基于手机信令的城市机动化方式细分双层模型研究 |
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作者姓名: | 郭煜东 杨飞 周涛 姚振兴 张楚良 魏胤呈 |
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作者单位: | 1. 西南交通大学,交通运输与物流学院;2. 重庆市交通规划研究院;3. 长安大学,运输工程学院;4. 香港大学,统计及精算学系 |
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基金项目: | 国家自然科学基金;;教育部人文社会科学基金~~; |
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摘 要: | 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。
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关 键 词: | 智能交通 机动化方式细分 双层模型 手机信令数据 密集道路网络 |
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