基于出行特征的用地类型推断方法研究

来源：交通运输系统工程与信息杂志2020年第5期北京时间：

作者：张政，陈艳艳，梁天闻

单位：1.北京工业大学 城市交通学院，北京 100124；2.交通运输部公路科学研究院，北京 100088

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：城市交通,用地类型推测,卷积神经网络,交通小区,出行特征

基金资助：国家重点研发计划/National Key Research and Development Program of China(2017YFC0803903).