【摘 要】
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随着我国社会经济的疾速发展,私家小轿车购买量持续增长。道路交通流量随之上升伴随而来的是日趋严重的交通拥堵、交通事故与社会治安问题。同时,落后的基础设施建设与持续增长的交通管理需求之间的矛盾也愈发严峻。道路交通卡口监控系统的建设与完善为人们获取城市交通流信息,研究交通需求量、城市移动性提供了基础。私家车驾驶员画像可以通过对交通需求和出行特征的刻画,研究城市移动性,帮助交通管理部门对交通进行有效掌控与
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目,编号 41830645,（大数据支持下的空间交互网络理论及分析方法研究）; 国家重点研发计划重点专项科研经费(城镇公共安全立体化网络构建与应急响应示范); 测绘遥感信息工程国家重点实验室专项科研经费(面向社会地理计算的时空大数据分析关键技术与平台)
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随着我国社会经济的疾速发展,私家小轿车购买量持续增长。道路交通流量随之上升伴随而来的是日趋严重的交通拥堵、交通事故与社会治安问题。同时,落后的基础设施建设与持续增长的交通管理需求之间的矛盾也愈发严峻。道路交通卡口监控系统的建设与完善为人们获取城市交通流信息,研究交通需求量、城市移动性提供了基础。私家车驾驶员画像可以通过对交通需求和出行特征的刻画,研究城市移动性,帮助交通管理部门对交通进行有效掌控与监管,辅助各项交通管理决策的制定与实施。本文利用数据挖掘方法研究车牌识别数据,对私家车驾驶员的出行行为进行标签化,绘制驾驶员画像并研究驾驶员的出行模式。本文主要研究内容如下:（1）提出一种驾驶员画像模型。将电子商务领域中的“画像”进行交通方向的延伸,结合交通出行的特征,定义出行画像的基础属性标签、交通时空属性标签,从而进行出行画像的刻画。（2）提出出行画像标签的定义与分类方法。出行画像标签按性质分为两类:基础标签与交通标签。标签的提取方式分为基于规则的方式与数据挖掘两种。具体方式为:使用机动车登记表与驾驶员登记表提取驾驶员基础属性标签,如性别、年龄。利用卡口车牌识别数据提取驾驶员行程链,通过基于规则的方式提取驾驶员交通属性标签,如日出行距离、周出行频次、出行范围等。通过对长时间卡口车牌识别数据的挖掘,识别居住地与工作地,进而计算通勤距离与通勤时长。（3）研究驾驶员出行模式。利用卡口车牌识别数据提取驾驶员出行需求数据,按“星期-时刻”的方式统计后,利用Latent Dirichlet Allocation模型进行出行需求的时空模式挖掘,得到驾驶员周出行频次分布模式。使用卡口车牌识别数据提取卡口流量数据,利用K-Means算法挖掘相似卡口。同时利用流量密度图探索城市出行时空兴趣区。本文利用武汉市中心城区时间内跨度为一个星期的卡口车牌识别数据进行实验,结果显示卡口车牌识别数据是挖掘城市出行模式与建立驾驶员画像模型的良好数据源,同时表明了本文提出的驾驶员画像在社会地理计算领域有较好的研究与应用前景。
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