交通流量时空模式分析与挖掘（含Python代码及数据）

简介：
本书深入探讨了如何利用Python编程语言进行交通流量的数据分析和模式识别，结合实际案例和详尽的数据集，为读者提供了一套全面理解并应用现代数据分析技术于城市规划和智能交通系统的方法。 交通流量时空模式挖掘（使用Python完整源码和数据）通常由明确的目的驱使，例如上班、购物或娱乐活动。出行的起始区域因其承担的不同功能，能够反映出用户的出行目的；同时从宏观角度来看，不同区域之间的交通流量在一天内的变化规律也能反映这些地区的功能特性。由于出行紧迫程度等因素的影响，在不同的情况下人们可能会选择不同的通行方式。目前地铁、公交和出租车是大型城市主要的三种出行方式。 智能公交卡刷卡日志记录了城市内人口乘坐公共交通（包括公交车或地铁）的所有行程，包含每次乘车的时间以及起止站点的信息；同时，出租车车载GPS能够对车辆的位置进行定位，并结合传感器数据进一步了解其状态（如是否载客），从而推测出乘客的详细出行路径。 本项目基于上海市智能公交卡刷卡日志记录、出租车车载GPS轨迹日志及该市兴趣点POI分布等信息，深入挖掘了城市区域交通流量在时间和空间维度上的模式。通过抽取不同交通方式对应的行程数据构建通勤量张量，并采用张量分解方法对这些数据进行分析，在时间上揭示出各种功能区之间交通流动的规律性变化趋势；同时也能解析出行的空间分布特性。