【摘 要】
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自2020年初起,在世界范围内出现了新型冠状肺炎病毒（COVID-19）疫情。该病毒极易在公共环境中传播。由于公共交通工具涉及区域大、搭载人员多、空间封闭,极易成为病毒传播的场所。因此,当有新患者出现时,需要排查出曾经与其使用同一公共交通工具的乘客,并将他们作为高危人群进行重点防控。基于个体出行链的模型建构与分析是近年来交通模型以及交通规划的重要研究内容。随着数据库技术的革新,基于图论算法图数据库
【机 构】
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深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
【出 处】
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世界交通运输大会(WTC2022)论文集（运输规划与交叉学科篇
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自2020年初起,在世界范围内出现了新型冠状肺炎病毒（COVID-19）疫情。该病毒极易在公共环境中传播。由于公共交通工具涉及区域大、搭载人员多、空间封闭,极易成为病毒传播的场所。因此,当有新患者出现时,需要排查出曾经与其使用同一公共交通工具的乘客,并将他们作为高危人群进行重点防控。基于个体出行链的模型建构与分析是近年来交通模型以及交通规划的重要研究内容。随着数据库技术的革新,基于图论算法图数据库的知识图谱在数据库体系中的重要位置逐渐凸显。知识图谱提供了基于实体和实体间关联关系的数据组织结构,且其与个体出行链的组织结构契合。因此,本研究基于交通大数据使用知识图谱构建个体出行链模型,融合公共交通运行及运营数据,获取个体之间的共乘关系,结合疫情防控需求,分析并识别因公共交通共乘出现的高风险人群,为公共交通系统疫情防控提供分析方法支持。
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