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城市增长模拟模型研究综述被引量：5: 2014年; 城市增长过程研究一直是地理学界长期关注的焦点问题之一。随着计算机技术的发展,城市增长模拟研究在理论和技术层面都有较快的发展。为进一步梳理城市增长模拟研究的发展历程,探寻相关研究的发展方向,在简单回顾城市空间结构和静态城市模型的基础上,重点对动态城市模型中以元胞自动机(Cellular automata,CA)和基于智能体建模(Agent-Based modeling,ABM)为代表的离散动力学模型的研究成果进行梳理,并从城市增长模型的理论、概念、属性、结构以及模拟平台5个方面进行对比分析。研究发现,城市增长模拟的动态模型能体现城市发展和演化的复杂性特点,而智能体建模方法因其具有对城市发展诸多要素及其相互作用的综合考虑而具有更大的优势。; 张媛媛孟斌朱海勇

基于客流特征的北京地铁站点类型识别被引量：57: 2016年; 地铁站点是城市各种社会经济活动的关键节点,不同类型的地铁站点在城市中的区域条件、交通功能、土地利用类型等方面均存在差异,科学的站点分类有助于了解城市功能分区及评价轨道交通基础设施建设状况。本文基于2013年3月份14天工作日地铁刷卡客流量数据,运用引入客流特征的时间序列聚类方法,对北京市195个地铁站点进行分类。研究表明:1地铁站点客流量存在时空差异,也是城市功能分区时空差异的表现之一。2通过引入客流特征的时间序列方法,将地铁站点分为居住导向型、就业导向型、职住错位型、错位偏居住型、错位偏就业型、混合型、综合型及其他型8种不同类型。3利用地铁站点客流量数据,是将空间行为和实体空间进行关联比较的有效途径。; 尹芹孟斌张丽英; 关键词：客流特征时间序列聚类

基于符号集合近似的城市轨道交通站点分类研究被引量：8: 2016年; 轨道站点是城市轨道交通基本线网系统中的关键节点,科学的轨道站点分类,对了解城市功能分区及评价轨道交通基础设施建设情况具有重要意义。轨道交通站点时间序列客观记录了所观测的站点在各个时刻点的重要信息,研究其时间序列聚类,是认识和理解轨道交通站点时间序列形成本质的重要手段,也是挖掘轨道交通站点时间序列中隐含的有较高价值规律知识的重要方法。本文以北京IC卡轨道站点刷卡数据为研究对象,提出了描述轨道站点的4个数据集,即工作日进站数据集(WB)、工作日出站数据集(WA)、休息日进站数据集(RB)和休息日出站数据集(RA);并首次引入时间序列分析方法(符号集合近似(SAX)方法)对4个数据集进行聚类分析,实现了高维数据的有效降维和轨道站点之间的相似性度量。采用层次聚类方法并根据聚类有效性DB指数确定将195个站点分为8类更为合理。通过分析每类站点的日客流特征和空间位置分布情况,为轨道交通站点规划设计和管理服务提供一定的客观参考依据。; 张丽英孟斌尹芹; 关键词：轨道交通站点时间序列层次聚类

北京市居民居住行为对职住分离的影响被引量：7: 2013年; 基于2010年北京市居民职住分离的问卷调查数据,以通勤时间作为职住分离的主要衡量指标,采用实证分析方法对北京市居民的居住行为进行了深层挖掘,并重点关注居住地区、居住条件、住房产权性质、迁居行为四方面居住行为对职住分离程度的影响,以期反映北京城市居民不同居住行为所能承受的职住分离程度的差异性。研究得出以下结论:第一,居住空间位置是造成居民通勤时间差异的重要因素,反映出单中心城市空间结构对职住分离具有加剧效应;第二,住房成本和通勤成本存在一定程度上的替代关系,表现为住房面积较大的群体所能承受的职住分离程度略大;第三,从住房产权性质来看,单位房和租借房群体所能承受的职住分离显著较小;第四,居民迁居与否对通勤时间的影响并不显著;随着迁居次数的增多,居民通勤时间呈"V"型变化。此外,迁居原因的不同导致居民通勤时间亦存在较大差异。; 孟斌湛东升郝丽荣; 关键词：居住行为

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国家自然科学基金(41171136)