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街区尺度下的通勤出行方式挖掘及其影响因子——以北京市为例
| 题名： | 街区尺度下的通勤出行方式挖掘及其影响因子——以北京市为例 |
| 作者： | 阚长城;马琦伟;党安荣;万涛;高唱 |
| 作者单位： | 百度时代网络技术(北京)有限公司;清华大学建筑学院;天津市城市规划设计研究院;中国城市规划设计研究院 |
| 关键词： | 通勤交通方式;时空大数据;机器学习;绿色交通 |
| 摘要： | 通勤数据的传统获取手段存在成本高、覆盖面小、更新慢等问题，难以满足实时、高效监测和管理的需求。基于百度地图时空大数据，综合应用多种机器学习方法，构建一套识别城市街区尺度下通勤出行方式的技术框架，具有准确率高、覆盖面广、空间分辨率高等优势。挖掘北京市六环高速公路以内各街区的通勤出行方式构成特征，结果显示各类交通方式的通勤出行比例相对均衡。进而考察通勤出行方式的具体空间布局，探索其与路网密度、用地功能混合密度、公共交通设施服务水平3项建成环境因子之间的内在联系。对比分析结果验证了路网密度、用地功能混合密度与小 |
| 期刊名称： | 城市交通 |
| 出版年： | 2020 |
| 期： | 05 |
| 页码： | 54-60,67 |
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