Abstract Cities omfattar olika funktionella zoner, inklusive bostäder, utbildning, kommersiella zoner, etc. Det är viktigt för stadsplanerare att identifiera olika funktionella zoner och förstå deras rumsliga struktur inom staden för att göra bättre stadsplaner. I denna forskning använde vi 77976010 buss smart kort register av Beijing City i en vecka i april 2008 och omvandlade dem till tvådimensionella tidsseriedata för varje bussplattform, Sedan, genom data mining i den stora databassystemet och tidigare studier om medborgarnas resebeteende, etablerade vi DZoF (discovering zoner av olika funktioner) modell baserat på SCD (smart Card Data) och POI (punkter av intresse), och poolade resultaten på TAZ (trafikanalys zon) nivå. Resultaten tyder på att DzoF-modell och klusteranalys baserad på dimensionalitetsreduktion och EM-algoritm (förväntningmaximering) kan identifiera funktionella zoner som väl matchar den faktiska markanvändningen i Peking. Metodiken i den nuvarande forskningen kan hjälpa stadsplanerare och allmänheten att förstå den komplexa urbana rumsliga strukturen och bidra till den akademiska världen av urban geografi och stadsplanering.
Till exempel, Long och Shen REF etablerade Discovering Zones of olika funktioner (DZoF) modell baserat på smart kortdata (SCD) och använde POIs för att identifiera olika funktionella zoner och förstå deras rumsliga strukturer.
Discovering functional zones using bus smart card data and points of interest in Beijing
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}