基于数据分析的城市交通出行行为规律研究

Understanding the spatial-temporal distribution of the urban travel activities and their evolution are of great importance for relieving traffic congestion and improving traffic efficiency of urban traffic system. This project investigates the urban travel behaviors from an interdisciplinary point, which employs the theories and methods of traffic and transportation science, geographical information science, complexity research, mathematics and physics. Based on individual activity data (such as mobile phone data, individual online social network data etc.) and urban geographical information, this project carries out a series of studies based on the behavior analysis models. The studies include the pattern of individual travel behavior; the spatial-temporal distribution and the evolution of urban traffic activities. Both empirical and simulation methods are employed to explore: how the microscopic travel behaviors influence the macroscopic pattern of urban traffic, and by which way the individuals’ travel behaviors will emerge a macroscopic traffic situation. The results of this project will provide the theoretical foundations and data analysis methods for relieving urban traffic congestion and improving the traffic efficiency of street network in cities.

深入了解城市交通出行活动的时空分布及其演化规律，对于缓解城市交通拥堵，提高城市交通系统的运行效率具有重要的理论和现实意义。本项目主要利用交通科学、地理信息科学、复杂性科学、数学和物理学的理论和方法，基于个体活动数据（个体在线活动数据和手机通讯数据），结合城市地理信息，建立行为分析模型，研究城市交通微观个体出行行为规律、城市交通宏观出行活动的空间分布特征及其演化规律。进而采用实证研究与计算机交通模拟相结合的研究方法，探讨从微观出行行为特征到宏观出行模式的涌现机制。本项目的开展将加深人们对城市交通出行社会行为成因方面的理解，为提高城市综合交通管理水平，缓解城市交通拥堵，改善城市交通运行状况提供理论依据和数据分析方法支持。

深入了解城市交通出行活动的时空分布及其演化规律，对于缓解城市交通拥堵，提高城市交通系统的运行效率具有重要的理论和现实意义。本项目主要利用交通科学、地理信息科学、复杂性科学、数学和物理学的理论和方法，基于个体活动数据（个体在线活动数据和手机通讯数据），结合城市地理信息，建立行为分析模型，研究城市交通微观个体出行行为规律、城市交通宏观出行活动的空间分布特征及其演化规律。进而采用实证研究与计算机交通模拟相结合的研究方法，探讨从微观出行行为特征到宏观出行模式的涌现机制。本项目的开展将加深人们对城市交通出行社会行为成因方面的理解，为提高城市综合交通管理水平，缓解城市交通拥堵，改善城市交通运行状况提供理论依据和数据分析方法支持。