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J-GLOBAL ID：202102238155048314   整理番号：21A0113199

マルチソースデータ融合によって駆動される住民の旅行特性解析方法【JST・京大機械翻訳】

Resident Travel Characteristics Analysis Method Based on Multi-source Data Fusion

著者 (4件)： Su Yuejiang (華南理工大学土木与交通学院,广州510641;广州市交通運輸研究所,广州510635) ,  Wen Huiying (華南理工大学土木与交通学院,广州510641) ,  Wei Qingbo (广州市公共交通数据管理中心,广州510620) ,  Wu Dexin (广州市交通運輸研究所,广州510635)
資料名： Jiaotong Yunshu Xitong Gongcheng Yuxinxi  (Jiaotong Yunshu Xitong Gongcheng Yuxinxi)
巻： 20  号： 5  ページ： 56-63  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2945A  ISSN： 1009-6744  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： 伝統的サンプリングデータと交通データを結合して,マルチソースデータ融合によって駆動される住民の旅行特性を分析する方法を研究した。住民の年齢構造、職業、車両の所有、人口、および携帯電話の信号データ分析による旅行頻度分布などの要素を分析し、住民の初歩的な特徴を獲得した。携帯電話信号,IC,AFC,GPSなどの大きなデータに基づき,旅行時間分布,OD分布,および旅行モード構造を通して,住民の旅行特性を総合的に修正し,分析した。最後に、広州市を例に実証分析を行った。伝統的なサンプリング調査と多変量データ融合分析方法との比較により、従来のサンプリングによる住民の出稼ぎ率は30%で、毎日2回の割合で39.5%を差し出し、全方式の非通勤旅行の割合、晩ピークバスと地下鉄の歩留りの割合はそれぞれ7.4%、8.1%と12であった。6%。結果によると、マルチソースデータ融合によって駆動される住民の旅行特徴分析方法は、総量において、住民の旅行の沈黙需要を有効に掘り出し、時空分布に「ピーク充填」の作用を果たし、住民の旅行特徴を研究する有効な方法である。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 歩留り ,  *旅行 ,  職業 ,  通勤 ,  データ解析 ,  住民 ,  GPS ,  *性能分析 ,  携帯電話 ,  *データ融合
準シソーラス用語： 時空分布 ,  交通データ ,  実証分析 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 観光,レクリエーション  (RD04030J)

タイトルに関連する用語 (6件)： マルチ ,  ソース ,  データ融合 ,  住民 ,  旅行 ,  特性解析