本技术介绍了一种创新的城市中心就业人群通勤瓶颈识别方法,该方法利用多智能体技术,通过集成城市中心的多源数据库和构建空间沙盘,结合云计算平台对就业人群与建成环境的时空特征进行解析,旨在提高通勤效率和城市交通管理。
背景技术
城市中心是城市人口生产生活高度集聚的重要空间载体,其中城市居民上下班出行形成的“通勤”作为重要的日常空间活动之一,其时空需求和分布特征不仅是城市综合交通规划的重要依据,同时也关系到城市土地使用、空间结构和设施布局。随着城市化进程的不断加快,城市中心的就业人群通勤需求显著增加,导致通勤瓶颈问题日益突出,不仅影响城市交通系统的效率,还对居民的生活质量、城市的经济发展和环境保护产生深远影响。鉴于此,识别和缓解城市中心就业人群通勤瓶颈已成为城市规划和管理的重要研究内容。
目前常见的的通勤瓶颈研究方法主要集中在宏观层面的交通流量分析和局部路段的交通改善措施,传统方法包括交通流量统计、通勤时间分析和交通仿真模型等,这些方法在识别通勤问题上具有一定效果,但在应对复杂多变的城市交通环境方面时存在一定局限:
1.时空间颗粒度较粗:基于月度或年度的数据进行分析,难以捕捉通勤高峰期的实时变化和细微差别;
2.缺乏动态适应性:无法实时反映交通状况的动态变化,难以应对突发的交通事件和异常通勤模式;
3.局部优化,忽略整体:重于单一节点或区域的优化,忽视整个通勤网络的整体协调与优化,导致解决方案难以在全局范围内取得显著效果。
随着手机信令等时空定位(LBS)大数据的广泛应用,对城市居民空间活动状况的认知能力空前提升,另一方面,多智能体技术具有高度的适应性和灵活性,能够模拟和预测复杂的交通流动情况,从而为精细识别通勤瓶颈、动态适应城市交通变化并即时作出全局优化相应提供了科学的决策支持。
实现思路