摘要：目前,基于gps轨迹探测城市交通状态的研究缺乏对不同行驶方向的交通拥堵精细感知。针对此问题,本文提出一种基于出租车gps轨迹的转向级交通拥堵事件探测方法。该方法首先在分析出租车运营行为特征的基础上,采用特征聚类方法滤选出能够反映真实交通状态的有效轨迹段;然后基于滤选后轨迹分析当前道路交通运行状态,探测城市路网中轻度、中度、重度3种不同强度的交通拥堵事件;最后基于拥堵事件轨迹分析交叉口不同转向的拥堵时间、拥堵强度和拥堵距离等转向级精细交通拥堵状态。试验结果表明,本文方法不仅能有效探测路网中不同强度的拥堵事件,而且能实现交叉口转向级拥堵事件的精细分析。

摘要：【目的】户外健身慢跑已成为城市居民提升健康水平的重要方式。探析城市建成环境与户外慢跑行为的关联交互,旨在为建立友好型人居环境提供科学依据。【方法】利用慢跑gps轨迹、街景图片等众源地理大数据,在城市尺度测度户外慢跑行为和城市建成环境特征。采用地理探测器模型探究成都市主城区建成环境与慢跑行为的关联交互影响及其时空差异性。【结果】人口密度、土地利用混合度、公交站密度是户外慢跑空间分布的核心作用因子。建成环境因子两两交互后对慢跑流量的解释力均大于单因子,其中,人口密度和土地利用混合度二者的交互在50%程度上解释了慢跑活动的空间分异。部分环境因子对慢跑流量的交互影响会随着时间和土地利用类型的不同而变化。人口密度和土地利用混合度与其他建成环境因子呈现协同增强的交互影响,且核心交互因子对慢跑的解释力大小具有时空变化性。【结论】众源地理信息为大范围、低成本的感知测度人类行为和城市环境提供了新手段。系统解析建成环境对户外慢跑的关联交互影响,可为健康导向的城市设计提供决策建议。

摘要：当前位置预测算法往往忽略用户出行方式的关键作用,并在处理长时间序列依赖问题中效果较差.针对这两个问题,提出了一种结合出行方式的Trans-BiLSTM目标位置预测模型.该模型首先提取轨迹段的运动学特征,然后构建基于XGBoost的出行方式识别算法,筛选影响出行方式的主要特征,和轨迹共同作为预测模型输入.最后为了增强轨迹特征的表征能力,引入Transformer编码器,并结合BiLSTM深度挖掘轨迹的上下文关系.在真实gps轨迹数据集上进行的位置预测对比实验表明,Trans-BiLSTM模型与常用的LSTM和BiLSTM模型相比,目标位置预测的结果RMSE指标分别提升67.4%和17.7%.

摘要：【目的】解决雷达数据管理效率低、利用率低等问题。【方法】设计了一种基于B/S模式的探地雷达数据管理系统,分析了GPR数据对象特点,确定了系统的ER模型,采用SQL Server 2012构建了数据管理系统,并运用JavaScript技术、MATLAB、C#语言及.NET语言等设计管理系统的可视化和数据处理功能,同时对GPR数据管理及其测线gps轨迹功能进行了功能试验。【结果】以MALA雷达数据为例,数据库系统能有效管理测试文件,并可展示测线轨迹,实现数据高效率管理,为路面病害智能识别模型提供有效的数据源。【结论】设计的系统初步实现了GPR数据的管理,并将gps数据与测线统一,可为相同路段历史数据的分析提供参考,并为后期开展基于云服务的路面病害缺陷识别奠定基础。

摘要：选择gps轨迹内涵的移动速度、速度波动特征、移动状态持续时间、数据异常点等旅游行为基本特征,作为旅游行为模式分类的基础,文章提出了gps轨迹栅格化的概念模式,设计了基于gps轨迹栅格化的旅游行为空间模式表达方法。该方法不仅能够区分观光式、休憩式和乘车式3种不同类型的旅游行为空间模式,而且能够描述旅游空间任意位置的主导行为模式,可以解决旅游时空行为和旅游地理格局与过程的精细化定量研究。九寨沟实例研究证明,栅格化的旅游行为空间模式计算结果与其他数据源的研究结果基本一致,但描述视角更丰富、时空精度更高。该方法能够对旅游时空行为的研究提供支持,提高旅游地理学研究的精细程度,案例计算结果可以为旅游地规划与管理,特别是为观光路线和景区引导设计提供参考。

摘要：随着移动终端、车联网和大数据的快速发展,人们能够方便的获取成本低、更新快的车载gps轨迹数据,但目前没有一个统一高效的管理系统来对车载gps轨迹数据进行管理,因此有必要设计一个针对车载gps轨迹特性的管理系统。在以上背景下,本文进行了用户界面设计和数据库设计,再将用户界面和数据库链接起来,数据库为用户界面提供有效的数据信息,用户界面对得到的数据进行分析、管理、绘制、距离查询等操作。

摘要：对长时段的轨迹数据进行合理的分段有利于轨迹数据的语义增强和后续轨迹数据计算以及提高存储的有效性.针对现有轨迹分段方法对先验知识要求高的问题,提出了一种反应式GRASP无监督轨迹分段方法(REGRASP),首先构造了用于衡量轨迹段内部同质性和轨迹段间特征距离的损失函数,然后设计了结合损失函数向轨迹段两侧寻找相关轨迹点的元启发算法,算法能够反应式地调整部分参数候选列表中值的权重,进而影响构建过程,并结合MapReduce计算模型给出了REGRASP的实现方法.在公开的船只轨迹数据集之上就轨迹段覆盖度和轨迹段纯净度两个指标进行了实验测试,并与CB-SmoT和GRASP-UTS方法进行了对比,结果表明本文所提方法在轨迹段纯净度方面效果更佳,并能够在没有先验知识的情况下完成轨迹分段任务.

摘要：城市活动事件(如文化、娱乐、体育等事件)的规模与影响力是城市经济文化发展的重要体现,其发生的全过程对城市现实空间与赛博空间都会产生巨大影响,从现实空间与赛博空间对城市活动事件的演化感知、动态建模与时空分析,具有重要的理论研究与应用价值。提出了一种结合现实空间交通数据与赛博空间社交媒体数据的城市活动事件时空建模分析方法,从事件进行中的交通轨迹,探测识别与事件显著相关的城市时空区域和交通流,分析现实空间事件热度的时空变化;从事件发生全过程的社交媒体数据中,探测分析赛博空间事件热度的时空变化;通过将现实空间和赛博空间的融合,建立城市活动事件时空模型,刻画事件全过程中城市地理空间与城市行为空间的时空演变特征。以2015年周杰伦"魔天伦2.0"世界巡回演唱会(武汉站)事件为例,采用武汉市出租车gps轨迹数据和微博数据,对演唱会的事前、事中、事后实现城市地理空间与行为空间全过程建模与时空演变分析,并与单一数据源事件刻画模型进行比较,结果显示本方法能更合理地结合现实空间和赛博空间刻画城市活动事件。

摘要：为了降低汽车金融公司发放贷后的信用风险,文章提出了一种融合客户静态信息和动态驾驶行为的风险管理模型。该模型的目标是通过预测客户逾期天数来实现对客户的分类分级管理,重点设计了基于gps轨迹的特征挖掘和变量衍生,并通过转移矩阵完成了客户标签定义,最后通过XGBoost算法构建模型。实验结果表明,文章提出的贷后风险管理模型能够取得良好的预测效果。

摘要：通过分析既有货运交通模型的难点及建模数据源的独立性,设计了多源数据融合的数据驱动货车交通模型框架。面向长周期道路卡口监测数据,运用轨迹溯源方法,建立了基于卡口交通分析小区的车辆出行OD。针对重型货车长距离和短距离出行活动特征的差异性,基于重型货车gps数据的时空OD出行链生成算法,建立了区分高速公路和非高速公路的重型货车出行OD矩阵。基于数据驱动的货车模型框架,建立土地利用数据与高速公路收费流水数据、重型货车gps数据及道路卡口监测数据之间的联系,推算得到以高速公路和非高速公路、重型货车和非重型货车为分类基础的货车出行需求矩阵。结合广州实例,从货车出行总体特征、时空分布、道路货车交通及与城市空间结构的协调性等方面进行了分析。研究结果表明,基于多源数据融合的货车交通模型能够较好地适应城市现状和初近期货车交通预测分析的需要。