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。     

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...     

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。     

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...     

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...     

基于随机系数Logit模型的市内出行方式选择行为研究

出行方式选择行为研究对出行行为分析和预测具有重要意义. 以往研究假定某一群体内的所有出行者的偏好都一样,这与实际不相符. 随机系数Logit 模型假定出行者的偏好不一致,并能分析出行者个体特征对于出行者偏好的影响. 本文利用随机系数Logit 模型对市内机动化出行行为研究. 考虑到心理因素对出行者出行选择行为具有影响,本文在研究中加入了出行可靠性、出行舒适性、出行灵活性3 个潜在心理因素. 通过研究表明,随机系数Logit 模型比传统的离散选择模型具有更高的拟合度. 随机系数Logit 模型的效用函数中,步行时间的系数为非随机变量;但车内时间的系数为随机变量,且与出行者结婚状况,是否有车,是否开车上班,月收入是否超过10 000元,以及对交通灵活性的主观需求相关.     

基于随机系数Logit 模型的市内出行方式选择行为研究

出行方式选择行为研究对出行行为分析和预测具有重要意义. 以往研究假定某一群体内的所有出行者的偏好都一样,这与实际不相符. 随机系数Logit 模型假定出行者的偏好不一致,并能分析出行者个体特征对于出行者偏好的影响. 本文利用随机系数Logit 模型对市内机动化出行行为研究. 考虑到心理因素对出行者出行选择行为具有影响,本文在研究中加入了出行可靠性、出行舒适性、出行灵活性3 个潜在心理因素. 通过研究表明,随机系数Logit 模型比传统的离散选择模型具有更高的拟合度. 随机系数Logit 模型的效用函数中,步行时间的系数为非随机变量;但车内时间的系数为随机变量,且与出行者结婚状况,是否有车,是否开车上班,月收入是否超过10 000元,以及对交通灵活性的主观需求相关.     

考虑偏好差异的后疫情时代居民出行方式选择行为研究

为探究后疫情时代居民出行方式选择行为，运用选择实验的方法，基于问卷调查获得选择行为数据，构建出行方式选择的混合Logit模型和潜在类别条件Logit模型。采用Stata软件标定模型参数，得到后疫情时代影响居民出行方式选择的主要因素。结果表明，两种模型均体现了个体出行方式选择的异质性，潜在类别条件Logit模型与混合Logit模型相比拟合优度提高了13%， 预测精度提高了3.03%，为突发公共卫生事件下分析出行行为的个体异质性提供了一种有效工具。潜在类别条件Logit模型根据居民所处低、中风险区两种情景，分别将居民划分为4类、5类人 群。从出行方式属性上看，等待时间和在途时间成为居民选择出行方式最重要的影响因素。从个人社会经济属性上看，在后疫情时代收入更高的女性更倾向选择私家车出行，年龄越大对行程费用越敏感，男性更愿意选择公交、地铁出行。     

到达车站的步行时间对老年人公交选择的影响

公共交通是老年人重要的出行方式,到达车站的步行时间是公交服务质量的重要组成部分. 以出发地到车站的步行时间表征车站可达性,基于陈述性偏好调查数据,利用随机系数Logit 模型研究步行时间对老年人公交选择行为的影响. 研究表明：随机系数Logit 模型比传统的多元Logit 模型具有更高的拟合度. 随机系数Logit 模型的效用函数中,车内时间系数为非随机变量,步行时间系数为随机变量;性别、年龄、是否拥有电动车、教育程度、月收入是否大于3 000 元、是否经常使用公交等个人统计学属性,以及老年人对身体状况的主观感知、老年人对体育活动的态度等心理因素,对老年人步行时间价值具有显著影响.     

无人驾驶汽车对出行方式选择行为的影响

无人驾驶汽车对出行者出行选择行为具有重要影响,进而可以影响到城市交通需求、城市空间布局和城市规划. 基于扩展技术接受模型和考虑不同出行者偏好的异质性,建立带潜变量的随机系数Logit模型,研究出行者的出行特征、心理潜变量和个体的社会经济属性对无人驾驶汽车选择行为的影响. 结果表明:与传统的多项Logit模型相比,带潜变量的随机系数Logit模型拟合度更高;不同的出行者对出行费用的偏好具有异质性,在效用函数中,出行费用服从正态分布;无人驾驶汽车选择行为不仅受到出行特征和社会经济属性的影响,而且还受到感知信任、社会规范和行为意向等心理潜变量的影响;降低无人驾驶汽车的出行费用可以提升出行者选择无人驾驶汽车出行的概率.      

考虑潜在类别的老年行人交通事故严重程度致因分析

人口老龄化问题日益突出，老年行人的出行安全同样引起各界重视。本文基于潜在类别聚类分析和随机参数Logit模型相结合的两步法深入探究影响老年行人交通事故严重程度的诱因。对北卡罗来纳州2007—2019年65岁及以上老年行人与机动车的碰撞数据进行清洗。为消除碰撞数据中固有的未观察到的异质性，首先进行潜在类别聚类分析，依据拟合优度指标确定最佳聚类数，将数据分成3个集群，分别对每个集群进行特征描述。然后，分别对每个集群建立随机参数Logit模型，以进一步探索集群内部未观察到的异质性，同时计算各显著变量的边际效应，量化其对事故严重程度概率的影响。结果显示，随机参数Logit模型具有更好的拟合优度；不同集群参数估计结果有所差异，一些变量只在特定集群内是显著的；集群1中，“救护车援助”为随机变量，集群2中“事故发生在城市”为随机变量，集群3中未发现随机变量，退化为多项Logit模型。本文研究结果可为交通工程师和政策制定者提供更可靠准确的老年行人交通事故严重程度诱因信息，为老年行人出行安全改善方案的制定提供理论支撑和技术支持。     

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在分析通勤者出行时间与出行方式选择特征的基础上,建立出行时间—出行方式与出行方式—出行时间两个方向的Nested Logit模型.利用北京市第三次居民出行调查数据,借助BIOGEME软件对两个模型进行估计.首先通过包容系数对Nested Logit模型的结构关系进行辨识,结果显示,出行时间—出行方式选择模型比出行方式—出行时间选择模型合理,表明通勤者在选择出行时间后,在其约束下考虑合适的出行方式;在此基础上,对出行时间—出行方式选择模型的参数进行标定并分析标定结果,进一步揭示通勤者出行时间与出行方式的选择特征,从而为制定高峰时期相关管理政策提供理论依据.     

基于MNL模型的城市公共交通出行时间价值估计

在进行公共交通换乘行为变化敏感度分析以及公交票价的制定过程中,均需将出行时间和费用联系起来考虑,出行时间价值是联系出行时间和费用的纽带．本文首先分析了基于随机效用最大化理论的Multinomial Logit（MNL）方式选择模型的基本思想,用MNL方式选择模型的简化模型对出行时间价值进行了量化．接着以北京市为例,考虑出行者的出行时间、费用以及收入等因素,估算出了北京市各种收入群所对应的出行时间价值．然后通过对选择公共交通出行者属性的分析,加权平均各种收入群对应的出行时间价值,最终估计出了北京市城市公共交通的出行时间价值．估算结果符合北京市的实际情况.     

混合Logit模型的参数估计与应用研究

混合Logit模型具有较高的灵活性,其效用变量的系数可以服从正态分布、对数正态分布、SB分布等多种形式. 本文以北京市居民出行调查数据为基础,建立交通方式选择的混合Logit模型,允许系数取不同分布类型的组合,采用极大模拟似然法完成参数估计. 在模拟中使用拟随机数序列计算模拟概率,首先使用变序Halton序列给出几种高精度的结果,进一步采用MLHS（Modified Latin Hypercube Sampling）方法对其中最好的假设模拟求解,为效用变量的系数确定了合适的随机分布函数. 参数的估计值清晰地解释了影响人们出行的各种因素.     

基于Nested Logit模型的共享单车选择行为研究

近两年来,共享单车迅速发展,已有研究较少从微观角度来阐释共享单车的选择行为.本文基于随机效用理论,构建Nested Logit模型,选取出行目的、接驳时间、在车时间、停车时间、费用等出行特征变量,选取下雨(雪)、空气质量、气温、风力等级等天气状况变量,选取年龄、性别、收入等社会经济变量作为效用函数的特征变量,采用D-optimal法设计问卷,在济南市开展共享单车实证调查.基于收集到的样本进行参数标定,找出影响共享单车及其他出行方式选择的关键影响因素;并对共享单车的乘车费用与接驳时间进行弹性分析,明确了共享单车乘车费用与接驳时间变化对短途出行结构的影响.