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作者:

张政 (张政.) | 陈艳艳 (陈艳艳.) (学者:陈艳艳) | 梁天闻 (梁天闻.)

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摘要:

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.

关键词:

交通小区 出行特征 卷积神经网络 城市交通 用地类型推测

作者机构:

  • [ 1 ] 北京工业大学城市交通学院
  • [ 2 ] 交通运输部公路科学研究院

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来源 :

交通运输系统工程与信息

年份: 2020

期: 05

卷: 20

页码: 29-35

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