Resumen

Las encuestas de tráfico a hogares se utilizan ampliamente en el análisis del comportamiento de los desplazamientos, especialmente en el análisis del tiempo y la distancia recorridos. Desgraciadamente, cada tipo de encuesta de tráfico doméstico tiene sus propios problemas. Aunque todos los datos de las encuestas de tráfico doméstico sean precisos, es difícil obtener la información de las rutas de viaje. Para nuestra alegría, la API de mapas eléctricos (por ejemplo, Google Maps, Apple Maps, Baidu Maps y Auto Navi Maps) puede proporcionar información sobre la ruta y el tiempo de viaje, lo que soluciona el defecto de la encuesta de tráfico tradicional. Así, podemos aprovechar los dos tipos de datos e integrarlos en el análisis del comportamiento de viaje. Para comprobar la validez de los datos de la API del mapa eléctrico de Baidu, se realiza un estudio de campo sobre 300 pares de taxis OD. Según el análisis estadístico, la tasa media de coincidencia del total de pares OD es del 90,74%, lo que refleja la alta precisión de los datos API de mapas eléctricos. A partir de los datos fusionados de la encuesta de tráfico doméstico y el mapa eléctrico API, se analiza el comportamiento de los viajes en cuanto a tiempo y distancia. Los resultados muestran que la distribución de las distancias de viaje de la mayoría de los propósitos está concentrada, y no supera los 10 kilómetros. Cabe destacar que los estudiantes tienen la distancia de viaje más corta y que la distribución de la distancia de viaje de las empresas es dispersa, con la distancia de viaje más larga. En comparación con la distancia de viaje, las desviaciones estándar del tiempo de viaje de todos los fines son mayores que la distancia de viaje. Los usuarios de coche tienen una distancia de viaje mayor que los de autobús, y su distancia media de viaje es de 8,58 km.

• Materias:Infraestructura de transportes Ingeniería del transporte Seguridad del transporte Planificación de ruta Capacidad de tráfico
• Subjects:Transport infrastructure Transport engineering Transport safety Path planning Traffic capacity
• Palabras claves:datos api de mapas eléctricos, api de mapas eléctricos, análisis del comportamiento de viaje, distancia de viaje, tiempo de viaje, datos de encuestas de tráfico doméstico, mapas auto navi, encuestas de tráfico doméstico, tasa media de coincidencia, distancia media de viaje
• Keywords:electric map api data, electric map api, travel behavior analysis, travel distance, travel time, household traffic survey data, auto navi maps, household traffic surveys, average matching rate, average travel distance