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J-GLOBAL ID：201902260391133415   整理番号：19A2344791

マルチソースデータ融合とマイニング技術による空間-時間パターンのマッピングと交通混雑の要因の検出【JST・京大機械翻訳】

Mapping spatio-temporal patterns and detecting the factors of traffic congestion with multi-source data fusion and mining techniques

著者 (6件)： Song Jinchao (Department of Geosciences and Natural Resource Management, University of Copenhagen, 1350 Copenhagen, Denmark) ,  Zhao Chunli (Faculty of Engineering, Department of Technology and Society, Transport & Roads, Lund University, 221 00 Lund, Sweden) ,  Zhao Chunli (K2, the Swedish Knowledge Centre for Public Transport, Lund, Sweden) ,  Zhong Shaopeng (School of Transportation and Logistics, Dalian University of Technology, 116024 Dalian, China) ,  Nielsen Thomas Alexander Sick (Danish Road Directorate, Section for Planning and Analysis, Niels Juels Gade 13, 1022 Kobenhavn K, Denmark) ,  Prishchepov Alexander V. (Department of Geosciences and Natural Resource Management, University of Copenhagen, 1350 Copenhagen, Denmark)
資料名： Computers, Environment and Urban Systems  (Computers, Environment and Urban Systems)
巻： 77  ページ： Null  発行年： 2019年 
JST資料番号： H0226B  ISSN： 0198-9715  CODEN： CEUSD5  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究は,空間時間的パターンをマッピングし,マルチソースデータによる交通混雑の潜在的運転者を検出することに焦点を合わせた。最初に,オンライン地図から検索したリアルタイムトラフィックデータに基づいて,k-平均クラスタリングアルゴリズムを適用して,混雑道路の空間時間分布を分類した。次に,地理的検出器(地理検出器)を適用して,各時空間パターンに対する潜在的因子をマイニングした。結果は,地域内道路と地域間道路の6つの混雑パターンを平日に示した。地域内および地域間道路の両方において,建物高さによって反映された混雑密度は,朝のピーク期間の間に最も強い指標であった。病院,観光地,および雇用または住宅地域の近くに位置する緑地のような公共施設は,ピーク時間およびオフピーク時間の混雑に寄与した。地域内道路において,都市中心からのまばらな道路ネットワークとより大きな距離は,ピーク時間の混雑に寄与した。地域間道路において,バスの数は初期の夕方のピーク混雑に最も寄与し,一方,混合ビジネス地域と公共サービス地域における大規模ビルへの参入の設計は混雑のレベルを増加させた。結果は,土地利用が,都市中心に作られたトリップの数を減少させるので,高密度地域においてより混合されるべきであることを示唆している。しかし,混合土地利用計画は,交通の効率を増加させ,混雑を減少させるために,異なる旅行モードに対するアクセシビリティを改善するために,微小環境の詳細な設計と組み合わせるべきである。革新的アプローチは,リアルタイムのマルチソースデータに基づいて,他の場所における交通混雑と土地利用計画研究において潜在的に適用することができた。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 住居地区 ,  地理学 ,  アクセシビリティ ,  トリップ ,  旅行 ,  観光地区 ,  道路 ,  道路網 ,  都市 ,  緑地 ,  公益事業 ,  *交通混雑 ,  公共施設
準シソーラス用語： 実時間 ,  オンライン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 交通混雑 ,  土地利用 ,  時空間パターン ,  マルチソースデータ

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  交通調査  (TB01031B) ,  写真測量,空中写真  (RC02040D)

タイトルに関連する用語 (6件)： マルチ ,  ソース ,  データ融合 ,  マッピング ,  交通 ,  要因