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    程曉明:基于RFID數據的南京市主城區小汽車出行特征研究

    人已閱讀 - - 作者: 程曉明 0
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    三、出行難點Z9c行之道

    3.1出行劃分Z9c行之道

    現可根據所擁有的數據,得出車輛軌跡信息,需要在此基礎上劃分出行以獲取出行次數、出行起訖點等信息。
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    軌跡點位置信息已知,可結合路網GIS圖,采用最短路徑法算出軌跡點之間的行程距離;再根據通過每個軌跡點的時間,求得兩點間的行駛時間;最后由車輛軌跡點之間的行程距離以及行駛時間,獲取車輛速度信息。車輛速度與時間的關系圖如下:
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    640.pngZ9c行之道

    圖3-1 車輛一日出行速度-時間圖
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    上圖為車輛一天的速度與時間關系圖,可以看出車輛七點多出門,車速在18km/h,五點多再次出現,速度分別為0.48km/h、43.9km/h、16.7km/h。可以看出在七點到五點之間,車輛應該為停駐狀態,可以將此車一日運行劃分為兩次出行。即根據車輛行駛速度、行程距離、行駛時間劃分出行次數。
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    640-1.pngZ9c行之道

    圖3-2 車輛一周出行速度-時間圖
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    研究多輛車的速度與時間關系可以發現,如果車輛有停駐,由于停駐期間車輛位置不變,即行程距離較小,行駛時間較長,所以體現出來的速度將較小,即軌跡點之間的速度將遠小于正常車速,因此可以根據軌跡點之間的速度值來判斷車輛是否有停駐。
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    3.2通勤判斷
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    需要從出行中判斷通勤出行,主要是研究通勤的特征。通勤的特征是一段時間內的相同時間段反復出現的相同起訖點出行。關鍵點在于:
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    一是時間特征,大多出現在工作日,以及高峰小時時段;
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    二是具有周期性,必須重復出現;
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    三是起訖點相同,在住宅處與工作地之間來回的出行。
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    綜上,可根據周期特征、時間特征以及起訖點判斷車輛通勤,例如一周四天及以上均有同兩點互為起訖點之間的往返出行,多出現在早晚高峰時期的出行,可以判斷為通勤出行。Z9c行之道

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