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。     

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...     

基于手机信令的城市机动化方式细分双层模型研究

针对现阶段手机信令数据难以适用城市复杂出行环境，无法有效区分密集路网下机动化出行方式，本文提出一种考虑路径精准拟合与多维时空特征的双层识别模型。在出行路径识别层面，Savitzky-Golay(S-G)滤波能有效平滑信令数据相对实际出行路径的波动，线性插值算法能弥补信令数据时空缺失。在出行方式识别层面，探究了识别路径相似度、出行时间相似度、加速度、小波速度等关键因素，利用K-临近算法识别公交、小汽车。结果表明：本文提出方法能有效细分城市密集路网环境下的公交与小汽车出行，识别准确度分别达到88.29%和82.28%。在不同出行距离、出行时段、拥挤状态、道路等级、道路类型及识别路径相似度等角度，识别效果均优于随机森林等算法。研究支撑了基于信令数据的出行特征精准挖掘，为道路规划建设，公交线网规划等提供重要基础。     

基于手机信令的全社会公路旅客出行量测算方法

为了准确统计全社会公路旅客出行量,针对传统公路客运量统计口径小、覆盖范围不全、无法全面反映公路旅客实际出行情况的问题,基于手机信令数据,通过用户位置识别、旅客出行链整理、旅客出行方式判别、城区范围划分及数据多层扩样,构建了全社会公路旅客出行量测算方法.为了验证所建方法的准确性和合理性,以京津冀地区的手机信令数据为例,对全社会公路旅客出行量进行了测算,同时利用手机用户性别、年龄标签进行自校核,并与官方数据进行对比.结果表明,在跨城市出行统计方面,基于手机信令数据的全社会公路旅客出行量测算方法较传统方法能更加全面、准确地反映全社会公路旅客的实际出行情况.     

基于手机信令数据的常规公交站间OD识别

为识别手机用户乘坐常规公交的OD,结合公交车辆GPS轨迹,在考虑常规公交换乘行为的基础上,建立基于手机用户与车辆轨迹相似度的常规公交出行识别模型,以及站间OD概率模型。通过地铁出行识别,融合手机信令数据与IC卡数据,提取包含百万样本的公交与非公交出行数据,以此作为验证集。进一步分析各参数取值、出行距离、公交线路重复系数等因素对公交出行与站间OD识别的效果。结果表明：在验证集中,常规公交出行方式识别精确率可达0.807,召回率0.912,换乘识别精确率可达0.660,召回率0.756,公交线路识别准确率可达75.5%,站间OD 识别准确率可达71.9%,参数取值的不同对识别效果影响较大。此外,出行距离越长、公交线路重复系数越低,公交线路与站间OD识别准确率越高,出行距离6 km以上、平均公交路段重复系数4 以下的识别效果最佳。     

基于手机信令数据的出行端点识别效果评估

为了研究利用手机信令数据识别个体出行端点的应用效果，开展实地采集手机信令数据的出行试验，且同步采集相应的GPS轨迹数据和出行日志作为算法评估的真实数据，提出出行端点识别的3阶段处理算法. 首先，提出等时距补点算法平衡各信令定位点的时间权重；然后，利用凝聚层次聚类算法将定位点聚类成不同的类簇；最后，针对已有研究中缺乏关注的类簇震荡现象，提出新的震荡修正算法对聚类结果做进一步优化. 案例结果表明:本文提出的方法对出行端点识别的精度、距离误差和时间误差上均有较好的效果，出行端点识别个数的精度在84%以上，端点位置识别距离平均误差在220 m以内，出行端点的离开和到达时间的平均误差分别为7.7 min 和5.3 min；在不同的出行目的的比较中，以工作为目的的端点识别效果最好，以娱乐购物为目的的端点识别效果相对较差.      

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.     

基于手机传感器数据的交通出行调查实证评估

应用手机传感器与调查问卷, 同步采集了校园内高校学生2周的真实出行轨迹; 考虑了真实出行环境下的手机传感器数据特征, 结合高斯滤波预处理数据, 根据轨迹点的时空聚类特性, 用时空聚类算法识别了出行端点和出行时间, 结合轨迹点速度、加速度特征, 利用支持向量机识别了出行方式; 将手机传感器数据与调查问卷、查核线数据对比, 分析了手机传感器数据出行特征识别的准确程度, 验证了出行特征的提取效果。分析结果表明: 手机传感器与问卷调查识别出行链的成功匹配比例为81.66%, 说明手机传感器数据可有效记录出行轨迹; 时空聚类算法参数中核心点空间半径为26.92 m, 最小样本点为129, 时间约束为129 s时, 出行端点识别准确率为93.02%, 出行时间识别准确率为90.84%, 说明手机传感器识别出行端点和出行时间的效果较好; 当支持向量机设置类型为经典支持向量机, 核函数为径向基函数, 惩罚系数为0.797, 核参数为2.260时, 出行方式识别准确率为89.86%, 即利用手机传感器能够有效识别出行方式。可见, 手机传感器数据识别结果合理, 能为手机传感器数据应用于实际出行调查做支撑。      

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。     

基于综合交通网络的干线公路客流预测方法

提出了一种融合多种运输方式的干线公路客流预测方法;通过引入基于“人次”的标准客运单元和“点-线”的枢纽节点转化方法,将公路、铁路、航空以及水运等不同运输方式子网络进行融合,构建了可体现不同运输方式之间换乘关系的综合交通网络模型;考虑出行经济费用、出行时间、最大出行恢复时间、舒适度等因素,构建了综合交通网络下不同运输方式的阻抗模型;利用额定载客数和单位时间发车次数等参数,实现了综合交通网络下不同运输方式路段最大容量的标定;基于标准客运单元和综合交通网络模型提出了考虑综合交通阻抗的客流分布预测模型,实现了考虑其他运输方式影响的干线公路客流预测,并以黑龙江省哈大绥齐地区为例进行方法验证。研究结果表明:与2019年的实际观测值相比,在无伴行线路时基于综合交通网络的干线公路客流预测方法预测结果平均误差为5.47%,略低于传统四阶段法的6.14%,但在有伴行线路时该方法平均误差为4.58%,远小于传统四阶段法的11.89%;相比传统四阶段法,该方法能够更好地反映综合交通网络结构变化后转移客流对干线公路客流量的影响;相比新增水运线路,新增高速铁路或普通铁路伴行线路对干线公路客流影响更大,更能促使公路客流向铁路进行转移。      

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.     

基于有趣地点压缩的时空轨迹聚类

研究移动物体时空轨迹局部关键地点时空相似的聚类问题.根据移动物体的运动状态提取轨迹中的有趣地点,利用最小包围盒技术对这些有趣地点进行描述,得到基于有趣地点压缩的轨迹表示形式;然后给出一个时空属性相结合的相似性度量公式,对压缩表示的轨迹进行相似性度量;基于这个相似性度量公式对轨迹进行聚类,聚类方法采用层次聚类法.实验结果表明,本文提出的方法能有效地对移动物体时空轨迹进行聚类,由于采用了增量式的轨迹压缩方法,不仅提高了聚类的速度,而且还实现了增量式的轨迹聚类.     

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。     

货车轨迹数据在公路货运系统中应用研究综述

随着轨迹数据可获取性及精度的持续提高，货车轨迹数据被广泛应用于公路货运系统的 规划与管理中，同时，人工智能和大数据分析技术的快速发展也为公路货运系统研究带来新的机 遇与挑战。本文全面梳理并总结了公路货运轨迹数据应用领域的相关研究，从基于轨迹数据的 货运出行信息辨识、货运系统关键特征预测、货运轨迹数据进一步应用3个方面回顾现有文献的 研究目标、主要内容和研究方法。通过文献分析发现：货运出行信息辨识研究聚焦于货运停留 点、车辆和货物、活动出行模式等热点主题，但现有辨识方法多移植于旅客出行研究，需要更多地 考虑货运出行的独特特征。在货运系统关键特征预测方面，研究者主要针对货运行程时间、空间 位置、出行需求等主题展开研究，并证明了基于轨迹数据预测货运特征的可行性，但预测时空范 围较为局限，需要根据具体的货运任务、货车司机特征和货运政策进行深入研究。此外，轨迹数 据也被应用于货运出行路径选择行为、货运停车休息行为、行驶安全、货运排放和能耗分析、货运 政策评估等研究。最后，在总结现有研究不足的基础上，本文认为未来研究应重点将货运轨迹数 据与其他多源数据相结合，从3个关键技术进行突破：一是针对货运实践个体，重点探索高效货车 驾驶员的出行特征和出行模式，并在货运系统中进行推广应用；二是针对交通运输新技术和新形 势，重点开发和优化自动驾驶技术和重大应急事件影响下的货运组织模式与策略；三是针对货运 供需关系及匹配机制，重点研究货运全流程供需状态辨识与预测，并结合深度学习等方法训练和 开发智能供需匹配模型，从而优化货运系统调度，助力社会散乱运力资源整合，提高货运系统的 综合效率。     

浮动车数据在车辆路径问题中的应用

利用浮动车信息采集系统预测路段行程时间,实现对带时间窗的混合车辆配送路径选择的优化.提出了带时间窗的混合车辆路径选择优化问题的求解模型;设计了浮动车地图匹配和路段行程时间预测算法,以实现对路段行程时间的预测,并通过给出的成都市浮动车数据证明了所提出的算法比同类算法更有效——地图匹配率提高6%,路段行程时间预测值与实测值的拟合度更高,运输总费用节约24%.     

交通拥挤网络效率衡量方法研究

提出了一种交通网络效率的定量衡量方法.该方法综合反映了在达到平衡状态下的交通网络中,交通流量、出行者的出行行为和旅行费用等因素对网络效率的影响,可以用来对交通网络的运行绩效进行合理的估计,且适用于任意平衡状态下的交通网络.算例表明,与其他既有方法相比,该方法能对交通网络的效率进行合理标定,并能对相关交通现象作出科学解释.