于区分车辆所在的地点。表2展示了车牌数据的相关信息表 表1设备点位记录表 设备表主要信息 数据形式 数据说明 DEV ID 50091 备点位编码 DEV NAME 玉古路求是路北口 设备点位名称 120.127709,30.26547 备点位经纬度坐标 表2过车记录表 车牌识别主要信息 数据形式 数据说明 过车记录编号 DEV_ID 2147726 采集设备点位编号 DEV NAME 中河高架西湖大道东下匝 采集设备点位名称 WAY ID 车辆匹配时所处的车道 车牌识别数据,存在未识别和无牌 CAR TYPE 车辆类型,不同数字代表不同类型 CAP DATE 2016/6/130:09:1 采集时间,精确到秒 (二)建成环境 随着计算机技术、数据传输等技术的不断发展,各种交通数据传感器应运而生,使得研 究者能够大范围、自动化地获取机动车出行路径,而且越来越多的网络地图数据也能为研究 所应用,比如:百度地图AP12,谷歌地图AP1,高德地图开放平台等,本文利用高德 地图开放平台并根据高德地图自定义编码表爬取所需类型的POI数据,见表3:每种类型的 POI记录都包含该种类型PO1的名称以及经纬度坐标,运用 AEGIS软件得到每个交通小区 各种类型POI的密度,第k种类型POI密度的计算公式如下所示 Vk第k种类型的PO1数量/交通小区i的面积 (7) 据此,交通小区i的POl向量被表示为x=(v,2…,vF,此处F表示为POl类别的数量。 表3P0|类别 Po|种类 Po|种类 院 银行和金融机构 旅店 14 生活服务 停车场 789 对外交通 政府机构 公交地铁站 便利店 咖啡厅 (三)交通需求预测 我们利用杭州市车牌数据计算交通需求,根据车牌数据中的车牌号以及检测时间,可以 得到每辆机动车的一系列出行点,因此每辆车的出行链被获取,通过识别出行链中每个相邻 点之间时空关系,我们能够识别出行链中的间断点,根据检测器编号的地理信息,将其聚类 (c)1994-2019ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net于区分车辆所在的地点。表 2 展示了车牌数据的相关信息表。 表 1 设备点位记录表 设备表主要信息 数据形式 数据说明 DEV_ID 2150091 设备点位编码 DEV_NAME 玉古路求是路北口 设备点位名称 XY 120.127709,30.265471 设备点位经纬度坐标 表 2 过车记录表 车牌识别主要信息 数据形式 数据说明 ID 8071219675 过车记录编号 DEV_ID 2147726 采集设备点位编号 DEV_NAME 中河高架西湖大道东下匝道 采集设备点位名称 WAY_ID 1 车辆匹配时所处的车道 CAR_NUM 浙 AT5738 车牌识别数据，存在未识别和无牌 CAR_TYPE 1 车辆类型，不同数字代表不同类型 CAP_DATE 2016/6/13 0:09:15 采集时间，精确到秒 （二）建成环境 随着计算机技术、数据传输等技术的不断发展，各种交通数据传感器应运而生，使得研 究者能够大范围、自动化地获取机动车出行路径，而且越来越多的网络地图数据也能为研究 所应用，比如：百度地图 API[12]，谷歌地图 API[13]，高德地图开放平台[14]等，本文利用高德 地图开放平台并根据高德地图自定义编码表爬取所需类型的 POI 数据，见表 3：每种类型的 POI 记录都包含该种类型 POI 的名称以及经纬度坐标，运用 ACGIS 软件得到每个交通小区 各种类型 POI 的密度，第 k 种类型 POI 密度的计算公式如下所示： Vk=第 k 种类型的 POI 数量/交通小区 i 的面积 (7) 据此，交通小区 i 的 POI 向量被表示为 xi=(v1,v2,...,vF),此处 F 表示为 POI 类别的数量。 表 3 POI 类别 编号 POI 种类 编号 POI 种类 1 医院 11 购物中心 2 学校 12 饭店 3 银行和金融机构 13 景区 4 旅店 14 运动 5 住宅 15 影剧院 6 生活服务 16 停车场 7 对外交通 17 政府机构 8 公交地铁站 18 便利店 9 公司 19 咖啡厅 10 娱乐设施 （三）交通需求预测 我们利用杭州市车牌数据计算交通需求，根据车牌数据中的车牌号以及检测时间，可以 得到每辆机动车的一系列出行点，因此每辆车的出行链被获取，通过识别出行链中每个相邻 点之间时空关系，我们能够识别出行链中的间断点，根据检测器编号的地理信息，将其聚类