二、研究方向
RFID數據包括車牌、通過時間、基站編號等信息，首先可對應數據表字段進行初步分析，找出進一步挖掘的方向。車牌是辨識車輛身份的關鍵字段，時間戳與對應的基站編號則可以提供車輛的時空信息，車型以及對應車牌顏色可以將車輛進行分類。根據數據表提供的車牌、時間戳、基站號信息，以及相應基站的空間位置信息，兩者融合，可以將數據的時空特征通過GIS技術展現出來。
如下圖所示，提取某一車輛的一周運行數據，不同時間經過的基站點位置，形成車輛的一周運行軌跡圖。
圖2-1車輛一周軌跡示意圖
上圖可以看出車輛于工作日每天上午早高峰從同一地點出發，去往相同的目的地；下午也有同一目的地的一次出行，以及少量其他出行；晚高峰時期則返回出發點；周末均從同一地點出發，并于晚上返回，期間出行無規律。透過車輛軌跡判斷此車是通勤車輛，工作日的早晨從住宅出發前往工作地，晚上再由工作地返回住宅處。周末則是彈性出行。再結合空間分析，可獲得車輛一周OD信息。
對數據的研究可以由點到面，從一輛車的運行特征到所有車輛運行的規律，并深度挖掘其中的出行機理。
根據RFID的內容與初步探索結果，進行進一步的挖掘研究。初步研究方向有兩個，具體如下：
一是對出行特征的研究，包括機動車出行OD、軌跡分布等出行特征及相關指標；
二是對通勤出行的特征研究，包括通勤車輛比例、通勤分布、職住分布等。
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