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...     

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。     

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。     

基于手机话单数据的通勤出行特征分析 ——以深圳市为例

通过手机话单数据提取用户的出行特征具有可行性.然而,手机话单数据的稀疏性对提取居民出行时间特征造成困难.通过对深圳市手机话单数据的挖掘分析识别居民职住地,得到居民特征通勤序列,进而基于早、晚不同情况对居民通勤特征进行描述和分析.对比分析显示,通过手机话单数据得到的居民通勤距离和时间特征与居民出行调查结果较为一致,说明该方法可用以描述居民通勤特征.研究表明,深圳市居民通勤开始时间受通勤距离影响不大,大于10 km的中长距离通勤出行对应的平均通勤时间维持在一个比较稳定的值(45~50 min).     

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.     

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。     

基于个体出行数据的公共交通出行链提取方法

公共交通个体出行信息的提取对掌握公共交通出行的时空特征,改善居民通勤出行效率具有重要意义.研究从公交刷卡数据、公交定位数据、轨道AFC数据等海量公共交通多源数据的关联匹配与处理方法入手,提出了公共交通出行链信息提取中,换乘关系判断、通勤行为判别及出行起讫点匹配的方法与规则,标定了出行链匹配阈值参数,建立了基于个体出行数据的公共交通通勤出行链提取模型.提取模型的准确度验证表明:出行链结构提取及通勤出行判别的成功率均达到100%,出行阶段起讫点匹配成功率为87.5%,准确性为97.1%,满足了公共交通出行特征提取的需求.该方法为公共交通通勤出行判别及基于个体的微观通勤出行时空特征的深入分析奠定了基础.     

上海市第五次居民出行调查与交通特征研究

挖掘和分析居民出行调查的历史数据库,归纳城市交通演变的特点和规律,有利于更好地了解城市交通的发展全貌.通过对比上海市五次居民出行调查的成果,从出行强度、出行结构、出行分布等方面揭示改革开放30年来上海市居民出行特征的演变,反映出用地拓展、机动化发展给城市居民出行行为带来的变化以及对城市交通产生的影响.在相应研究分析的基...     

城市居民通勤出行方式服务水平评价

随着城市居民就业范围的扩大,通勤出行距离不断增加,通勤时段逐渐延长,使通勤出行日益复杂.因此,有必要对居民的通勤出行特征进行全面的分析研究,进而掌握通勤出行的规律,改善通勤出行的交通环境.本文首先从出行时间特征、出行距离,出行时耗、交通方式选择等方面对通勤出行的特征进行了分析;然后给出了通勤出行的评价体系,通过将logit模型和层次分析法相结合,得到通勤出行方式的服务水平;最后通过实例,验证了该方法的合理性,并给出了相应的评价结果.     

基于卡口车牌识别数据的车辆出行分析

车辆出行是城市道路交通的基本组成单元,掌握城市道路网车辆的出行信息,深入挖掘车辆出行特征与规律,能为城市交通管理提供决策信息.本文基于卡口车牌识别数据,提出了一套车辆出行分析框架.首先对全路网运行的所有车辆的个体出行进行辨识,提取所有车辆出行的路径和行程信息,并从个体和集计层面获取车辆出行的规律特征;利用车辆的多日出行信息和统计特征,提出了车辆职住地识别方法;基于外地车的出行特征,利用 K-means++ 算法对外地车进行分类.在实例分析中,以广州市道路网运行车辆作为研究对象,开展了车辆出行分析,实验结果验证了本文方法的有效性.通过本文方法挖掘的信息对城市道路交通管理具有重要意义.     

上海市居民通勤方式链特征分析与效率评价

为了解上海市居民通勤现状并改善其薄弱环节,以通勤时间为切入点,调查并分析上海市15个小区的居民通勤出行特征。首先明确通勤方式链定义,分析通勤方式链基本结构和环节组成,将其分为9大类23小类。同时划分4类通勤时间区间以及5类交通态度人群。总结方式链的时空分布规律,考虑主要态度人群"简单安全型"的通勤意愿,以公共汽车、地铁、公共交通组合方式链为例,评价方式链各环节效率。依据感知时间设计通勤者主观评价模型,不同环节通勤时间的改善会存在感知效果的差异。结果显示,接驳和候车是必要且易于改善的重点环节:接驳时间每增加1 min,期望节省时间平均增加0.021 min;候车时间每增加1 min,期望节省时间平均增加0.619 min。     

基于公交OD数据的居民公交出行特征研究

已有研究在应用“四阶段法”进行公共交通需求预测时,缺少对居民公交出行分布规律及变化特征的分析．文中通过从潍坊、常州、上虞、蚌埠和湖州五个典型城市居民出行调查数据库中提取出公交OD出行的有效数据,运用图形处理及模型标定等方法进行深入的数据挖掘,研究了居民出行时间消耗特征、出行时间分布特征和出行空间分布特征。指出：0公交出行的可容忍时间与建成区面积及公交分担率密切相关：②由于城市发展状态、经济发展水平及人们出行规律的不同,都会造成出行时间分布的差异;③分析同一城市不同时期居民出行空间分布时,应具体分析各区之间的出行联系强度。居民公交出行时空分布特征的研究,可以为城市公共交通需求预测及公交线网规划提供定量的参考依据及理论支持,该项研究的结论和分析方法可供其他城市借鉴和使用。     

小学生上下学出行特征分析与管理策略

小学生上下学交通是城市居民出行的重要组成部分,由于家长接送学生时私人小汽车的停放以及机非混合,严重影响了学校门口的交通运行。以小学生上下学出行为研究对象,结合某小学的分层抽样OD调查数据,研究小学生上下学出行方式,并与美国小学生的出行方式进行对比;采集学校所在路段的交通量,绘制12 h交通量时变曲线,与无学校影响的、类似路段的交通量时变曲线进行对比,揭示学校所在路段交通量波动特征和上下学出行结构特征。在出行结构分析和交通量分析基础上,从出行结构和供需关系两方面提出改善小学生上下学交通的管理策略。