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手机数据在交通调查和交通规划中的应用 总被引:4,自引:0,他引:4
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。 相似文献
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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。 相似文献
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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. 相似文献
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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。 相似文献
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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... 相似文献
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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. 相似文献
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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. 相似文献
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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. 相似文献
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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. 相似文献
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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%。 相似文献
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罗赟 《广东交通职业技术学院学报》2021,20(2):7-10,46
手机信号会定时与周围手机基站进行连接,通过对手机时空信号的分析,可有效的掌握交通出行的整个过程.以手机信令数据为基础,分析客流出行特征,通过挖掘客流的出发起终点、工作地及居住地等信息,可掌握高速公路客流的交通特性,为高速公路改扩建工程方案设计提供定量支撑.本文选取广深高速公路上的特征断面,通过分析客流手机信令数据,得出... 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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