李旭亮
- 作品数：2 被引量：63H指数：1
- 供职机构：中山大学地理科学与规划学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划广东省自然科学基金更多>>
- 相关领域：天文地球医药卫生更多>>
- 基于主成分分析检测异常算法的广州交通探究
- 城市交通是城市的重要组成部分，关注城市交通的特征规律具有十分重要的意义。尤其大型活动期间，通过挖掘城市的异常或热点区域，可以更好的了解当地当时的交通状况，支持城市管理者决策。随着浮动车大数据应用的逐渐推广，为研究城市交通...
- 李旭亮陶海燕
- 关键词：异常检测浮动车广交会
- 基于潜在语义信息的城市功能区识别——广州市浮动车GPS时空数据挖掘被引量：63
- 2016年
- 随着中国城市化进程的不断推进和深入,城市内部空间结构正发生不断的变化。城市内部形成的不同功能区标识研究,对城市结构理论以及政策制定、资源配置等方面具有非常重要的意义。这些不同的功能区包括住宅区、工业区、教育区以及办公区等。本文以大数据为依托,重点研究城市功能区的特点和分布状态,选取广州市6个区为样本,以最新道路网络为分割依据把研究样本分为439个区域。对历时一周的海量浮动车(GPS)数据以及兴趣点数据采用时空语义挖掘方法,建立潜在的狄利克雷模型(LDA)以及狄利克雷多项式回归模型(DMR);通过OPTICS聚类方法对不同模型的结果进行聚类,进而利用POI类别密度、居民出行特征等方法进行分区结果识别。同时,参考百度地图的地理信息,将研究得到的广州市功能分区结果与广州市城镇用地现状图、居民日常出行特征进行对比验证分析。研究表明,该方法基本能识别出具明显特征的城市功能区,如成熟居住区、科教文化区、商业娱乐区、开发区等。识别出的广州市不同类型的功能区呈现了以居住区和商业区为主导,其他类型功能区围绕其展开的特点。研究证明,利用大规模、高质量的个体时空数据开展人们移动行为和日常活动组织及社会空间的研究,能从一个新的视角揭示城市功能区的形成及其机制。
- 陈世莉陶海燕李旭亮卓莉
- 关键词：主题模型GPS数据兴趣点
