民的各类出行中占比最大。因此，通勤出行是产生交通拥堵的主要原因，是制约城市交通发展的主要矛盾，其合理性直接影响城市交通结构的合理性。故而，研究城市居民通勤出行特性、居民通勤行为模式、演化机理以及对客观环境因素的反应，对城市交通规划、道路设施建设以及交通管控等方面具有十分重要的意义，也是解决城市交通拥堵问题的重要切入点。并且，城市居民通勤行为受城市交通相关规划以及管理政策等因素的影响。因此，通过对城市居民通勤出行特性的分析研究，可以评价相关措施的实施效果，为城市交通规划、管控以及城市道路养护与管理等提供数据支持，建设智慧城市。故而，城市通勤出行特性分析平台是智慧城市平台中重要的子系统，是搭建智慧城市平台过程中不可缺少的一环。

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