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摘要
手机导航轨迹数据具有多种交通方式，反映大规模人群的活动情况，适合开展不同交通方式下的出行模式研究。基于手机导航数据，利用LightGBM模型实现出行交通方式分类，得到步行、机动车和非机动车3种交通方式下的人群轨迹。基于这3类交通方式，给出人群出行在周末和工作日下时间、空间和距离的分析指标，并对上海4天数百万条手机导航数据开展了实验分析。结果表明：在时间分布上，上海居民的周末出行高峰比工作日更晚并且持续时间更短，出行方式主要以机动车和步行为主；在空间分布上，机动车主要集中在高架区域，步行主要集中在地铁站附近，高架路和地铁站的引导标志不充足，周末交通枢纽和商圈类热点区域比工作日多；在距离分布上，导航出行距离符合截断幂律分布，人群导航出行以中短距离为主，并随距离增长迅速衰减。研究结果可以为城市规划、城市交通管理政策的制定提供理论依据和技术支撑。
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