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J-GLOBAL ID：201802235467245887   整理番号：18A0293003

都市交通ホットスポット領域における空間相互作用ネットワーク分析【JST・京大機械翻訳】

Spatial interaction network analysis of urban traffic hotspots

著者 (5件)： Qin Kun (武漢大学遥感信息工程学院,武漢430079;地球空間信息技術協同創新中心,武漢430079) ,  Zhou Qing (广州市城市規画勘測設計研究院,广州,510060) ,  Xu Yuanquan (武漢大学遥感信息工程学院,武漢,430079) ,  Xu Wenting (武漢大学遥感信息工程学院,武漢,430079) ,  Luo Ping (武漢大学遥感信息工程学院,武漢,430079)
資料名： Dili Kexue Jinzhan  (Dili Kexue Jinzhan)
巻： 36  号： 9  ページ： 1149-1157  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2228A  ISSN： 1007-6301  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 都市のホットスポットは人々の頻繁な活動の体現であり、人々の出所を利用して空間相互作用ネットワークを構築することができる。現在、関連研究は主にホットスポット抽出方法とその動的変化に関する研究に集中しており、交通ホットスポットの相互作用及び構成された空間相互作用ネットワークに関する研究はまだ少ない。本論文では、武漢市のタクシーの軌跡をデータ源とし、時空間データ場に基づくクラスタリング方法を用いて、都市交通のホットスポット領域を抽出した。複雑なネットワーク理論と方法に基づいて,都市交通のホットスポットの間の空間的相互作用を分析した。研究により次のことが分かった。1)休日の間,ホットスポットの間の往復は,より多くの相互作用を持った。作業日において,ホットスポット領域の間の相互作用は,より少なかった。2)休日の影響力が大きいノードは駅,空港などである。作業日において,影響力の大きいノードは,コミュニティと作業地であった。(3)コミュニティ検出によると、作業日は長江にまたがる相互作用が多く、非作業日は長江にまたがる相互作用が少ない。これらの結論は,交通管理部門が,休日と作業日に対して,異なる交通管理政策と方法を定めるための参考を提供することができるという結論を得ることができる。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： コミュニティ ,  *都市 ,  *ネットワーク ,  休暇 ,  クラスタ化 ,  *都市交通 ,  軌跡 ,  タクシー ,  鉄道駅 ,  *ホットスポット ,  空港 ,  *相互作用
準シソーラス用語： 長江 ,  コミュニティ検出 ,  *ネットワーク解析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： urban traffic hotspots ,  spatial interaction network ,  complex network ,  community detection ,  rajectory clustering ,  spatiotemporal data field ,  Wuhan City

分類 (1件)： 移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (4件)： 都市 ,  交通 ,  ホットスポット ,  ネットワーク分析