TY -的A2 Musolino Giuseppe AU - Yu,清AU -李,伟峰AU -杨,东源盟——张Haoran PY - 2020 DA - 2020/11/16 TI -手机数据在城市通勤:网络社区检测框架发布交通需求的空间结构SP - 8835981六世- 2020 AB -快速城市化的结果,家庭和工作场所的空间分离扩展了通勤距离和通勤需求复杂化的居民。促进城市宜居性和可持续性,变得至关重要的理解通过分解和简化的通勤模式多样化的交通需求。本文提出了方法论框架来描述交通需求的空间结构在一个城市使用手机数据。四个步骤主要包括在拟议的方法:手机数据的预处理,个人及其活动的标记点,jobs-housing关系网络的建设,网络分解基于社区检测算法。展示该方法的实际应用,在上海进行一个案例研究来探索上海居民的通勤模式。结果表明该地区密集jobs-housing连接和跨区域的交通需求。结果还发现,行政边界显示显著影响居民通勤行为和跨地区的地铁线路的交通行为。提出的方法产生的结果可以引用的决策者支持城市交通规划,促进城市宜居性和可持续性。SN - 0197 - 6729你2020/8835981 / 10.1155——https://doi.org/10.1155/2020/8835981——摩根富林明-杂志的先进运输PB - Hindawi KW - ER