摘要：流动人口的职住情绪能够反映其工作与生活状态。本研究首先基于2017年北京市微博大数据,利用jieba分词结合人工筛选得到流动人口发布的微博文本;其次,对Roberta-wwm-ext-large模型进行迁移学习识别北京全人群与流动人口的微博情绪;然后,结合POI数据与微博发布时间得到流动人口的职住分布;最后,基于微博情绪与职住分布得到流动人口的职住情绪,利用Getis-Ord Gi^(*)挖掘职住情绪的空间聚集模式,采用地理探测器分析影响职住情绪热点分布的因素。实验表明,北京流动人口情绪均值(0.56)稍低于北京全人群(0.57)(P<0.01),但整体表现为积极;从空间分布来看,流动人口在东、西城区情绪均衡,西北部科技创新区情绪相对于流动人口情绪均值较为低落,而东南部中心商务区、文化交流区及国际化社区情绪较高涨;从情绪与职住的关系来看,流动人口的工作情绪与从事的工作类型有关(q=0.03,P<0.05),高新技术产业园、工业园、物流产业园的流动人口从业人员的工作情绪相对于流动人口工作情绪均值较为消极,健康产业园、文化创意产业园、农业园的流动人口从业人员的工作情绪较积极;流动人口的居住情绪与居住环境有关(q=0.06,P<0.1),居住在远郊区的流动人口情绪相对于流动人口居住情绪均值较为消极,居住在近郊高密度的流动人口情绪较为积极。因此,相关部门应重点关注从事高新技术产业、工业、物流产业的流动人口以及居住在远郊区的流动人口。

摘要：本文旨在依托轨道交通客流数据、手机信令数据,对3号线站点进行分类诊断,并从站点土地利用角度对轨道客流形成影响因素进行综合分析,总结3号线现状客流达不到预期的原因,并提出解决思路,以期为轨道客流提升、未来相关线路的规划设计和运营提供参考。

摘要：为剖析天津市轨道交通网络客流偏低的原因,促进城市交通与用地良性发展,提出基于手机信令数据获取职住分布关系的方法和技术路线。从通勤圈、CBD、通勤出行联系强度三个维度分析天津市城市空间结构,探究轨道交通网络与城市空间结构的耦合关系。分析表明,天津市现状已建与近期建设的轨道交通网络与城市空间结构耦合度一般,有较大改善空间。建议定期开展基于手机信令数据的职住空间分布特征及城市空间结构与轨道交通网络耦合关系的评估工作,为轨道交通线网建设及城市空间结构调整及时提供科学依据。

摘要：分析城市的职住特征能够为制定城市发展规划和解决城市交通问题提供重要的指导。本文以武汉市主城区为研究对象,依托宜出行大数据,通过对组团、街道和微观3个尺度的职住分布特征和职住平衡特征的分析,研究了武汉市主城区的职住特征。研究发现:①在组团尺度,各时段组团间的人口分布由中心向外围依次递减,与武汉市主城区圈层发展、组团布局的空间格局规律一致,各组团均处于职住平衡状态;②在街道尺度,主城区65􀆰58%的街道为职住相对平衡状态,少数街道存在职住失衡现象;③在微观尺度,结合地图与POI数据分析,工作时段人口集中于商业区与交通线路附近,休息时段人口相对均匀地分散于住宅区。以工作时段人口聚集热点为例,热点中心就业高度集中,存在就业导向的职住失衡,随着距离增加,职住分布趋于平衡。

摘要：提出基于手机信令数据分析南京地铁通勤与相应用户职住特征的方法流程,并与城市统计年鉴数据、地铁AFC(城市轨道交通自动售检票系统)数据进行对比验证,表明职住、地铁出行行为识别准确度高,可用作进一步的分析。重点分析经常使用地铁通勤的用户职住分布特征,以及使用地铁通勤的特征。结果表明,经常使用地铁通勤的用户,其居住地一般分布在地铁站周边房价相对不高的地区,地铁在中远距离通勤中使用更普遍,且地铁两端与职住的接驳时长较短。“居住-岗位”的通勤行为高峰小时为7:30—8:30,97.5%用户通勤时,在地铁系统内部的时长不超过1小时。南京地铁主要的通勤换乘站点包括大行宫站、新街口站、南京南站等,通勤高客流断面主要是3号线天润城站至大行宫站、1号线南京站至新街口站、2号线大行宫站至新街口站。

摘要：根据手机信令数据的通讯特征,提出了测度地下轨道交通站点客流的原理与技术方法,并通过基站识别软件实测数据来匹配轨道交通各站点与其进出口附近的地上与地下基站,确保准确性。在此基础上,以杭州市为例,将手机信令测得的数据与IC卡数据相比较,结果显示,两者拟合程度较高,说明该方法测度轨道交通客流有效性强。进一步充分利用手机信令可准确识别轨道用户的优势,根据乘客在轨道交通系统内外部的活动信息,继续探究该方法在轨道交通乘客职住地分布以及各站点换乘客流量等方面的应用,为优化轨道交通规划设计与运营管理提供支撑。

摘要：公交站点的布局影响了整个公交系统的运行效率与服务品质。评价或优化站点布局的文献对公交服务的供需匹配程度的关注较少。基于此不足,综合使用了密度分析和空间自相关方法来研究公交服务需求与供纟合的匹配程度,并以此为依据评价站点的布局情况。以武汉市主城区为例的硏究结果表明:(1)整体上看:研究区域內公交服务的需求与供给匹配良好,公交站点的分布基本满足来自职住分布的需求。(2)局域上:部分公交站点的设置存在问题,对应区域存在供需失配现象,基于空间统计的方法表明,该失配现象在少部分站点所在区域相对更明显。本文中的方法可应用于公交站点布局实际案例的评估,亦可应用于相关站点布局优化方法的效果评价。

摘要：在大数据发展的时代背景下,城市公交线网优化决策正转向数据化、精细化的更高要求。然而,传统公交出行特征及指标模型受限于交通调查样本覆盖率低,难以支持更高要求的城市公交线网优化决策。文中用手机信令大数据集反推用户出行轨迹的方法,构建了基于多元大数据的公交出行优化决策系统。并以南宁市仙葫西片区为例,对片区职住分布及公交出行大数据进行研究,研判公交出行特征,为片区公交线网优化决策提供依据。