基于社区发现算法的宏中观通勤交通分析单元划分方法探索——以武汉市中心城区为例.pdf
<h3>一、基本信息</h3><p>文档名称：基于社区发现算法的宏中观通勤交通分析单元划分方法探索——以武汉市中心城区为例</p>
<p>文档格式：pdf格式</p>
<p>文档大小：3.9MB</p>
<p>总页数：36页</p>
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<h3>二、简介</h3>
<p>本文以武汉市中心城区为研究对象，探索基于社区发现算法的宏中观通勤交通分析单元划分方法。通过引入复杂网络理论中的社区发现算法，将城市区域划分为具有内在联系的交通分析单元，旨在提高通勤交通分析的精度与合理性。研究结合居民通勤数据与空间结构特征，分析不同划分方式对交通流分布的影响，验证该方法在宏观与中观尺度上的适用性。结果表明，该方法能够有效识别通勤行为紧密关联的区域，为城市交通规划与管理提供科学依据。研究成果有助于推动城市交通分析向精细化、智能化方向发展。</p>
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<h3>三、预览</h3>
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