基于手机定位的交通OD数据获取技术

居民出行OD数据是交通规划中最重要的基础资料之一。传统的利用纸和笔、电话调查以及路边询问等调查方式虽然简单,但存在较大局限性。随着信息技术、移动技术等的发展,手机信息和定位技术应用于交通数据采集是研究的热点之一。在CDMA通信网络和gpsOne手机定位技术的基础上,对出行者进行连续位置跟踪,通过数据处理提取出行者的起讫点位置信息,再结合已有交通区划分,根据点与多边形关系的算法中的面积判断算法得到出行者的OD信息。最后利用所提出的方法对重庆市九龙坡区杨家坪地区进行了OD调查,得到OD发生集中专题和OD线专题。     

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.     

基于手机定位的实时交通数据采集技术

交通数据采集是建设智能交通系统的首要环节,如何通过较为经济的方式及时获得质量可靠的交通数据是当前国内外交通数据采集面临的重大问题。首先介绍了手机定位技术应用于交通数据采集的发展背景和需求,同时介绍了TDOA,A．GPS,CELL ID with TA,Handover等常用定位技术,并对其定位精度进行对比。分析了基于手机定位技术的交通数据采集技术的关键问题,总结了近年国外高校、交通研究机构的主要研究成果和项目经验,最后提出进一步需要解决的问题。     

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出行特性分析

随着信息技术的不断发展,越来越多政府开始采用多种信息资源结合的方法来全面了解本地的交通特性。近年来,随着移动终端的普及,手机的拥有率和使用率大幅提升,手机定位技术的不断进步,使人们意识到手机终端就是一个非常好的交通探测器。通过调查手机使用情况获得的交通出行数据更加全面、实时性好,而且调查成本低,采集数据方便快捷,为传统交通调查提供了一种较好的技术选择。本文利用这一新的调查技术,结合通信运营商的手机信令,以成都为例,通过模型算法计算,对成都市交通出行特征进行了初步研究分析。     

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。     

上海市第五次综合交通调查新技术方法实践

如何使人工调查与数据挖掘相结合,是高效经济地进行综合交通调查的关键.上海市第五次综合交通调查在调查方案设计、项目设置上更加注重项目的全面性和关键性、数据的多元性以及内容的针对性,数据采集手段上首次采用个人手持终端,并利用公共导航地图云技术进行地址精确定位.在抽样和扩样技术方面,主要提出居民出行调查的抽样和扩样方法.在信息数据挖掘方面,分析了遥感用地、手机信令、车牌识别和车载GPS数据的挖掘技术和方法.最后阐述了综合校核的主要思路和小客车特征数据的校核方法.     

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GPS定位轨迹的出行信息采集技术

针对居民出行调查主要依靠传统纸质问卷形式获取居民出行信息、调查数据很难准确反映实际交通需求特征的问题,提出运用手机GPS技术获取个体出行轨迹信息,挖掘分析不同交通方式的轨迹特征,并运用支持向量机算法对出行方式进行识别。结合实例分析表明:提出的算法对步行-自行车-步行、步行-公交车-步行、步行-小汽车-步行3种组合的出行方式识别正确率均较高,为以后城市居民出行调查提供一种新型的调查方法。     

基于手机数据的城市交通大区OD分布估计 ——以旧金山市为例

在大数据时代,手机数据因普及率高、采集成本低等优点逐渐受到人们的重视.手机通信运营商在为手机用户提供通信服务的同时会记录每次服务的时空信息,因此利用手机数据可以挖掘出用户的位置信息,并应用于城市居民出行OD分布估计.提出以手机数据为基础对城市交通大区之间OD分布进行估计的方法.利用居民手机数据估计美国旧金山市各交通大区之间的出行分布,并结合居民出行调查数据对估计结果进行检验.结果显示基于手机数据的出行估计具有较高的可靠性.     

上海市第五次综合交通调查综合校核技术

居民出行调查主要依赖人工实施完成,受到各种人为因素制约,容易导致调查结果在反映真实出行特征方面存在偏差.因此,需要进一步利用和分析综合交通调查和其他相关数据进行综合校核.以上海市第五次综合交通调查为例,提出人员出行特征和车辆出行特征综合校核的技术方法.利用交通行业相关统计指标、交通大数据、其他专项调查以及交通模型对出行特征指标进行比对校核.重点阐述人员、客车、货车出行特征校核的方法及步骤.最后指出,与以往调查校核相比,本次校核大量应用信息化数据,有效地将传统调查与信息化调查成果相融合.     

浅谈手机数据在交通行业的应用

近年来,随着手机用户的迅猛增长,大数据处理技术日益成熟,为手机数据的采集和应用奠定了良好基础。手机数据分为两部分,两者有其异同点,已应用于城市规划及交通流量检测的各个方面,对掌握居民职住地、大区间OD分布、人流活动特征及交通路况等信息提供了基础数据和量化依据。     

基于移动通信网络下的TDOA手机定位技术在交通信息采集中的应用

着重于利用手机定位技术进行交通信息的采集研究,构建由TDOA手机定位、地图匹配和交通信息采集组成的技术框架。TDOA定位技术由于定位精度较高且相对容易实现,日渐受到研究人员的关注。文章给出了TDOA技术的模型算法,分析了地图匹配过程,进而研究各方面交通信息的采集方法。研究结果表明:手机定位技术覆盖范围广、定位精度高,能以较低的经济代价获取大量信息,通过有效地计算可将这些信息转化为实用的交通信息。     

道路交通数据采集技术研究展望

交通数据是交通规划、管理与控制的基础,尤其对智能交通系统的建设和运营具有决定性作用。阐述交通数据采集技术的发展．分析、归类其技术特点,研究和展望新技术在交通数据采集中的应用前景,提出适合我国道路交通特点的交通数据采集技术。     

基于数据融合与双重特征的居民出行调查扩样

居民出行调查数据具有个体属性清晰、交通含义明确、针对性强等特点,在城市交通规划与交通需求模型构建方面具有不可替代的重要作用.为保障抽样调查数据准确反映总体的真实特征,在综合考虑效率与精度基础上,提出一种多源数据融合、家庭户及人口特征双重约束、牛顿迭代法相结合的居民出行调查数据完整扩样处理方法与流程.以天津滨海新区第一次综合交通调查数据为例,论述了算法和流程的应用情况.结果表明,该方法能有效获取家庭户及人口的总体规模及其分布,并考虑家庭户及其人口特征对扩样系数的双重影响,具有效率高、精度高、易于推广等特点.     

城市居民出行调查质量控制对策研究

居民出行调查是开展城市综合交通规划最基础性的工作,是掌握城市交通运行规律和获取市民对交通发展诉求的最有效途径,但往往受诸多因素制约而达不到预期的效果。文章就调查组织机构、调查队伍建设、调查方法、调查表质量检查等四个对居民出行调查成果质量具有根本性影响的方面进行了全面的分析与论述,提出了具有可操作性的质量控制对策与方法。文章运用类别分析法,对一线调查人员来源及其特征进行剖析,提出相对合理的调查队伍组织结构;同时,还针对调查实施阶段中调查培训、入户调查、表格验收等环节的工作流程,提出行之有效的质检管理方式与技术细则。     

一种基于手机定位数据的出行行程识别方法

提出并实现了一种基于手机定位轨迹数据的出行行程识别方法.通过速度对轨迹点进行划分,将低于一定速度阈值以下的轨迹点合并为候选停留位置,再利用距离阈值和时间阈值对候选停留位置进行合并,从而确定出真正的停留点,继而自动统计出行次数和出行时间.该方法解决了手机定位数据的定位漂移和抖动的问题,行程识别精度高,识别结果可为交通规划工作提供相关数据,并具有比传统交通调查方法更低的成本和更短的数据更新周期.     

中国城市交通调查与模型现状及发展趋势

城市交通调查和交通需求模型在中国已有30多年的发展历程,在新的数据环境和城镇化发展背景下,有必要探讨交通规划定量分析技术的发展方向。首先介绍中国城市交通调查的技术问题、体制保障等现状情况,同时概括交通模型的技术发展和应用现状。其次,从调查数据采集和维护机制,交通模型理论体系和功能需求,人才队伍以及模型在交通规划决策中的地位等方面分析交通调查和模型存在的问题。最后,预判中国城市交通调查和模型的发展趋势,提出大数据和交通模型互动发展、交通模型和GIS技术全面结合、加快制定指导手册和标准等相关发展建议。