居民出行异质性与城市活动结构_段晓旗.pdf

第5 2卷 第1期测 绘 学 报V o l.5 2,N o.1 2 0 2 3年1月A c t aG e o d a e t i c ae tC a r t o g r a p h i c aS i n i c aJ a n u a r y,2 0 2 3引文格式:段晓旗,张彤,田有亮,等.居民出行异质性与城市活动结构J.测绘学报,2 0 2 3,5 2(1):1 5 5-1 6 6.D O I:1 0.1 1 9 4 7/j.AG C S.2 0 2 3.2 0 2 1 0 3 6 8.DUANX i a o q i,Z HANGT o n g,T I AN Y o u l i a n g,e ta l.R e s i d e n t s t r a v e lh e t e r o g e n e i t ya n du r b a nm o b i l i t ys t r u c t u r eJ.A c t aG e o d a e t i c ae tC a r t o g r a p h i c aS i n i c a,2 0 2 3,5 2(1):1 5 5-1 6 6.D O I:1 0.1 1 9 4 7/j.AG C S.2 0 2 3.2 0 2 1 0 3 6 8.居民出行异质性与城市活动结构段晓旗1,2,张 彤2,田有亮1,刘沛林3,万 桥1,秦永彬11.贵州大学计算机科学与技术学院,贵阳5 5 0 0 2 5;2.武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉4 3 0 0 7 9;3.长沙学院乡村振兴研究院,长沙4 1 0 0 2 2R e s i d e n t s t r a v e l h e t e r o g e n e i t ya n du r b a nm o b i l i t ys t r u c t u r eD U A NX i a o q i1,2,Z H A N GT o n g2,T I A NY o u l i a n g1,L I UP e i l i n3,WA NQ i a o1,Q I NY o n g b i n1R e s i d e n t s t r a v e l h e t e r o g e n e i t ya n du r b a nm o b i l i t ys t r u c t u r eD U A NX i a o q i1,2,Z H A N GT o n g2,T I A NY o u l i a n g1,L I UP e i l i n3,WA NQ i a o1,Q I NY o n g b i n11.C o m p u t e rS c i e n c ea n dT e c h n o l o g y I n s t i t u t e,G u i z h o uU n i v e r s i t y,G u i y a n g5 5 0 0 2 5,C h i n a;2.S t a t eK e yL a b o r a t o r yo f I n f o r m a t i o nE n g i n e e r i n gi nS u r v e y i n g,M a p p i n ga n dR e m o t eS e n s i n g,W u h a nU n i v e r s i t y,W u h a n4 3 0 0 7 9,C h i n a;3.S c h o o lo fE c o n o m i c s a n d M a n a g e m e n ta n d R u r a lV i t a l i z a t i o nI n s t i t u t i o n,C h a n g s h a U n i v e r s i t y,C h a n g s h a4 1 0 0 2 2,C h i n aA b s t r a c tA b s t r a c t:T h eu r b a nm o b i l i t ys t r u c t u r ec o u l dp r o d u c ed y n a m i cc h a n g e s i n t h ep r o c e s so f r e s i d e n t s t r a v e l.D i s c o v e r i n gu r b a nm o b i l i t ys t r u c t u r eh a sb e c o m eah o t i s s u ei nu r b a ng e o g r a p h ya n dt r a f f i cg e o g r a p h y,w h i c h i so f g r e a t s i g n i f i c a n c e f o r u r b a np l a n n i n ga n dm a n a g e m e n t,l i n ea l l o c a t i o n,t r a f f i ce s t i m a t i o n,e t c.T r a d i t i o n a lu r b a ns t r u c t u r ed i s c o v e r ym e t h o d su s u a l l yc o n s i d e ras i n g l ef a c t o r,a n dl a c ko fr e s e a r c hi nc o n s i d e r i n gt h eh e t e r o g e n e i t yo f r e s i d e n t s t r a v e l.B a s e do n t h ea u t o-e n c o d e rm o d e l,t h i sp a p e r p r o p o s e sar e p r e s e n t a t i o n a l l e a r n i n gm e t h o dc o n s i d e r i n gt h eh e t e r o g e n e i t yo fr e s i d e n t s t r a v e lt od e t e c tt h eu r b a nm o b i l i t ys t r u c t u r e.O u rm e t h o dr e a l i z e st h ef u s i o no fs t a t i ca t t r i b u t ei n f o r m a t i o na n dd y n a m i ct r a v e li n f o r m a t i o na n d i n t r o d u c e s t h em u l t i v a r i a t eG a u s s i a nd i s t r i b u t i o nm o d e l t oc o m p l e t e t h ew h o l ep r o c e s s f r o mn o d ee x p r e s s i o n t oc o m m u n i t ye x p r e s s i o nc o n s i d e r i n gt h er e s i d e n t s t r a v e l h e t e r o g e n e i t yb e t w e e nd i f f e r e n tc o m m u n i t i e s,f i n a l l yc a na c h i e v em o r ea c c u r a t er e p r e s e n t a t i o n a lr e s u l t s.T h ee x p e r i m e n t a lr e s u l t ss h o wt h a t t h ep r o p o s e dm e t h o dc a nm o r ea c c u r a t e l yd i s c o v e rt h eu r b a nm o b i l i t ys t r u c t u r ea n dt h er e s i d e n t s t r a v e lp a t t e r n s.C o m p a r e d w i t ht h et r a d i t i o n a l m e t h o d s,i ti sp r o v e dt h a tt h i s m e t h o d h a su n i q u ea d v a n t a g e s i n t h em i n i n go f r e s i d e n t s t r a v e l b e h a v i o r.K e y w o r d sK e y w o r d s:u r b a n m o b i l i t ys t r u c t u r e;r e s i d e n tt r a v e l;h e t e r o g e n e i t y;r e p r e s e n t a t i o n a ll e a r n i n g;s m a r tc a r dd a t aF o u n d a t i o ns u p p o r tF o u n d a t i o ns u p p o r t:T h eN a t i o n a lN a t u r a lS c i e n c eF o u n d a t i o no fC h i n a(N o.4 2 0 7 1 1 9 5);T h eO p e nF u n dP r o j e c t o fN a t i o n a l-L o c a l J o i n t E n g i n e e r i n gL a b o r a t o r yo nD i g i t a l P r e s e r v a t i o na n d I n n o v a t i v eT e c h n o l o g i e sf o r t h eC u l t u r eo fT r a d i t i o n a lV i l l a g e sa n dT o w n s(N o.2 0 2 1 H S K F J J 0 1 5)摘 要:城市活动结构在居民出行过程中会产生动态变化,发现城市活动结构已经成为城市地理学、交通地理学研究的热点问题,对于城市规划与管理、公交线路调配、流量估计等具有重要意义。传统的城市结构发现方法是从计算机技术发展而来的,通常只考虑区域之间的交互,忽视了区域的属性信息,并且在顾及居民出行异质性方面研究不足。本文基于自编码模型,提出一种顾及居民出行异质性探测城市活动结构的表示学习方法,实现静态属性信息与动态出行信息的融合,并引入多元高斯分布模型,旨在完成从节点表示到社区表示的完整过程,实现更为准确的表示结果;借助地理探测器思想,顾及不同社区之间的居民出行异质性特征。试验发现,本文方法能够较为准确地发现城市活动结构以及居民的出行规律,通过与传统方法的比较,证明该方法在居民出行行为的挖掘上具有独特优势,便于从居民出行的角度重新认识城市活动结构。J a n u a r y2 0 2 3V o l.5 2N o.1A G C Sh t t p:x b.c h i n a s m p.c o m关键词:城市活动结构;居民出行;异质性;表示学习;刷卡数据中图分类号:P 2 2 7 文献标识码:A 文章编号:1 0 0 1-1 5 9 5(2 0 2 3)0 1-0 1 5 5-1 2基金项目:国家自然科学基金(4 2 0 7 1 1 9 5);传统