时空分布特点,可从中区分出商务热点区和居住热点区 10:00 图12人口活动监测平面图 6.总结和展望 原特区内与特区外仍有较强职住通勤吸引:;在南山、福田和罗湖的CBD工作的人大部分 居住在该行政区内:住在东莞、惠州,职在深圳的人,居住和就业位置基本在城市间交界地 带:行政区间出行龙华-南山最密切;早高峰出行形成明显东西向、南北向通道。 地铁沿线基站尚未识别出来,无法准确知道轨道客流分布特点,下一步期望能区分出轨 道基站,将手机数据与公交刷卡数据融合,进一步分析轨道客流分布和预测:采集更多的出 行目的标签,分析不同出行目的的构成和人口分布特征。为交通规划建设提供更多有力的依 参考文献 [1] Min Lu, Chufan Lai, Tangzhi Ye Visual Analysis of Multiple Route Choices Based on General GPS Trajectories. IEEE Transactions on Big Data IEEE 2017, 5: 234-247 [2]陈佳,胡波,左小清,乐阳.利用手机定位数据的用户特征挖掘[J]。武汉大学学报信息 科学版,2014.39(6)。 [3]张啟梅,廖玉梅,任永成,黄鹏.基于大数据下的旅客流量分析[J]。数据挖掘, 2017,7(1):26-36. [4]黄涛,周晨,黄本雄,涂来.基于谱聚类的手机用户日出行移动行为分析[J].数据挖掘 Hans.2012,2:38-42. [5]张楠,李路华周甜甜,李扉.小区开放对周边道路通行能力影响的硏究[数据挖掘]。 Hans.2017,7(4):83-92 [6]W.Liu, Y. Zheng, S. Chawla, J. Yuan, x. Xing. "Discovering spatio-temporal causal interactions in traffic data streams", Proc. 17th ACM SIGKDD Int Conf Knowl. Discovery Data Mining, pp. 1010-时空分布特点，可从中区分出商务热点区和居住热点区。 图 12 人口活动监测平面图 6. 总结和展望 原特区内与特区外仍有较强职住通勤吸引；在南山、福田和罗湖的 CBD 工作的人大部分 居住在该行政区内；住在东莞、惠州，职在深圳的人，居住和就业位置基本在城市间交界地 带；行政区间出行龙华-南山最密切；早高峰出行形成明显东西向、南北向通道。 地铁沿线基站尚未识别出来，无法准确知道轨道客流分布特点，下一步期望能区分出轨 道基站，将手机数据与公交刷卡数据融合，进一步分析轨道客流分布和预测；采集更多的出 行目的标签，分析不同出行目的的构成和人口分布特征。为交通规划建设提供更多有力的依 据。 参考文献 [1] Min Lu, Chufan Lai, Tangzhi Ye.Visual Analysis of Multiple Route Choices Based on General GPS Trajectories. IEEE Transactions on Big Data ,IEEE. 2017,5:234 - 247 [2]陈佳，胡波，左小清，乐阳.利用手机定位数据的用户特征挖掘[J]。武汉大学学报信息 科学版，2014.39(6)。 [3] 张啟梅, 廖玉梅, 任永成, 黄鹏. 基于大数据下的旅客流量分析[J]。数据挖掘, 2017, 7(1): 26-36. [4]黄涛，周晨，黄本雄，涂来.基于谱聚类的手机用户日出行移动行为分析[J].数据挖掘。 Hans.2012，2：38-42. [5]张楠，李路华周甜甜，李扉.小区开放对周边道路通行能力影响的研究[数据挖掘]。 Hans.2017,7(4):83-92 [6]W. Liu, Y. Zheng, S. Chawla, J. Yuan, X. Xing."Discovering spatio-temporal causal interactions in traffic data streams", Proc. 17th ACM SIGKDD Int. Conf. Knowl. Discovery Data Mining, pp. 1010-