Exploring the Spatial Distribution Characteristics and Correlation Factors of Wayfinding Performance on City-Scale Road Networks Based on Massive Trajectory Data
Notice bibliographique
Résumé
Understanding how urban residents process road network information and conduct wayfinding is important for both individual travel and intelligent transportation. However, most existing research is limited to the heterogeneity of individuals’ expression and perception abilities, and the results based on small samples are weakly representative. This paper proposes a quantitative and population-based evaluation method of wayfinding performance on city-scale road networks based on massive trajectory data. It can accurately compute and visualize the magnitude and spatial distribution differences of drivers’ wayfinding performance levels, which is not achieved by conventional methods based on small samples. In addition, a systematic index set of road network features are constructed for correlation analysis. This is an improvement on the current research, which focuses on the influence of single factors. Finally, taking 20,000 taxi drivers in Beijing as a case study, experimental results show the following: (1) Taxi drivers’ wayfinding performances show a spatial pattern of a high level on arterial road networks and a low level on secondary networks, and they are spatially autocorrelated. (2) The correlation factors of taxi drivers’ wayfinding performances mainly include anchor point, road grade, road importance, road complexity, origin-destination length, and complexity, and each factor has a different influence. (3) The path complexity has a higher correlation with the wayfinding performance level than with the path distance. (4) There is a critical point in the taxi drivers’ wayfinding performances in terms of path distance. When the critical value is exceeded, it is difficult for a driver to find a good route based on personal cognition. This research can provide theoretical and technical support for intelligent driving and wayfinding research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».