人流データを用いた建築環境と住民の行動の関係の分析
実施中
ワン ルシ
Human Mobility data is a spatial-temporal sequence of data that reflects the trajectory of human beings. Meanwhile, some attributes of resident may be reflected in this kind of data. This study will classify residents' daily behavior patterns using human mobility data and combine built environment and POI (Point of Interest) data to explore the correlation by which urban spatial characteristics influence individual activity patterns. Firstly, I will analyze Human Mobility data to identify various types of daily behavior patterns by using deep learning methods. Secondly, establish a set of indicators including land use, road network density, public transportation accessibility, population density, etc., and integrate POI data such as commercial facilities, educational institutions, medical facilities, and recreational venues to quantify the environmental characteristics around the individual activity space. Based on this, a correlation model between behavioral patterns and the built environment is established to analyze the extent to which different spatial elements influence residents' behavioral choices. The research aims to reveal the interactive relationship between the urban spatial structure and the residents‘ daily behaviors. The results will provide data support and decision-making basis for refined urban planning and the optimization of public service facility.
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森本 健弘 / 筑波大学生命環境系
楊 萌 / 筑波大学生命地球科学研究群
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擬似人流・人口属性データ 東京都データセット
擬似人流・活動データ 東京都データセット
擬似人流・トリップデータ 東京都データセット
擬似人流・軌跡データ 東京都データセットver2.0
擬似人流・集計結果 メッシュ人口データセット
擬似人流・集計結果 リンク交通量データセット
座標付き電話帳DBテレポイント 法人版（P1B08_2021年8月）
Zmap TOWN II (2022年度 Shape版) 東京都 データセット
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