基于社区发现算法的宏中观通勤交通分析单元划分方法探索
——以武汉市中心城区为例

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基金项目:

国家自然科学基金项目

A Division Method of Macro and Medium Level of Commuting Analysis Unit Based on Community Detecting Algorithm:A Case Study in Wuhan Central Area

摘要: 城市宏中观通勤交通分析多采用集计分析的方法,其基本单元目前主要以行政区、规划管理单元、或人工划定的单元为主,存在和实际通勤紧密联系区域不相符,不够客观等问题,不同的划分会影响区内外OD通勤数量,进而影响交通量预测、分配等后续研究.基于社区发现算法,提出了一种城市宏中观通勤交通分析单元的自动划分方法:它首先将城市划分成规则网格,并利用手机移动位置大数据统计网格之间的通勤量,然后在不同解释度下,根据网格间的通勤联系强度自动识别每一个网格归属的通勤单元,使同一通勤单元内的网格与网格的连接强度最强,从而得到不同解释度,亦即不同尺度下的通勤交通单元.通过在武汉的实证分析发现,所得到通勤单元边界清晰、内部完整,分区与实际的职住分布保持一致,边界与江湖、铁路线等通勤隔阻要素重叠.区内、区间通勤量相比基于区级行政区划的计算结果更加合理,更具现实价值,证实了该方法的有效性.
- 社区发现 /
- 通勤交通 /
- 宏中观交通分析单元 /
- 单元划分

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