基于出行特征的用地类型推断方法研究

作者：张政; 陈艳艳^*; 梁天闻

来源：交通运输系统工程与信息, 2020, 20(05): 29-35.

DOI：10.16097/j.cnki.1009-6744.2020.05.005

• 城市交通
• 用地类型推测
• 卷积神经网络
• 交通小区
• 出行特征

提出一种基于卷积神经网络推测城市交通小区内用地特征的算法,同时对交通小区内多种用地类型进行预测.选用公共交通出行数据集和网约车出行数据集,融合多种出行方式的出行特征对交通小区内用地特征刻画.提取交通小区内发生强度,吸引强度和产吸差强度3个指标作为模型输入,训练得到基于区域内出行特征双通道的卷积神经网络模型,采用网格寻优方法确定最优网络结构.选取北京市六环内交通小区作为研究对象,结果表明,本文算法能够同时推断交通小区内居住、工作和休闲用地特征,并获得各用地类型在小区内占比分布.

• 单位
  北京工业大学; 交通运输部公路科学研究院