Research on the Spatial Connection of Guangdong–Hong Kong–Macao Greater Bay Area Based on Big data of AutoNavi Travel
Notice bibliographique
Résumé
Traffic flow is the main carrier and manifestation of the flow of elements such as people and goods, and it can enrich the understanding of urban network and spatial structure. Based on the AutoNavi travel big data of 2020, this study uses methods such as data modeling, spatial analysis, and complex network analysis to analyse the spatial connection of the Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area (GBA). The results have shown that the interurban connection intensity on the east coast of the GBA is significantly greater than that on the west coast, and cross-city commuting is mainly concentrated in the Guangzhou, Shenzhen and Hong Kong metropolitan circles. The urban network centrality has the characteristics of polarization, and the centrality of Guangzhou, Shenzhen, Foshan and Dongguan is higher than other cities. The diversity of urban network is quite different, and the diversity of Shenzhen, Macau and Hong Kong is low due to the influence of traffic location and geographical location. Generally speaking, the GBA has not yet formed a wide-ranging communication chain. It is recommended to strengthen the construction of the transportation on the west coast, promote the linkage between the East and West Coasts, and provide support for the integrated development of the GBA.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».