基于手机信令数据和Needleman-Wunsch序列匹配算法的都市圈出行方式识别

为弥补传统的居民出行调查方法在都市圈出行调查中的不足,提出一套基于手机信令数据的都市圈跨市出行方式识别算法,通过分析不同出行方式在出行路径、出行时间、出行地点方面的差异,实现高铁、大巴及小汽车3类主要跨市出行方式识别。首先,在成都市成华区和资阳市雁江区设计都市圈出行试验,招募志愿者采集出行手机信令数据;然后,分析都市圈跨市出行连接信号基站分布特征,再基于Needleman-Wunsch序列匹配算法提取出行路径信息,区分高铁出行和公路出行;最后,针对公路出行方式构建模糊识别模型,划分小汽车和大巴车出行。研究结果显示,在志愿者出行识别中,通过与志愿者出行日志对比,所提模型出行路径识别准确率达93.80%,3种出行方式均被正确识别;在研究区域全部手机用户集计出行识别中,3种出行方式占比大致为12.79%, 1.36%, 85.85%,与成都交通发展研究院2021年公布的《成德眉资区域出行报告》中出行分担比基本相同（12.23%, 1.36%,86.41%）,证明所提算法识别效果良好。