城市大規(guī)模時空數據的可視化研究-以出租車載客記錄為例(論文)

1、項目名稱 城市大規(guī)模時空數據的可視化研究-以出租車載客記錄為例項目負責人（簽名）_所在學校（蓋章）_研究類別”含義： 基礎研究：指為獲得關于現象和可觀察事實的基本原理及新知識而進行的實驗性和理論性工作，它不以任何專門或特定的應用或使用為目的。 應用研究：指為獲得新知識而進行的創(chuàng)造性的研究，它主要是針對某一特定的實際目的或目標。 試驗發(fā)展：指利用從科學研究和實際經驗中所獲得的現有知識、生產新材料、新產品、新裝置、新流程和新方法，或對現有的材料、產品、裝置、流程、方法進行本質性的改進而進行的系統性工作。 推廣應用、科技服務：指與研究與發(fā)展活動相關并有助于科學技術知識的產生、傳播和應用的活動。研究項

2、目項目名稱城市大規(guī)模時空數據的可視化研究-以出租車載客記錄為例研究類別21.基礎研究 2.應用研究 3.試驗發(fā)展 4.推廣應用 5.科技服務 依托的一級學科計算機科學技術成果形式論文+報告起止時間2014年4月到2016年5 月經費申請總額 2 萬元其他經費及其來源項目負責人姓 名職 稱工作單位電子郵箱項除目負組責主人要外成五員名姓名職稱學位專業(yè)工作單位承擔任務本人簽名項目負責人近三年來承擔的研究項目項目名稱項目來源起止年月排名進展高校學生微博使用行為大數據分析研究 寧波市教育規(guī)劃項目1立項慈溪市物流公共信息平臺建設研究慈溪市社會科學項目1中期智慧物流關鍵技術及優(yōu)化研究校高級別預研項目1中期基

3、于學習成果展示的先學后教課堂教學模式研究校教學改革項目1進行寧波市質量監(jiān)督局江北分局網站改版及維護寧波市質量技術監(jiān)督局3進行RFID環(huán)境下網絡攻擊的防御方法寧波新匯信息科技有限公司 4中期項目負責人為第一署名人的代表性成果成果名稱成果來源獲得時間排名等級extension-based clustering method: an approach to support adaptable design of the productMSEC論文2007.101EIExtension adaptive method: An Approach to support the configurable L

4、ayout designicmlc論文2010.71EIOptimization in logistics distribution based on extension coded particle swarm algorithmIccsnt論文2012.21EIModified Particle Swarm Algorithm for Vehicle Routing Optimization of Smart LogisticsIcmic論文2014.31EI基于agent的緊急狀態(tài)救援行為模型仿真工業(yè)安全與環(huán)保2014.31核心期刊1 本項目研究意義及國內外同類研究工作現狀（附主要參考文

5、獻及出處）： 項目的研究意義 城市運行和管理中累計的大規(guī)模數據，其樣本內嵌于連續(xù)空間，在時間和空間上存在著很強的自相關性。項目以寧波出租車GPS數據為研究對象，結合交通地圖，通過數據挖掘和可視化技術對交通小區(qū)劃分、人們出行的OD時空分布顯示，擁堵路段時段分析等研究內容進行了有效研究。力求揭示出租車時空數據中的內涵價值和演化規(guī)律，為城市交通管理決策提供重要的數據價值和參考意義。 國內外同類研究工作現狀 近年來，國內外眾多學者應用時空數據挖掘和可視化的方法，對出租車數據的使用進行了深入的研究。 Nivan Ferreira(2013)教授帶領他的研究組，開發(fā)了一個出租車OD數據分析系統TaxiVi

6、s,系統，能夠對紐約地區(qū)的三年的出租車數據進行流暢的探索式分析，并且查詢操作完全圖形化，簡單直接。N. Andrienko等人對可移動數據的挖掘和可視化方法、工具和實驗進行了全面梳理，指出了對于大規(guī)模時空數據利用的分析流程和發(fā)展趨勢。C. Peng等人從人類集體流動模式的角度出發(fā)，結合所在城市地區(qū)出租車行駛數據，對面向人群進行了時空顯示和分析。郭雪婷等（2013）以深圳市某一地區(qū)的出租車GPS實測數據為例，運用邊界矩形法識別道路，劃分擁堵標準，并根據各道路的擁堵隸屬度確定其擁堵級別以及擁堵的時間段，建立了道路擁堵判別模型。蔡毅(2013)從南京市出租車GPS海量數據中，提取部分數據對南京市市域

7、進行交通小區(qū)的劃分，利用相應的數據挖掘軟件結合聚類分析方式對其進行分析，最終將分類數據進行了可視化。程志華（2013）就烏魯木齊市出租車GPS 數據進行研究，調查分析烏魯木齊市道路交通運行基本狀況，探討出租車GPS 數據挖挖掘應用方法的同時，為烏魯木齊市交通規(guī)劃、建設和管理提供參考。以上學者主要針對出租車時空數據的使用領域和分析方法進行了較全面的研究，除此之外，還有不少學者專門針對城市出租車移動數據應用的理論框架、預測管理、高性能時空挖掘算法等方面的進行了研究分，也有學者以符號學，圖形學為基礎來研究出租車時空數據的表示和聚集，研究層面相對較為廣泛。1Nivan Ferreira, Jorge

8、Poco, Huy T. Vo, Juliana Freire, and Claudio T. Silva, Visual Exploration of Big Spatio-Temporal Urban Data:A Study of New York City Taxi TripsJ, IEEE Trans. Visual Computing Graph, 2013,19(12): 2149-21582M. Veloso, S. Phithakkitnukoon, C. Bento, P. Olivier, and N. Fonseca. Exploratory study of urba

9、n flow using taxi traces. In First Workshop on Pervasive Urban Applications (PURBA), 2011.3C. Peng, X. Jin, K.-C. Wong, M. Shi, and P. Lio. Collective human mobility pattern from taxi trips in urban areaJ. PloS one, 2012,7(4):481-4874 郭雪婷,秦艷麗,雷震. 基于出租車GPS數據的城市道路擁堵判別J.交通信息與安全, 2013, 31(5):140-143 5 蔡

10、毅. 基于出租車GPS數據的南京市交通小區(qū)的劃分J.科技創(chuàng)新導報,2013,(23):2186 程志華. 基于出租車GPS 數據的道路交通運行分析以烏魯木齊市為例J.科技論壇，2013,( 35):53-547N. Andrienko and G. Andrienko. Visual analytics of movement: An overview of methods, tools and proceduresJ. Information Visualization, 2013,12(1):3248I. Boyandin, E. Bertini, P. Bak, and D. Lalan

11、ne. Flowstrates: An approach for visual exploration of temporal origin-destination dataJ. Computer Graphics Forum, 2011,30(3):971980, 9W. Zhang, S. Li, and G. Pan. Mining the semantics of origin-destination flows using taxi tracesJ. In Proceedings of UbiComp, ACM, 2012. 943949.10 Rosswog J,Ghose K.

12、Efficiently detecting clusters of mobile objects in the presence of dense noiseC. Proc of the 2010 ACM Symp on Applied Computing, New York:ACM,2010:1095-11022 主要研究內容、目標、方案和進度及擬解決的關鍵問題：主要研究內容第一部分：數據采集(1)原始數據主要保存出租車上裝配的GPS終端所采集的數據，這些數據包括序號，車牌號碼，GPS時間，經度，緯度，車輛狀態(tài)(空車、重車)，車輛速度，車輛方向(8個方向),車費，距離信息。(2)對采集的原始

13、數據過濾、抽樣，入庫。第二部分：出租車OD數據分析(1)根據PGS數據結合寧波市交通地圖，計算分析不同區(qū)域上下客流量隨時間的變化情況和發(fā)展趨勢。(2) 研究交通樞紐地區(qū)的交通流。選取特定區(qū)域出發(fā)和到達的客流量以形成對比分析。(3) 根據小區(qū)劃分和出租車GPS數據，給出載客出租車的OD時空分布，以計算某一時段地段出租車節(jié)點分布情況。(4)在基本載座人員數量確定的假設條件下，對人們出行的OD時空分布進行數據推斷和有效預測。第三部分：交通小區(qū)劃分和道路擁堵分析(1) 根據車載數量和人們出行分布顯示，應用特定k-means等聚類算法劃分交通小區(qū)，匹配分析現有出租車投放機制。 (2) 根據出租車載客后的

14、行駛數據，設定擁堵的標準情況，篩選出擁堵的路段時段以及擁堵的路口時段。第四部分：OD系統可視化開發(fā)(1)設計實現支持查詢分析的出租車OD系統，以時間、地點和對象屬性為查詢條件，突出系統的數據渲染和篩選分布圖。(2)針對大數據容量的快速查詢，計劃采用基于一個輕量級數據庫的實時交互訪問可視化界面。目標 項目計劃建立一個基于出租車時空數據挖掘下的可視化分析系統模型。結合寧波交通地圖，能夠有效實現出租車OD數據分析，交通小區(qū)劃分和道路擁堵分析，為城市交通規(guī)劃和決策提供數據支持和參考分析。方案(1) 數據采集：由項目合作企業(yè)成員獲得出租車PGS數據，依據數據抽樣，設定數據區(qū)間，本項目計劃使用2013年寧

15、波7-11月之間的有效數據。(2) OD數據分析：設定交通樞紐要點為火車站和機場兩個實例，對比分析交通流，按時段統計不同區(qū)域上下客流量隨時間的變化；運用SPSS中的聚類方法對交通小區(qū)時空分布情況進行有效劃分；運用擁堵指標法、矩陣邊界法等方式對擁堵情況進行有效識別和統計。(3)OD信息系統開發(fā)：基于C/S模式，采用輕量級數據庫為后臺，開發(fā)支持大數據交互式訪問的系統訪問。采用支持時間、地點和對象屬性為篩選條件下完全圖形化可視化呈現。進度(1) 2014年4月 課題資料收集、數據采集、前期準備工作； (2) 2014年5月 2014年7月 出租車OD數據分析、交通流量、樞紐數據分析；(3) 2014

16、年8月 2014年12月 出租車OD數據分析、車輛時空分布、人們出行時空預測分析；(4) 2015年1月 2015年9月 交通小區(qū)劃分，道路擁堵分析；(5) 2015年10月2015年12月 OD系統開發(fā)，完成數據有效集成分析 (6)2016年1月2016年5月 課題研究總結、研究報告、論文撰寫；擬解決的關鍵問題 項目擬解決的關鍵問題主要表現為以出租車PGS數據為依據，應用可視化的方式來呈現數據內在的關聯、分析、趨勢和規(guī)律。其目的是使用戶能夠交互地瀏覽數據和挖掘過程，還可以對訓練后得到的結果模型進行直觀的呈現。項目計劃基于一個輕量級的數據庫之上，實現一個高效的顯示策略。能夠有效開展車租車行駛軌

17、跡下的時空數據分析和區(qū)域時空分布展示，以達到為地區(qū)交通規(guī)劃和決策作為有效數據支持。3 與本項目有關的工作條件（包括研究工作基礎、實驗條件等）研究工作基礎一是出租車PGS數據，課題使用與相關企業(yè)合作研究的方式獲取數據資料，目前共計有獲取1000個出租車用戶，30萬條PGS信息?？紤]到相關數據樣本的連續(xù)性問題，獲取的數據不能覆蓋完整的用戶社會網絡。因此課題計劃從中選取了 600 個車租車的軌跡數據進行實驗。二是數據挖掘和課時化工具。主要使用的工具包括Gephi,netlogo,SPSS,java,sqlite等。所有軟件均已經到位。相關科研條件(1)我校是一所普通高等學校，現有六院兩部共35個專業(yè)

18、，全日制在校大學生1萬多人，教職員工720余名。學校已具備良好的科研環(huán)境，學校對項目大力支持，高效管理，確保本項目順利完成。(2)在經費方面，學院有完善的財務管理制度保障，學校出臺了關于各類科研項目經費管理的幾條規(guī)定，建立了項目立項經費配套制度及項目結題獎勵制度，這為本項目的實施提供了強有力的制度與物質保障。(3)項目負責人，多年從事信息計算和智能數據挖掘工作，課題研究經驗豐富。項目團隊結構合理，各成員年齡結構、學歷層次、學科背景組成對課題較為合理，呈現出較好的優(yōu)勢互補狀態(tài)。4預期成果形式、去向和效益成果形式使用去向和效益報告1. 分析寧波市的出租車和人們出行時空分布，為交通決策和管理提供參考。2. 有效劃分交通小區(qū)和擁堵狀況分析，為出租車投放機制提供參考