手机数据在交通调查和交通规划中的应用

手机作为一种理想的交通探测器,为居民出行信息分析提供了很好的技术选择。将手机数据映射至交通分析单元,并经信息预处理、匹配分析、交通模型分析处理、数据去噪、扩样等一系列海量数据运算处理,最终可获得居民出行特征数据。利用长期历史手机话单数据,可分析常住人口和就业人口分布、通勤出行特征、大区间OD、特定区域出行特征、流动人口出行特征等。手机信令数据能够较完整地识别手机用户的出行轨迹,可进一步应用于分析城市人口时空动态分布、特定区域客流集散、查核线断面或关键通道客流、轨道交通客流特征、出行时耗、出行距离、出行强度、道路交通状态等。根据天津手机话单数据应用案例及上海手机信令数据应用案例,验证了技术可行性。     

手机信令数据在交通枢纽客流监测中的应用 ——以重庆市为例

为及时、准确地掌握节假日期间综合客运枢纽的出行规律，针对客流数据采集的非实时性 问题，采用手机信令数据研究了交通枢纽客流监测方法。以重庆北客运枢纽为例，根据枢纽和基站的分布特性划分了监测范围，采用手机信令数据实现了在站客流、全日客流和集散时间的实时 监测，并分析了不同节假日期间交通枢纽的运行特征。最后，通过交通枢纽的历史客流数据对本文提出的监测指标进行了验证。结果显示，利用手机信令数据监测的交通枢纽客流量准确率达 90%以上，可用于综合客运枢纽的客流实时监测和预警。     

手机信令数据在交通枢纽客流监测中的应用——以重庆市为例

为及时、准确地掌握节假日期间综合客运枢纽的出行规律,针对客流数据采集的非实时性问题,采用手机信令数据研究了交通枢纽客流监测方法。以重庆北客运枢纽为例,根据枢纽和基站的分布特性划分了监测范围,采用手机信令数据实现了在站客流、全日客流和集散时间的实时监测,并分析了不同节假日期间交通枢纽的运行特征。最后,通过交通枢纽的历史客流数据对本文提出的监测指标进行了验证。结果显示,利用手机信令数据监测的交通枢纽客流量准确率达90%以上,可用于综合客运枢纽的客流实时监测和预警。     

基于手机信令数据的人员出行特征跟踪调查

利用海量的手机信令数据开展人员出行特征调查是大数据技术在交通领域的一项重要应用。通过对长时间的手机信令数据进行跟踪,研究手机用户活动轨迹的识别方法,分析手机用户有规律的空间分布和出行特征,以上海临空经济园区和徐家汇地区为例,介绍在特定区域内基于手机信令数据调查人员出行特征的技术方法和主要成果。     

轨道交通车站客流来源空间分析及接驳优化 ——以天津市为例

利用手机信令数据可在提取轨道交通出行链信息的基础上获得各车站的客流来源空间分布,并应用于交通规划中.首先,提出获取轨道交通出行链信息和车站客流来源分布的计算流程以及其中涉及的轨道交通基站检测、出行端点识别、轨道交通乘车信息提取等技术方法.其次,使用中国移动手机信令数据得到天津市轨道交通全网车站的客流来源空间分布.基于车站客流来源空间分布特征对车站进行分类,根据各类型车站的特点提出针对性的接驳改善策略.选取典型车站,对与其接驳的公共汽车线路进行走向与站点的优化设计.研究表明,不同轨道交通车站客流来源的空间分布形态具有差异性,利用手机信令数据可获取轨道交通车站客流来源的空间分布形态,为实现"一站一策"的精准接驳规划设计打下基础.     

基于手机信令数据的城市通勤出行特征研究

通勤交通出行特征是研究城市交通规划的重要数据基础,如何有效提取通勤出行特征成为研究城市居民通勤出行的关键。文章通过分析手机信令数据特性和通勤出行特征,利用手机信令数据挖掘的相关技术,建立通勤出行特征提取模型并进行实例研究,与传统的居民出行调查分析进行对比,验证利用手机信令数据进行通勤出行特征研究的可行性。     

基于手机信令数据的旅客联程出行时空特征分析方法

为高效准确地识别旅客联程出行方式,基于旅客联程出行行为特征,引入不同运输方式场站地理位置、场站数据取样最佳半径、旅客行驶速度等关键参数,对旅客手机信令数据进行筛选、校核和计算,提出了基于手机信令数据的旅客联程出行方式识别方法,同时测算了不同运输方式场站数据取样最佳半径。以2018年国庆假期广东省内旅客出行为例进行分析,剔除了约98%的无关信令数据。分析结果显示,广东省内公铁联运出行比例最高,广州、深圳两大枢纽城市的客流集疏运效应突出,广佛城际出行联系较为密切,佛山机场的潜力较大。研究表明,识别方法大幅降低了信令数据分析量和运算成本,方法原理和技术路线清晰,分析结果准确、符合实际。     

基于多源数据的公交客运廊道识别方法

针对现有廊道识别方法存在的不足,提出一种融合多源数据精确识别公交客运廊道的方法,对城市既有公交客运走廊起讫点进行准确识别。首先,通过手机信令数据刻画居民的全方式出行规律,从公交IC和GPS数据中提取居民的现状公交出行链;其次,构建公交客运廊道判别模型,利用需求客流因子和供给客流因子对城市公交客运走廊的客流集聚效应进行量化分析;最后,以融合了多源数据的总客流因子为判断标准,锁定公交客运廊道的最佳起讫点。研究表明:采用多源数据可以实现对乘客出行特征的精准描述,以此得出的廊道判别结果较常规判断方法更贴近乘客实际出行需求,可为城市客运走廊战略规划提供理论支持。     

基于手机信令的交通出行特征分析——以日照市为例

利用手机信令数据了解人口规模、职住分布、出行特征等指标,有助于城市空间规划与设施布局等的应用研究。原始手机信令数据需要经过一系列算法处理,才能提炼、分析相应指标。首先对手机信令数据的处理流程进行梳理,再介绍数据处理的关键算法及其参数确定方法,最后结合应用实践,对案例城市的人口岗位分布、居民出行特征及通勤特征开展分析,相关流程及方法可为类似项目提供参考。     

基于手机信令定位数据的居民出行时空 分布特征提取方法

为了得到可靠的居民出行时空分布特征,并为城市交通规划提供准确的出行现状数据,基 于手机信令定位数据设计了提取居民出行时空分布特征的方法。通过对重复冗余的手机数据进行 处理、运用地理信息系统将手机数据映射至所研究的交通区域、划分交通小区、定义出行识别、 建立OD矩阵及绘制出行期望线等出行数据挖掘,得到了居民的出行时空分布特征。为了验证设 计方法的可行性,以北京市的手机信令定位数据为例,提取出北京市居民的出行时空分布特征, 并将所得的结果与北京市第4 次综合交通调查的数据进行对比得出：两者的出行时间分布特征平 均偏差为0.78%,早晚高峰进出城方向比例的偏差为0.1,全市的出行发生量与吸引量的平均偏差 均小于3%。     

基于手机信令数据的游客识别与出行轨迹匹配方法

为统计旅游交通的客运量，分析公路交通运输需求，优化运输组织，合理构建“快进慢游”综合交通旅游网络，研究提出基于手机信令数据的游客识别与出行轨迹匹配方法。通过划定景区边界，设置停留时间阈值，识别手机用户的游客身份；同时，借助地图工具批量计算信令发生位置间的出行路线与行程时间，匹配实际公路网。实例分析结果表明，手机信令数据能呈现手机用户的出行轨迹，且信令数据的位置轨迹与公路线位走向结合密切。在人们越来越依赖地图导航软件规划出行路径的背景下，利用该方法能更准确地识别景区游客并估计游客往来景区的出行路径。     

基于手机信令数据的居民出行调查分析——以石家庄为例

传统的综合交通调查工作受时间和人工成本的限制,存在着样本量小、精度差、时效性差等问题,随着科技信息化水平的不断提高,利用手机信令数据分析技术辅助居民出行调查工作成为现实。文章阐述了利用手机信令数据进行分析的关键技术方法,并详细介绍了手机信令数据分析技术在石家庄市人口和就业岗位分布、出行率分析、出行总量分析、全日通勤客流空间主通道走廊分析等方面的应用,为今后开展更深入研究与应用奠定了基础。     

基于手机传感器数据的出行特征提取方法

手机调查方法的已有研究较多集中于基于手机信令数据的宏观出行特征获取,而手机传感器数据在个体出行链微观出行特征提取方面具有优势.针对城市居民多采用组合交通方式出行的特征,研发智能手机应用软件,实现GPS数据(位置坐标与速度)、加速度计、服务基站、WiFi等传感器数据采集.运用小波分析、神经网络等数据挖掘技术分析不同交通方式出行数据差异,探索多种数据挖掘算法用于个体出行参数提取的可行性及效果.结合实际案例,总结应用手机传感器数据进行出行特征精细化提取的难点和技术关键.最后,探讨精细化个体出行数据在交通模型和理论优化方面的应用.     

基于高速公路流水数据的通勤车辆特征研究

随着居民利用高速公路进行通勤出行车辆的增加,高速公路缓行和交通拥堵等问题时有发生,特别是在重大节假日期间.目前,解决上述交通问题的主要方法是交通需求管理措施,而实现有针对性的交通需求管理需要对高速公路收费流水数据进行精确的挖掘分析,掌握车辆在高速公路上的运行状态与时空分布特征.本文基于高速公路收费流水数据,借助 K-means++聚类方法识别使用高速公路日常通勤的车辆,进一步分析通勤车辆的出行时空分布特征.从通勤出行的角度,挖掘城市通勤快速出行廊道分布,研究高速公路网与城市道路网络的关系,对提高交通系统效率和缓解交通问题具有重要的意义.     

基于手机信令数据的城市旅游空间特征分析 ——以青岛市为例

在新的国土空间规划背景下,运用互联网大数据掌握旅游人群的空间分布特征及活动规律,对于城市空间结构布局、基础设施配套以及旅游资源整合开发等具有重要意义.基于手机信令数据获取游客出行数据,并从景区、线路、网络三个维度进行城市旅游客流空间分布特征分析.景区方面运用个体出行链数据分析游客在景区的时间和空间分布特征;旅游线路方面...     

基于多源数据的南昌市岗位类型与出行特征研究

就业岗位是交通需求建模的基础数据,包括不同类型岗位的空间分布及其出行特征.将手机信令大数据与"三调"用地数据、交通模型、"七普"数据、年鉴数据等进行融合分析,实现信令大数据中职住数据、出行数据的精细化扩样及其与地块性质的关联,并进一步对各类就业岗位的出行特征进行研究,包括岗位密度、交通吸引率、通勤距离、通勤速度、交通强...     

基于高速公路流水数据的通勤车辆特征研究

随着居民利用高速公路进行通勤出行车辆的增加，高速公路缓行和交通拥堵等问题时有发生，特别是在重大节假日期间.目前，解决上述交通问题的主要方法是交通需求管理措施，而实现有针对性的交通需求管理需要对高速公路收费流水数据进行精确的挖掘分析，掌握车辆在高速公路上的运行状态与时空分布特征.本文基于高速公路收费流水数据，借助 K-means++聚类方法识别使用高速公路日常通勤的车辆，进一步分析通勤车辆的出行时空分布特征.从通勤出行的角度，挖掘城市通勤快速出行廊道分布，研究高速公路网与城市道路网络的关系，对提高交通系统效率和缓解交通问题具有重要的意义.     

交通大数据视角看广佛同城

广佛同城发展由来已久,是中国城市群中同城化程度最高的区域。简要分析广佛同城的交通基础设施发展演变历程,并基于模糊大数据(手机信令数据)和准确大数据(运行监测数据)对广佛通勤交通特征进行分析。结合手机信令数据对广州南站的客流组成及空间分布进行研究,对广州南站选址偏远问题进行解析。结果表明:广佛同城具有双向对等性的联系;地铁在同城化推进过程中起到重要的促进作用,拓展同城化活动范围;广州市机动车交通需求管理政策不够系统,非广佛车牌在通勤小汽车中比例超过40%,需要引起足够的关注;广州南站服务的客流中广州客流与佛山客流比为7:3,与对应的常住人口规模比例相当,初步实现了交通战略规划提出的共享理念。     

基于手机信令数据的高速公路服务区客流特征研究

为了提高我国高速公路服务区的服务水平和质量,建立了服务区客流特征研究体系。首先对手机信令数据进行数据提取、处理及分析,然后从用户职住分布、用户行为轨迹、用户行为特征3个角度对服务区客流特征进行可视化研究和科学分析,并以运营商提供的京沪高速公路马驹桥服务区连续8周的手机信令数据作为该研究体系的实验案例。案例分析结果表明,该服务区服务设施现状水平不能充分满足用户多样化的需求,应针对用户需要合理增设及配置服务设施,提升服务区服务水平;也证明了服务区客流特征研究体系可以有效挖掘服务区现存问题,明确服务区发展方向,能为制定更为完善的服务区改善措施提供决策依据。     

基于手机信令数据的旅游交通出行网络特性

为了合理开展面向区域城市群的旅游交通协同规划,以江浙沪皖地区的18个主要旅游城市为例,基于入境旅游者的手机信令数据构建了城市间的旅游出行网络,并运用节点结构指标和网络结构指标对其进行评价,定量分析了入境旅游客流在城市间的空间分布特征。研究结果表明：上海、杭州和南京等城市在区域旅游交通规划中起着重要的引领作用;连云港、徐州和盐城等城市需加强与核心城市之间构建高效的出行路径;城际间便捷的综合交通出行网络对于提升区域旅游的整体竞争力发挥着重要作用。