基于狄利克雷过程混合模型的城市活动聚类方法研究

陈 仲

(中国城市规划设计研究院，北京100037)

0 引 言

城市居民日常活动(如通勤、娱乐、休闲游憩等)的总和行成城市活动.大量研究表明，居民个体在时间和空间上的行为活动表现出一定的规律性[1-2]，这种规律性与城市经济、生活水平、用地功能布局等密切相关.通常情况下，城市活动能够从动态角度反应城市不同片区用地功效、功能布局的特点，结合静态角度的地形地貌、道路网络等因素，共同行成城市运行规律、用地使用功效、功能布局优化的基本认知.

借助数据采集及处理方法革新，学者越来越多地关注城市居民活动的时空动态特征，从而为研究城市不同功能区、居民活动空间联系特征提供基础.丁亮[3]利用手机数据通过人群总量等值线分析与核密度分析识别出通勤区的范围，探讨市域不同分区之间的关系.闫晴[4]利用手机信令数据，基于人群核密度分布及SPSS的系统聚类方法对长春市居民的居住、就业和消费休闲的活动空间分布进行研究.由于手机信令数据时间采集粒度大、定位精确度低，大多数研究集中在市域、城市等空间层面上，对时间特征研究较为粗放.

在城市活动的时变分布特征上，出租车GPS提供了更加精细的数据基础.程静[5]聚类分析北京市出租车出行活动的时空分布特征，并与城市区位进行对应，解释不同区位出租车出行活动的差异；邬群勇[6]采用有监督学习对不同区域出租车乘降量的时变规律进行研究.出……