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基于海量数据的城市绕行比率研究

安云龙,  李萌,  郭娅明,  许定源,  林犀,  何方

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文章导航 > 交通信息与安全  > 2019 >  37(6): 121-127
安云龙, 李萌, 郭娅明, 许定源, 林犀, 何方. 基于海量数据的城市绕行比率研究[J]. 交通信息与安全, 2019, 37(6): 121-127. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.06.015
引用本文: 安云龙, 李萌, 郭娅明, 许定源, 林犀, 何方. 基于海量数据的城市绕行比率研究[J]. 交通信息与安全, 2019, 37(6): 121-127. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.06.015
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AN Yun long, LI Meng, GUO Yaming, XU Dingyuan, LIN Xi, HE Fang. Detour-ratio in Urban Traffic Based on Mass Data[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2019, 37(6): 121-127. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.06.015
Citation: AN Yun long, LI Meng, GUO Yaming, XU Dingyuan, LIN Xi, HE Fang. Detour-ratio in Urban Traffic Based on Mass Data[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2019, 37(6): 121-127. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.06.015
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基于海量数据的城市绕行比率研究

doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.06.015

  • 清华大学土木工程系 北京100084

  • 清华大学土木工程系 北京100084

  • 清华大学土木工程系 北京100084

  • 中国城市规划设计研究院 北京100044

  • 清华大学土木工程系 北京100084

  • 清华大学工业工程系 北京 100084

基金项目: 

国家重点研发计划项目

国家优秀青年科学基金项目

详细信息

  • 中图分类号: U491.2

Detour-ratio in Urban Traffic Based on Mass Data

    摘要
  • 摘要: 利用海量轨迹数据对不同城市绕行比率进行研究,比较绕行比率与路网密度、探究绕行比率的地理分布特征,分析绕行出行者比例并研究多种因素对绕行效果的影响.依托对浮动车数据的特征解析,研究北京、广州、成都、纽约的非直线绕行比率,使用DBSCAN-GRID方法研究OD地理分布对绕行比率的影响.同时比较北京、广州、成都3个城市的选择性绕行比率,分析选择绕行的出行者中提升平均速度及降低旅行时间的比例,基于海量数据评价绕行效果.结果表明,城市出行距离与欧几里得距离呈现拟合优度大于0.9的线性相关性;短距离出行的绕行比率显著高于长距离出行;绕行平均能够帮助提升19% 平均速度和节省10% 旅行时间;信任导航出行者错误绕行比例比依靠经验出行者高15%,有经验的出行者比信任导航的出行者能做出更正确的路径选择.

     

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  • 刊出日期:  2019-12-28

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