基于手机信令数据的居住地人口分布辨识改进方法

针对传统的基于手机信令数据的居住地人口分布分析方法的不足,通过建立一种基于手机信令数据和问卷调查数据的多源数据融合手段,利用有监督机器学习方法,实现对居住地人口分布现状的分析.首先通过问卷调查数据获取志愿者的实际居住地位置及其所使用的通信运营商相关信息,并进行样本筛选.其次,在通信运营商内部机房建立志愿者用户实际居住地位置与手机信令数据位置信息之间的对应关系.最后,利用手机信令数据,通过获取志愿者在居住地网格位置的停留特征以及非居住地网格位置的停留特征训练朴素贝叶斯分类器模型,继而完成机器学习方法的建立并应用到其他手机用户实际居住地的识别.分析结果表明:基于有监督学习方法的人口分布辨识方法较传统的阈值判断方法预测精度有明显提升.     

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.     

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。     

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.     

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。     

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。     

基于手机信令数据的中小城市区域联系及人口研究

新型城镇化背景下随着人口快速流动,中小城市在都市区城市网络的影响力增强,内外联系与人口特征愈加复杂。主要依托手机信令数据,结合手机SDK数据,以江山市、青田县、海盐县和宁海县四个中小城市为例,从省域、区域城市群、邻近区县和市域四个层面,提出通过人口交互数测度城市内外联系特点的方法,并用于指导城市交通设施规划。依照三种分类人口(服务人口、常住人口和外来务工人口)的人群划分,识别乡镇(街道)人群的数量结构及其时空分布特点,提出人群空间分布与空间形态耦合分析的方法。研究发现,中小城市具有许多共性特点,其区域联系的布局更趋于扁平化,城市内部联系有明显轴向性,中心城区人口向心力明显,特色产业乡镇吸引特定人群。     

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%。     

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。     

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。     

重庆交通特征空间分异和交通发展策略

动态的交通流数据能较为真实地反映城际关系和城市空间结构,从而为交通资源配置提供依据。首先基于重庆公路客流和车流数据,分析重庆与相邻省市的联系特征,研究重庆面向区域的交通枢纽组织内涵。然后,基于重庆市域内公路客运班线、手机用户信令数据的分析,总结重庆各区县间的联系特征,研究“一区两群”的分区差异和内在组织机理。最后,从枢纽功能提升和分区发展两个方面提出综合交通发展策略。     

基于手机信令数据的上海市域职住空间分析

居民居住地与工作地的空间关系是城市空间布局的重要依据.基于手机信令数据,提出分区域的居民通勤距离和就业岗位通勤距离计算方法.通过对比验证了手机信令数据与居民出行调查数据的职住空间和距离分布特征较为吻合.重点分析上海市中心城区及周边地区的职住空间关系及通勤距离.提出职住通道平衡概念,并分析职住通道不平衡地区与轨道交通拥挤程度的关系,指出土地利用布局优化对职住通道平衡的重要性.通过分析不同新城的职住空间特征,探讨新城范围划定对统计分析的影响,总结了新城职住空间较为独立、居民内部就业率较高的特征.     

多源数据融合驱动的居民出行特征分析方法

结合传统抽样调查数据和交通大数据，研究多源数据融合驱动的居民出行特征分析方法.根据传统入户抽样调查居民的年龄结构、职业、车辆拥有、人口，以及手机信令数据分析出行频次分布等因素进行综合分析，获取居民初步出行特征；基于手机信令、IC、AFC、GPS 等大数据，通过出行时间分布、OD分布和出行方式结构对居民的出行特征进行综合矫正分析；最后，以广州市为例进行实证分析.对比研究传统抽样调查和多元数据融合分析方法可知，传统抽样调查居民出行漏报率为30%，每天出行2次的比例相差39.5%，全方式非通勤出行比例、晚高峰公交和地铁出行比例分别相差7.4%、8.1%和12.6%.结果表明，多源数据融合驱动的居民出行特征分析方法，在总量上有效挖掘居民出行的沉默需求，在时空分布上起到了“削峰填谷”的作用，是一种研究居民出行特征的有效方法.     

多源数据融合驱动的居民出行特征分析方法

结合传统抽样调查数据和交通大数据，研究多源数据融合驱动的居民出行特征分析方法.根据传统入户抽样调查居民的年龄结构、职业、车辆拥有、人口，以及手机信令数据分析出行频次分布等因素进行综合分析，获取居民初步出行特征；基于手机信令、IC、AFC、GPS 等大数据，通过出行时间分布、OD分布和出行方式结构对居民的出行特征进行综合矫正分析；最后，以广州市为例进行实证分析.对比研究传统抽样调查和多元数据融合分析方法可知，传统抽样调查居民出行漏报率为30%，每天出行2次的比例相差39.5%，全方式非通勤出行比例、晚高峰公交和地铁出行比例分别相差7.4%、8.1%和12.6%.结果表明，多源数据融合驱动的居民出行特征分析方法，在总量上有效挖掘居民出行的沉默需求，在时空分布上起到了“削峰填谷”的作用，是一种研究居民出行特征的有效方法.     

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...     

一种基于手机信令的通勤OD 训练方法

针对基站定位精度低、信令采样间隔长、轨迹不连续的手机信令,提出一种职 住及通勤OD(origin-destination)计算框架.对用户单日手机轨迹按时间排序,标识每个轨 迹点的进出时间及停留时间,剔除长距离漂移轨迹点,对邻近轨迹点进行空间聚合.将全 天划分为多个时窗,叠加用户多日轨迹,计算稳定指数并识别用户在各时窗内的多日稳 定点.综合工作日与节假日稳定点判断用户居住地、工作地.采用基于常住人口的扩样方 法,对街道通勤OD矩阵进行扩样.模型结果与重庆主城常住人口分布、2014 年居民出行 调查结果吻合.     

融合手机信令数据的轨道交通出行分担率模型研究

交通行为模型广泛应用于城市出行需求分析等领域。传统行为模型的参数设置通常依赖经验判断，模型预测精度缺乏大样本验证手段。本文以重庆市解放碑-观音桥组团通道出行行为为研究对象，融合手机信令数据、AFC数据和问卷调查数据，构建随机参数分别为正态分布、均匀分布和 γ 分布的混合Logit模型，将手机信令数据与AFC数据分析结果作为分担率标杆数据进行模型精度对比，其识别的组团间全天轨道出行分担率为37.13%，当混合Logit随机参数为正态分布时，模型预测的分担率为39.5%，预测精度最高。研究表明，利用手机信令数据等多源数据分析校验传统行为模型精度，定量分析并优选最佳的参数分布形式具有实际意义，能够对提高传统行为模型的预测精度提供借鉴。     

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。