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J-GLOBAL ID：202002259419712432   整理番号：20A0266401

GPSフローティングカーデータに基づく都市住民活動パターンとホットスポット地域に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Urban Resident Activity Patterns and Hotspot Area Based on GPS Floating Car Data

著者 (3件)： Li Yongfa (School of Land Resources Engineering, Kunming University of Science and Technology, Kunming, China) ,  Zuo Xiaoqing (School of Land Resources Engineering, Kunming University of Science and Technology, Kunming, China) ,  Yang Fang (Kunming Surveying and Mapping Institute, Kunming, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 8  ページ： 2694-2707  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 都市化の急速な発展によって,生活標準は都市住民のための継続した基礎に関して改良して,それらの活動はますます頻繁になった。したがって,都市住民の活動のホットスポットを研究し,都市と交通部門のための効果的な計画と意思決定を行うことは,非常に重要である。本論文では,データを最初の場所で前処理した。次に,乗客のピックアップ点と走行軌道点を抽出し,統計解析法を用いて,都市住民の旅行長と旅行時間を分析した。最後に,改良FCMアルゴリズムを提案した。従来のファジィc-平均(FCM)クラスタリングアルゴリズムを局所最適アルゴリズムとして分類し,クラスタリングの数を不確実にした。上記の欠点を考慮して,改良(FCM)クラスタリングアルゴリズムを本論文で提案して,それは適応距離ノルムを採用して,グローバル最適化を確実にするために各々のクラスタにそれ自身のノルム誘導マトリックスを追加した。分割係数(PC),分類エントロピー(CE)および(XB)指数を導入して,クラスタリングの最適数を決定した。GPSトラックデータの統計解析によると,日の朝のピークと夕方のピークは,それぞれ7:00-10:00と17:00-20:00である。本論文で提案したモデルを用いて,各期間と全体の日についてクラスタ分析を行った。結果は,各々の期間と全体の日におけるホットスポットの数値が,個々に,12,10,8,13,13であることを示した。ホットスポットは,ビジネスセンター,オフィスおよび住宅地域に分布し,それは,実際の状況と一致した。本論文で提案したモデルは,都市住民の活動のホットスポットを効果的かつ正確に採掘できることを示した。それは都市計画と商業配置において重要な役割を果たす。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： クラスタ分析 ,  *都市 ,  都市化 ,  旅行 ,  乗客 ,  意思決定 ,  ノルム ,  クラスタ ,  不確実性 ,  都市計画 ,  エントロピー ,  アルゴリズム ,  *ホットスポット ,  クラスタ化 ,  *GPS

分類 (5件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  NMR一般  (BM07041R) ,  生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (7件)： GPS ,  フローティングカーデータ ,  都市住民 ,  活動 ,  ホットスポット ,  地域 ,  研究