دانلود مقاله انگلیسی رایگان:تجزیه و تحلیل در مورد ویژگی های زمانی- مکانی حرکت تاکسی ها از الگوهای سفر آگاه داده های بزرگ : یک مورد از شانگهای، چین - 2017
بلافاصله پس از پرداخت دانلود کنید

با سلام خدمت کاربران در صورتی که با خطای سیستم پرداخت بانکی مواجه شدید از طریق کارت به کارت (6037997535328901 بانک ملی ناصر خنجری ) مقاله خود را دریافت کنید (تا مشکل رفع گردد). 

دانلود مقاله انگلیسی داده های بزرگ رایگان
  • Analysis on spatial-temporal features of taxis emissions from big data informed travel patterns: a case of Shanghai, China Analysis on spatial-temporal features of taxis emissions from big data informed travel patterns: a case of Shanghai, China
    Analysis on spatial-temporal features of taxis emissions from big data informed travel patterns: a case of Shanghai, China

    دسته بندی:

    داده های بزرگ - big data


    سال انتشار:

    2017


    عنوان انگلیسی مقاله:

    Analysis on spatial-temporal features of taxis emissions from big data informed travel patterns: a case of Shanghai, China


    ترجمه فارسی عنوان مقاله:

    تجزیه و تحلیل در مورد ویژگی های زمانی- مکانی حرکت تاکسی ها از الگوهای سفر آگاه داده های بزرگ : یک مورد از شانگهای، چین


    منبع:

    Sciencedirect - Elsevier - Journal of Cleaner Production, 142 (2017) 926-935. doi:10.1016/j.jclepro.2016.05.161


    نویسنده:

    Xiao Luo a, b, Liang Dong c, d, *, Yi Dou d, e, Ning Zhang f, g, **, Jingzheng Ren h, Ye Li i, Lu Sun d, j, Shengyong Yao k


    چکیده انگلیسی:

    Air pollutions from transportation sector have become a serious urban environmental problem, espe cially in developing countries with expending urbanization. Cleaner technologies advancement and optimal regulation on the transporting behaviors and related design in infrastructures is critical to address above issue. To understand the spatial and temporal emissions pattern within transportation lays the foundation for design on better infrastructures and guidance on low-carbon transportation behav iors. The feasibility of Global Positioning System (GPS) and emerging big data analysis technique enable the in-depth analysis on this topic, while to date, applications had been rather few. With this circum stance, this paper analyzed the taxis energy consumption and emissions and their spatial-temporal distribution in Shanghai, one of the most famous mega cities in China, applying big data analysis on GPS data of taxies. Spatial and temporal features of energy consumptions and pollutants emissions were further mapped with geographical information system (GIS). Results highlighted that, spatially, the energy consumption and emission presented a distribution of dual-core cyclic structure, in which, two hubs were identified. One was the city center, the other was Hongqiao transport hub, the activities and emission was more concentrated in the west par of Huangpu River. Temporally, the highest activity and emission moment was 9e10AM, the second peak occurred in 7e8PM, which were both the traffic rush period. The lowest activity/emission moment was 3e4AM. Causal mechanism for such distribution was further investigated, so as to improve the driving behaviors. Through the exploration of spatial and temporal emissions distribution of taxis via big dada technique, this paper provided enlightening in sights to policy makers for better understanding on the travel patterns and related environmental im plications in Shanghai metropolis, so as to support better planning on infrastructures system, demand side management and the promotion on low-carbon life styles.
    Keywords:GPS|Big data mining|Spatial-temporal emissions distribution|Taxi travel pattern|Shanghai


    سطح: متوسط
    تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 10
    حجم فایل: 1683 کیلوبایت

    قیمت: رایگان


    توضیحات اضافی:




اگر این مقاله را پسندیدید آن را در شبکه های اجتماعی به اشتراک بگذارید (برای به اشتراک گذاری بر روی ایکن های زیر کلیک کنید)

تعداد نظرات : 0

الزامی
الزامی
الزامی
rss مقالات ترجمه شده rss مقالات انگلیسی rss کتاب های انگلیسی rss مقالات آموزشی
logo-samandehi
بازدید امروز: 1466 :::::::: بازدید دیروز: 0 :::::::: بازدید کل: 1466 :::::::: افراد آنلاین: 80