دانلود مقاله ISI انگلیسی شماره 113232
ترجمه فارسی عنوان مقاله

بررسی تفاوت بین الگوهای سوارکاری مترو و تاکسی: مطالعه موردی در سئول

عنوان انگلیسی
Exploring the difference between ridership patterns of subway and taxi: Case study in Seoul
کد مقاله سال انتشار تعداد صفحات مقاله انگلیسی
113232 2018 11 صفحه PDF
منبع

Publisher : Elsevier - Science Direct (الزویر - ساینس دایرکت)

Journal : Journal of Transport Geography, Volume 66, January 2018, Pages 213-223

ترجمه کلمات کلیدی
سفر تاکسی، سفر مترو، الگوی رفتاری، حمل و نقل شهری، طبقه بندی، خوشه بندی
کلمات کلیدی انگلیسی
Taxi trip; Subway trip; Ridership pattern; Urban transit; Classification; Clustering;
ترجمه چکیده
درک الگوهای حمل و نقل شهری و ارتباط آنها با ویژگی های مختلف منطقه، موضوع سنتی در مطالعات شهری است با توجه به اهمیت آن برای برنامه ریزی و مدیریت امکانات شهری، سیستم های حمل و نقل و خدمات. داده های ضبط شده در مورد سفر با استفاده از وسایل مختلف حمل و نقل، مانند مترو، اتوبوس و تاکسی، به دلیل توسعه تکنولوژی های فناوری اطلاعات جمع آوری شده است. چنین پیشرفتی، تحقیقات متعددی را برای کشف الگوهای رفتاری شهری شهری و عوامل موثر بر تحرک ایجاد کرده است. با این حال، بسیاری از آثار معمولا تنها بر وسیله خاصی از حمل و نقل تمرکز می کنند و قادر به ارائه جنبه های مختلف الگوهای رانندگی برای وسایل دیگر حمل و نقل نیستند. در این مطالعه، داده های مترو و تاکسی به طور همزمان برای شناسایی عوامل براساس تحرک انسانی بسته به وسیله حمل و نقل در سئول مورد تجزیه و تحلیل قرار گرفت. این تحقیق بر روی ایستگاه های مترو در نزدیکی متمرکز شده است. تکنیک های داده کاوی، مانند خوشه بندی و طبقه بندی، مورد استفاده قرار گرفتند. الگوهای مختلف سوارکاری مترو و تاکسی با استفاده از خوشه بندی مشخص شدند. علاوه بر این، تفاوت بین الگوهای رانندگی و توزیع فضایی خوشه ها مورد بررسی قرار گرفت. سپس تجزیه و تحلیل طبقه بندی دو مرحله ای برای تعیین عوامل موثر بر الگوهای رانندگی انجام شد.
پیش نمایش مقاله
پیش نمایش مقاله  بررسی تفاوت بین الگوهای سوارکاری مترو و تاکسی: مطالعه موردی در سئول

چکیده انگلیسی

Understanding urban mobility patterns and their connections with different area characteristics is a traditional topic in urban studies, considering its importance for the planning and management of urban facilities, transportation systems, and services. Data recordings about trips using different means of transportation, such as a subway, bus, and taxi have been collected because of the development of IT technologies; such development has motivated various research related to uncovering detailed urban mobility patterns and factors that affect mobility. However, many works usually focus only on a specific means of transportation and fail to present different aspects of ridership patterns for other means of transportation. In this study, subway and taxi data were analyzed simultaneously to uncover factors on human mobility depending on the means of transportation in Seoul. The present research focused on regions nearby subway stations. Data mining techniques, such as clustering and classification, were employed. Different distinct ridership patterns of subway and taxi were detected using clustering; moreover, the difference between ridership patterns and spatial distributions of clusters were examined. A two-step classification analysis was then performed to determine factors that influence ridership patterns.