城市大规模时空数据的可视化研究-以出租车载客记录为例(论文)
中国城市交通规划年会论文-出租车大数据在城市交通中的运用
图 1 实时系统大屏展示系统
2.3.2 城市交通信息跟踪
经过多年的交通运行数据积累，为城市交通拥堵演变的定量分析提供科学的依据。近年 随着武汉市机动化快速增长，以及交通基础设施占道施工，交通供需矛盾越来越突出，城市 交通拥堵越演越烈。根据武汉市交通信息系统数据，2012-2014 年，武汉市工作日高峰拥堵 指数分别为 4.4、5.3、6.3，拥堵等级由“轻度拥堵”上升为“中度拥堵”；连续三年节假 日高峰交通拥堵指数分别为 2.3、2.9、3.9；城市交通拥堵呈现“由高峰向平峰、由工作日
国内外一线城市在智能交通建设方面已经初有成效，北京、上海、深圳综合运用浮动车 技术、信息技术，实现了对交通运行数据的实时采集、整合、分析、评估，广泛应用于城市 交通规划、建设、管理。其中北京将交通信息系统应用于奥运会，上海将交通信息系统应用 于上海世博会，对于提高交通运行效率发挥了重要作用[2]。
1.2 武汉市交通信息化建设
2.3.5 道路交通管理政策实施效果分析
通过交通信息系统对现状交通运行的分析和评估，能准确把握交通管理政策对交通的影 响，辅助政府贯彻交通政策的执行，提高交通需求、管理政策的执行效率。
2.3.6 服务全市交通拥堵治理
与交通局通力合作，对常发交通拥堵路段进行识别，结合实地踏勘，选择一批可操作性 强、改造成本低、实施周期短、工程影响小、疏堵见效快的拥堵点段，提出实施性强的整改 建议，部分点段已按建议进行了整改，并取得了良好的效果。
2012 年 2 月，工信部发布物联网“十二五”规划，提出要加快培育和壮大物联网产业， 加快推动以物联网技术及应用为核心的“智慧城市”建设，武汉列入国家智慧城市第一批试 点城。近年来，武汉市相继出台一系列相关政策与规划，推动智慧城市、智慧交通、大数据
基于出租车数据的交通数据可视化研究
基于出租车数据的交通数据可视化研究基于出租车数据的交通数据可视化研究随着城市人口的不断增加和交通需求的不断增长，交通拥堵和不便已经成为许多城市面临的严重问题。
因此，研究交通数据并通过可视化的方式将其呈现给人们成为了一种重要的手段。
本文将基于出租车数据展开交通数据可视化的研究。
首先，我们需要收集和整理大量的出租车数据。
出租车公司通常会在每辆出租车上安装GPS定位系统，并定期存储和上传车辆的位置数据。
这些数据包括车辆行驶的时间、路线、速度、乘客上下车的地点等。
通过对这些数据的处理和分析，可以得到城市中各个地点的交通状况。
接下来，我们需要将收集到的交通数据可视化。
可视化的目的是以直观的图像或图表的方式呈现数据，使人们更容易理解和分析。
在这个研究中，我们可以使用地图来展示出租车的行驶路径。
通过使用不同颜色的线条来表示不同的行程，我们可以清晰地看到城市中各个区域的交通密集程度。
此外，我们还可以使用蜂窝状的热图来显示某个特定时段内各个地点的交通流量。
这样一来，人们可以直观地了解哪些区域交通繁忙，哪些区域交通畅通。
除了展示交通拥堵状况外，我们还可以通过可视化的方式预测和模拟交通情况。
通过对历史数据的分析，我们可以观察到交通流量的季节性和周期性变化。
基于这些规律，我们可以进行交通流量的预测，提前采取措施来缓解拥堵。
此外，我们还可以使用模拟的方法来研究不同的交通策略对城市整体交通状况的影响。
通过可视化模拟的结果，我们可以直观地看到不同策略的效果，从而找到最佳的交通管理方案。
在进行交通数据可视化研究时，还需要考虑数据的隐私和安全问题。
出租车数据包含大量的个人信息，如上下车的位置和时间等。
为了保护乘客的隐私，在进行数据可视化之前，我们需要对数据进行匿名化处理，确保个人信息不被泄露。
总之，基于出租车数据进行交通数据的可视化研究是一项重要而有挑战性的工作。
通过将交通数据以直观、易懂的方式呈现给人们，我们可以更好地了解城市的交通状况，更有效地制定交通管理策略。
基于GPS数据的出租车出行时空特征分析
基于GPS数据的出租车出行时空特征分析随着GPS技术的发展和普及，大量的出租车GPS数据被采集并存储。
这些GPS数据记录了出租车在城市中行驶的时空轨迹信息，为我们研究出租车出行的时空特征提供了宝贵的资源。
出租车是城市交通体系中重要的组成部分，出行行为的时空特征分析对交通规划、交通管理以及公共出行服务的优化具有重要意义。
通过对GPS数据的分析，可以深入了解出租车出行的时空特征，为城市交通规划和管理提供决策支持。
一、时空特征分析方法1. 数据采集与预处理首先，需要获取大量的出租车GPS数据。
现如今，很多出租车都配备了GPS设备，可以实时地采集车辆的位置信息。
这些数据可以通过无线网络传输到中心服务器，经过预处理后存储起来。
预处理包括数据清洗、数据脱敏等步骤，以保护用户隐私和数据安全。
2. 轨迹提取与分析对于每辆出租车，其GPS数据可以提供一段时间内的轨迹信息。
通过轨迹提取算法，可以将时空轨迹抽取出来，并进行分析。
轨迹提取算法有多种，如基于密度的轨迹提取算法、基于速度变化的轨迹提取算法等。
3. 时空特征的提取与计算基于轨迹数据，可以提取出租车出行的一些重要时空特征。
主要包括：（1）出发地与目的地分布：通过对出租车出发地和目的地的空间分布进行统计分析，可以了解出租车出行的主要热点区域和流向。
（2）出行距离和时间：分析出租车出行的平均出行距离和时间，可以了解出租车行驶的速度和行驶方向，以及交通拥堵情况。
（3）出行时间分布：通过分析出租车在一天中不同时段的出行情况，可以了解出租车出行的高峰时段和低谷时段。
（4）出行模式：通过对出租车出行模式的研究，可以了解出租车的工作规律和服务方式，对交通规划和出租车管理具有指导意义。
二、时空特征分析结果与应用通过对大量的出租车GPS数据进行时空特征分析，可以得到丰富的结果。
这些结果对于城市交通规划和管理具有重要意义。
1. 交通热点区域的发现通过分析出租车出发地和目的地的分布，可以确定城市中的交通热点区域，即出租车出行的重要路径和目的地。
城市出租车乘客出行特征可视化分析方法
2019，55（6）城市出租车乘客出行特征可视化分析方法牛丹丹1，段宗涛1，2，陈柘1，2，康军1，2，朱依水1，2，唐蕾1，2，葛建东3，江华31.长安大学信息工程学院，西安7100642.陕西省道路交通智能检测与装备工程技术研究中心，西安7100643.思建科技有限公司，重庆400015摘要：可视化技术通过图形表现数据的内在规律，并可利用交互的形式实现数据的层次化展示，其在分析交通数据、发现交通问题以及辅助决策中扮演着越来越重要的角色。
为了更加清晰、直观地展示城市出租车GPS 轨迹数据传递的信息，解决因其数据量庞大和时空信息复杂而带来的分析难题，提出一种集成聚集可视化、特征可视化对出租车GPS 轨迹数据进行可视化分析的方法。
首先，通过数据处理得到可用于可视化的特征数据，而后对乘客上下车点进行聚集可视化，并利用多视图协同交互的方法对轨迹数据进行了特征可视化；最后，根据可视化结果对城市出租车乘客出行特征时空分布情况进行了分析。
在此基础上，设计了一个交互式可视分析系统，并通过真实数据集案例验证了系统的有效性。
关键词：出租车GPS 轨迹数据；出租车乘客出行特征；可视化分析；多视图协同交互文献标志码：A 中图分类号：TP391doi ：10.3778/j.issn.1002-8331.1712-0019牛丹丹，段宗涛，陈柘，等.城市出租车乘客出行特征可视化分析方法.计算机工程与应用，2019，55（6）：237-243.NIU Dandan,DUAN Zongtao,CHEN Zhe,et al.Visualization analysis method of urban taxi passenger travel puter Engineering and Applications,2019,55（6）：237-243.Visualization Analysis Method of Urban Taxi Passenger Travel CharacteristicsNIU Dandan 1,DUAN Zongtao 1，2,CHEN Zhe 1，2,KANG Jun 1，2,ZHU Yishui 1，2,TANG Lei 1，2,GE Jiandong 3,JIANG Hua 31.School of Information Engineering,Chang ’an University,Xi ’an 710064,China2.Shaanxi Road and Traffic Intelligent Detection and Equipment Engineering Technical Research Center,Xi ’an 710064,China3.Sijian Technologies Co.Ltd.,Chongqing 400015,ChinaAbstract ：Visual analysis technology plays an increasingly important role in the analysis of traffic data,discovery of traf-fic problems and auxiliary decision-making through graphical and interactive forms of data.In order to show the informa-tion obtained from the GPS trajectory data clearly and intuitively,this paper presents an integrated clustering visualization and feature visualization method for the taxi GPS trajectory,aiming to solve the hard problem arising from the large data volume and complex spatial-temporal information.Firstly,the feature data used for visualization is extracted by data pro-cessing,then the visualization of the passenger pick-up point is carried out,and the trajectory data is visualized by the method of multi-view collaborative interaction.Finally,according to the visualization results,temporal and spatial distri-bution of the travel characteristics are analyzed.On this basis,an interactive visual analysis system is designed and the validity of the system is proved through case studies of real data sets.Key words ：taxi GPS trajectory data;taxi passenger travel characteristics;visualization analysis;multi-view collabora-tive interaction基金项目：国家自然科学基金（No.61303041）；陕西省重点科技创新团队项目（No.2017KCT-29）；陕西省重点研发项目（No.2017GY-072）；陕西省国际科技合作计划项目（No.2017KW-015）；陕西省工业攻关项目（No.2015GY-002，No.2016GY-078）；中央高校创新团队支持项目（No.310824173701）；中央高校基础研究项目（No.310824161012）。
基于大数据的城市交通可视化分析
基于大数据的城市交通可视化分析近年来，随着我国城市化进程的不断推进，城市交通问题也愈发突出。
缓解城市交通拥堵，提高交通服务水平，成为了当前城市交通发展的重要任务。
同时，随着大数据技术的不断成熟，基于大数据的城市交通可视化分析成为研究城市交通的重要手段之一。
一、大数据在城市交通中的应用大数据在城市交通中的应用领域涉及多个方面。
首先，借助大数据技术，我们可以对城市交通流量、速度、拥堵状况等进行准确的监测和分析。
其次，通过对城市交通客流的大数据分析，可以实现公共交通线路的智能优化调度和精细化管理。
最后，大数据技术还可以实现道路交通事故预测和交通安全的智能预警等功能。
二、基于大数据的城市交通可视化分析基于大数据的城市交通可视化分析，是对城市交通数据进行多维度的可视化展示。
它可以将城市交通数据转化为易于理解和分析的图形化界面，让人们能够更直观地了解城市交通的状况和变化趋势。
基于大数据的城市交通可视化分析可以从以下几个方面展开：1.城市交通拥堵状况的可视化展示城市交通拥堵状况是城市交通管理和规划中的重要问题。
通过将城市道路状况和车辆流量等数据可视化展示，可以帮助决策者更好地理解和预测城市交通拥堵的状况。
同时，还可以帮助市民更加便捷地选择出行路线。
2.公共交通服务水平的可视化展示公共交通服务水平直接关系到城市居民的生活质量。
通过将公共交通运营数据可视化展示，可以帮助决策者更好地了解公共交通线路的情况和服务水平，及时修复和优化存在的问题。
同时，也可以帮助市民更加方便地乘坐公共交通。
3.道路交通事故情况的可视化展示道路交通事故是城市交通中的一大隐患，可以通过将道路交通事故数据可视化展示，来帮助决策者及时关注和处理道路交通安全问题。
同时，可视化的方式也可以让市民更加警醒和防范交通事故的发生。
三、基于大数据的城市交通可视化分析的前景基于大数据的城市交通可视化分析，是城市交通管理和规划的重要手段之一。
未来，随着大数据技术和智能化技术的不断发展，基于大数据的城市交通可视化分析还将有以下几方面的发展前景：1.多模态交通数据的可视化展示多模态交通，指的是地铁、公交、出租车、私家车等多种交通方式共同存在的状态。
基于出租车GPS数据的信息挖掘与可视化研究
基于出租车GPS数据的信息挖掘与可视化研究基于出租车GPS数据的信息挖掘与可视化研究随着城市化和汽车普及的快速发展，出租车作为城市交通中重要的一环，其GPS数据蕴含着丰富的信息。
对这些数据进行信息挖掘与可视化研究，可以帮助我们深入了解城市交通状况、优化交通规划、改善交通流量等问题。
本文旨在探讨基于出租车GPS数据的信息挖掘与可视化研究，从而为城市交通管理和规划提供科学依据。
城市出租车GPS数据是由每辆出租车上的GPS定位设备定时上传的位置信息组成的大数据集合。
这些数据包括出租车的行驶轨迹、速度、载客时间和地点等。
通过对这些数据进行挖掘与分析，我们可以获得各个时间段和区域的交通流量情况、道路拥堵状况以及乘客搭乘热点等信息。
首先，我们可以通过聚类算法对出租车GPS数据进行空间聚类，从而得到不同区域的交通流量情况。
比如，在早晚高峰期，我们可以发现市中心和商业区的交通流量相对较大，而住宅区和远离市区的地方交通相对较少。
这些信息可以帮助交通管理部门优化交通信号灯控制，减少拥堵情况。
其次，我们可以对出租车GPS数据进行时间序列分析，从而得到城市交通的拥堵情况。
通过分析每个时间段的平均车速和行驶时间，我们可以了解到交通拥堵的高峰时段和拥堵的区域。
这有助于交通管理部门及时采取措施，疏导道路和减轻交通压力。
此外，我们还可以将出租车GPS数据与其他城市数据进行交叉分析，揭示城市交通与其他因素的关系。
比如，可以将出租车GPS数据与天气数据结合，分析不同天气条件下的交通流量和拥堵情况。
这有助于我们了解天气因素对城市交通的影响，并做出相应的交通调整和决策。
可视化是对出租车GPS数据进行研究的重要手段之一。
通过地图、图表和动画等方式，将数据可视化展示给用户，使数据更加直观易懂。
比如，可以将出租车行驶轨迹绘制在地图上，用颜色表示车速，以便观察拥堵情况；也可以将交通流量情况通过热力图的方式展示出来，帮助交通管理部门进行交通管控。
城市交通大数据的可视化分析与应用研究
城市交通大数据的可视化分析与应用研究随着城市化进程的加速，城市交通问题变得越来越突出。
为了应对这一挑战，许多城市开始利用大数据技术进行交通管理和规划。
城市交通大数据的可视化分析与应用研究成为了解决城市交通问题的重要工具之一。
本文将探讨城市交通大数据的可视化分析方法和应用研究，以期为城市交通管理和规划提供参考。
一、城市交通大数据的可视化分析方法可视化分析是将大数据通过图表、地图、动画等形式进行可视化展示，帮助人们更直观地理解和理解数据。
对于城市交通大数据，采用可视化分析方法可以帮助我们研究城市交通网络的结构、交通流量的分布、交通事故的发生状况等。
1. 地图可视化地图可视化是城市交通大数据可视化分析的一种常见方法。
通过使用地理信息系统（GIS）技术，可以将交通网络、交通流量、交通事故等数据以地图的形式展示出来。
例如，通过将交通拥堵情况标记在地图上，可以帮助交通管理部门预测拥堵状况，并制定相应的交通管制措施。
2. 可视化图表可视化图表是另一种常用的城市交通大数据可视化分析方法。
通过使用柱状图、折线图等图表形式，可以展示交通流量、交通事故数量、交通事故类型等信息。
这样的图表可以帮助交通部门了解交通问题的分布和趋势，从而制定相应的交通规划和管理措施。
3. 动态可视化动态可视化是将大量的交通数据以动画的形式进行可视化展示。
通过使用时间轴、动画效果等方式，可以展示交通流量的变化、交通事故的发生过程等。
这样的可视化方法可以帮助交通管理部门更直观地观察和分析交通问题，从而制定更准确的交通规划和管理策略。
二、城市交通大数据的应用研究城市交通大数据的可视化分析不仅仅是为了理解交通问题，还可以为交通管理和规划提供有力的支持。
下面将介绍几个城市交通大数据的应用研究案例：1. 智能交通系统利用城市交通大数据可视化分析方法，可以构建智能交通系统。
该系统可以实时监测交通状况，预测拥堵地点和时间，生成交通优化方案，并通过可视化界面向交通管理者和司机提供实时交通信息。
优秀的数据可视化案例
优秀的数据可视化案例1. 引言数据可视化是一个将复杂数据转化为可视化图形的过程，它能够帮助我们更好地理解和分析数据。
优秀的数据可视化案例可以通过清晰、直观的图表展示数据，使观众更容易理解数据的关系和趋势。
本文将介绍几个优秀的数据可视化案例，并分析其设计思路和实现方法。
2. Uber 的全球出行可视化Uber是一家全球知名的打车软件公司，它不仅革新了出行方式，还提供了出行数据，可以用于进行全球出行可视化的案例。
2.1 设计思路Uber的全球出行可视化案例旨在展示不同城市的出行数据，并比较各个城市之间的差异。
设计团队选择使用地图作为可视化的主要元素，通过颜色和大小来展示各个城市的出行情况。
此外，他们还使用了动画和交互效果，使得用户可以动态地浏览和比较各个城市的出行数据。
2.2 实现方法为了实现这一可视化效果，设计团队首先收集了各个城市的出行数据，包括乘客数量和行程距离等。
然后，他们根据这些数据绘制了地图，并将数据映射到地图上的不同区域。
接着，他们使用不同的颜色来表示乘客数量，使用不同的圆点大小来表示行程距离。
最后，他们利用动画和交互效果使用户可以浏览和比较各个城市的出行数据。
3. Airbnb 的房源可视化Airbnb是一家全球性的民宿预订平台，他们提供了大量的房源数据，可以用于进行房源可视化的案例。
3.1 设计思路Airbnb的房源可视化案例旨在展示不同地区的房源分布和价格情况。
设计团队选择使用地图作为可视化的主要元素，通过颜色和标记来展示各个地区的房源情况。
此外，他们还使用了筛选、排序和动画等交互效果，使用户可以根据自己的需求来浏览和比较不同地区的房源数据。
3.2 实现方法为了实现这一可视化效果，设计团队首先收集了各个地区的房源数据，包括位置、价格和评分等。
然后，他们根据这些数据绘制了地图，并将数据映射到地图上的不同区域。
接着，他们使用不同的颜色来表示价格，使用不同的标记来表示房屋类型和评分。
最后，他们利用筛选、排序和动画等交互效果使用户可以根据自己的需求来浏览和比较不同地区的房源数据。
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项目名称城市大规模时空数据的可视化研究-以出租车
载客记录为例
项目负责人（签名）_________________________
所在学校（盖章）___________________________
研究类别”含义：
基础研究：指为获得关于现象和可观察事实的基本原理及新知识而进行的实验性和理论性工作，它不以任何专门或特
定的应用或使用为目的。
应用研究：指为获得新知识而进行的创造性的研究，它主要是针对某一特定的实际目的或目标。
试验发展：指利用从科学研究和实际经验中所获得的现有知识、生产新材料、新产品、新装置、新流程和新方法，或
对现有的材料、产品、装置、流程、方法进行本质性
的改进而进行的系统性工作。
推广应用、科技服务：指与研究与发展活动相关并有助于科学技
术知识的产生、传播和应用的活动。