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马小毅 《交通运输工程与信息学报》2010,8(1):14-19,34
居民出行调查是科学制定城市交通发展战略、政策、技术法规的基础性工作,在日益复杂的城市交通环境中,提高数据扩样的精度一直是一个研究重点.本文按照数据的扩样流程系统阐述了数据扩样方法。首先,分层次的直接扩样方法有效地控制了扩样后数据的分布特征;其次,根据核查线交通量等客观数据,基于最大似然法原理,应用交通规划软件CUBE的矩阵估算模块对数据进行了核查校正;最后,针对抽样技术的缺陷,增加中区校核的过程,对校核到的沉默需求分四种方法返回出行目的进行比较寻优。扩样方法在2005年广州居民出行调查中得到了应用,取得了较好的效果。 相似文献
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为提高居民出行入户调查样本代表性,使调查数据能够准确反映居民出行特征,在分析居民出行调查数据处理现状及常规扩样方法局限性的基础上,引入基于人口合成技术的IPU算法(iterative proportional updating)和GRE算法(generalized regression),对深圳市居民出行入户调查数据进行实证分析,并利用相关系数及相对误差指标对扩样结果进行评价.结果表明:利用算法关联家庭与个人表的频数矩阵,通过迭代调整扩样权重值、IPU算法和GRE算法均能很好地拟合家庭与个人的属性分布与总体一致,且相对误差控制在6% 左右,满足扩样的精度要求.由于IPU算法更具普适性,算法不受初始权重及稀疏样本限制,其扩样误差及波动性较小,扩样结果更为稳健. 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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为改善传统居民出行调查受制于调查对象的主观感受,难以获得客观、真实的特征数据等问题。通过借助百度地图API(Application Programming Interface,简称API)开源数据,构建了一套科学的技术方法,实现与传统出行调查数据的融合。以石家庄2015年居民出行调查为例,对小汽车、公交及其他方式出行距离、出行时耗等关键数据误差进行修正,形成了更为客观、精确的出行特征指标。基于此,还对修正数据进一步挖掘,实现对石家庄公交出行链各环节指标逐一剖析,并就如何提升公交整体服务水平及竞争力,提出了具体改善建议。 相似文献
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分析传统居民出行OD调查方法的不足,提出一种基于电子地图平台的新方法。通过友好的操作界面平台,利用标准化的数据形式省去后期大量的人工数据录入及处理工作。避免以往调查与统计空间分离的状况,提高数据的可信度,节约调查和数据录入费用,增强可操作性、提高工作效率、降低工作强度、提高精确度,具备广阔的使用前景。 相似文献
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居民出行调查抽样率模型 总被引:6,自引:0,他引:6
运用数理统计学原理分析了简单随机抽样的特点, 及其在应用中的过于随机给居民出行带来的影响, 提出分层抽样的调查方法, 推导了基于按比例分配和最优分配的抽样率公式, 讨论了居民出行调查中的分层方法。建议对于大型城市采用简单随机抽样方法; 而对于中小城市, 按年龄分类, 采用分层抽样方法, 以提高调查精度。 相似文献
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为精确预测高速公路站间旅行时间,融合收费数据和微波车检数据开展预测. 首先,基于两种数据源的预测结果,采用决策级融合策略;然后,建立了权重分配预测模 型、BP神经网络预测模型;针对神经网络收敛速度慢,易陷入局部最优的缺陷,基于遗传 算法优化BP神经网络预测模型;最后,利用京哈高速公路北京段收费数据和微波检测器 数据对3 种融合模型进行了验证,对比工作日及非工作日2 种交通流状态下3 种模型的性 能指标.试验结果表明,基于遗传神经网络的融合模型相比其他2 种模型,预测精度及稳 定性均得到了较高的提升,相对误差控制在10%以内,能够更好地满足实际需求. 相似文献
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为提高城市中心区干线公交车辆行程时间的预测精度,在拟合公交车辆行程时间分布特征的基础上,提出基于多源数据的干线公交行程时间预测模型.对RFID及GPS检测器获取的实际数据进行预处理及分布拟合,其中混合高斯分布函数适用于单路段拟合,对数正态分布适用于多路段的拟合.采用皮尔逊相关性系数对影响行程时间的因素进行相关性分析,其中上游路段前2 个时间窗的平均行程时间的影响最大.分别采用ARIMA、改进的SVM模型对行程时间进行预测,其中改进的SVM模型的平均绝对百分比误差为6.26%,优于ARIMA模型的11.69%,更适用于短距离交叉口间的公交车辆行程时间预测. 相似文献
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为提高城市中心区干线公交车辆行程时间的预测精度,在拟合公交车辆行程时间分布特征的基础上,提出基于多源数据的干线公交行程时间预测模型.对RFID及GPS检测器获取的实际数据进行预处理及分布拟合,其中混合高斯分布函数适用于单路段拟合,对数正态分布适用于多路段的拟合.采用皮尔逊相关性系数对影响行程时间的因素进行相关性分析,其中上游路段前2 个时间窗的平均行程时间的影响最大.分别采用ARIMA、改进的SVM模型对行程时间进行预测,其中改进的SVM模型的平均绝对百分比误差为6.26%,优于ARIMA模型的11.69%,更适用于短距离交叉口间的公交车辆行程时间预测. 相似文献
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定点检测器采集的路段行程时间样本中通常包含连续通行和非连续通行两部分,针对连续通行样本的识别,传统的固定阈值方法无法提供合理的结论.将行程时间样本时间序列化后,利用其差值的平稳随机性质,采用基于统计学的离群点检测的参数方法分离样本比传统方法更加科学有效.通过实证分析,非连续通行样本的占比是一种能够分离样本的指标.关联性分析的结论表明,该指标在4 分钟车程长度以内的路段中取值平稳,在4 分钟车程长度以上的路段中取值则受到道路等级、路段长度、交通运行状态、区位用地性质等多种因素的综合影响. 相似文献
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对居民出行调查的主要结论形式——平均出行次数、出行方式结构和出行时间与工作地特征之间的关系进行了详细的分析,发现相互之间有明显对应关系,若能按照工作地特征分层(或分类)开展出行调查,则样本极具代表性.基于分层抽样,提出了一类新的居民出行调查方法,并对其中的抽样方法作了细致的研究,提出了总体及分层抽样率的确定公式.以温州市平阳县万全镇为例,讨论抽样率公式中的参数取值,得到了对应于7类工作地的出行调查抽样率大小,说明了本文方法的可操作性.并分析了本文所提出的调查方法相对于简单随机抽样法的优势. 相似文献
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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