【摘 要】
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居民的居住地、就业地和通勤行为是城市空间布局和交通规划的重要依据,职住空间的组织对城市空间格局起到了关键性的作用.本文基于手机定位数据,在对比多种聚类算法的基础上,利用基于密度的聚类方法(DBSCAN)构建了本文的主要模型——基于手机定位数据的职住空间分析模型.通过对样例数据的参数标定,确定参数半径Eps=0.0003和最小点数量MinPts=10为DBSCAN算法的模型参数,计算得到北京市居民的
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居民的居住地、就业地和通勤行为是城市空间布局和交通规划的重要依据,职住空间的组织对城市空间格局起到了关键性的作用.本文基于手机定位数据,在对比多种聚类算法的基础上,利用基于密度的聚类方法(DBSCAN)构建了本文的主要模型——基于手机定位数据的职住空间分析模型.通过对样例数据的参数标定,确定参数半径Eps=0.0003和最小点数量MinPts=10为DBSCAN算法的模型参数,计算得到北京市居民的职住地.借助拟合优度检验方法对比统计年鉴人口数据和手机定位数据的职住分析结果,验证了模型的有效性.通过分析北京市主城区居民职住空间特征、通勤空间特征,以及职住平衡分析和通勤联系度分析,探讨北京市职住分布和通勤联系的空间特征,为空间布局规划和交通规划的编制提供参考.
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