基于信令数据的建成环境与轨道客流分布关系确定方法技术

本发明专利技术公开了一种基于信令数据的建成环境与轨道客流分布关系确定方法。基于个体每天产生的手机信令数据，通过时空聚类算法，将轨道车站客流的手机信令数据按个人识别号及触发时间排序，在对数据进行预处理，利用时空阈值算法完成客流在轨道车站点周边的分布地点识别，进而利用时空聚类算法规则，以基站轨道乘客数量为聚类簇，识别轨道客流在车站周边分布的热点区域。然后，在提取热点区域内城市建成环境中各类公共基础设施数量基础上，建立客流分布数量与建成环境设施数量的关联性结构方程模型，分析客流分布与建成环境的关联关系。本发明专利技术方法可用于评估城市不同区域建成环境对轨道客流分布的影响程度和相关性关系。

A method to determine the relationship between the built environment and the rail passenger flow distribution based on signaling data

【技术实现步骤摘要】
基于信令数据的建成环境与轨道客流分布关系确定方法
本专利技术属于交通大数据的信令数据信息识别领域，尤其是针对轨道交通线网规划、轨道站点优化和轨道站点周边城市规划等领域，该方法可用于评估城市不同区域建成环境对轨道客流分布的影响程度和相关性关系，为其提供定量分析技术支撑。
技术介绍
随着各国城市的不断扩张，居民出行特征逐渐多元化，由于长距离、大容量的轨道交通能够满足城市居民的主要出行需求，成为城市交通骨干。然而轨道交通车站客流来源去向分布如何，是否会按照相关规划预期结果一直受到行业规划者与政府部门的关注。通常，轨道交通建设可提高区域的交通可达性，为不同城市区域带来人流，促进城市活力，而站点周边的城市建成环境好坏也影响轨道站点客流量吸引力，被认为是车站客流的主要影响因素之一。随着站点周边环境精细化综合开发的需求的提出，如何聚焦到具体地块或者热点区域对站点客流的量化贡献，而非周边建成环境的整体相关性分析仍需进一步研究。手机信令作为移动端与基站交互的数据，具有非连续以及时空触发不规律的特性，并可通过交互基站的位置区(LAC)、编号(CID)等信息实现移动端的粗略定位，为基于信令数据的出行OD、出行速度等研究提供基础。城市建成环境是指为包括大型城市环境在内的人类活动而提供的人造环境，其中人的出行目的地通常被称为城市兴趣点(PointofInterest,POI)，在愈加综合的城市建成环境中，不同类型的城市POI出现更为聚集甚至重叠的情况，形成团状聚集态。然而传统交通四阶段法大多只从宏观对轨道交通线网客流进行评估，由于成本高耗时长而少有微观角度评估站外客流分布，AFC数据则只能获取站点的进出站客流总量，难以追踪客流来源去向。通过手机信令数据获取区域热点区域，分析客流热点区域与城市建成环境的相互关系，有助于轨道交通规划中，准确分析轨道站点最优选址，定量支撑轨道站点布局及优化，为轨道交通发展规划提供定量依据。因此本专利技术基于手机信令数据，利用时空聚类与SEM模型，对轨道出行乘客站外热点区域，完成基本预处理与信号漂移、乒乓切换等预处理后，基于信令触发规则、TDOA和ST-DBSCAN进行提取；同时基于SEM实现不同城市环境不同类型站点的热点区域客流与城市建成环境的关系，同时量化评估各类因素的作用系数。本专利技术通过研究利用手机信令数据与城市建成环境数据，实现轨道客流影响因素量化分析与提取，为把握轨道线网站外客流分布，轨道站点选址优化提供基础，对轨道交通发展规划提供定量依据。
技术实现思路
为了克服现有技术的上述缺点，本专利技术提出了基于信令数据的建成环境与轨道客流分布关系确定方法，旨在解决城市范围内基于手机信令数据与城市建成环境的轨道交通客流影响因素提取，尤其是综合复杂城市发展建设环境下不同城市区域多种类型站点客流影响因素。本专利技术运用中心城区范围海量信令数据与城市建成环境(POI，城市公共交通设施)数据，在完成数据基本预处理和个体信令数据提取后，筛选轨道出行个体；利用TDOA与ST-DBSCAN识别出站客流分布热点区域，利用SEM量化提取轨道出行客流主要影响因素。其中，特别分析了综合复杂城市发展建设环境下不同城市区域多种类型站点客流影响因素。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：基于信令数据的建成环境与轨道客流分布关系确定方法，包括如下步骤：步骤一、创建轨道信息数据库和城市建成环境数据库，保存用户出行信令数据、城市兴趣点数据以及城市公共交通设施数据；步骤二、删除重复缺失数据、通信失败和小样本数据，将存在轨道出行的信令数据按时间排序；步骤三、剔除乒乓切换与信号漂移数据，形成用户出行手机信令基础数据；步骤四、基于停留时空特性识别乘客轨道出行目的地；步骤五、基于时空聚类算法识别轨道站热点范围，根据热点基站数量量化热点区域；步骤六、建立轨道客流分布与建成环境关联关系模型。与现有技术相比，本专利技术的积极效果是：本专利技术针对目前轨道客流影响因素评估提取中，存在的数据动态性差、研究精度不足、判别方法依赖经验判定等问题，提出了基于手机信令和城市建成环境的轨道站点客流因素提取方法，利用限幅滤波实现信令数据预处理，利用TDOA与ST-DBSCAN量化识别轨道热点区域，利用SEM与城市建成环境数据，实现乘客热点区域客流影响因素评估与提取；并结合城市不同地区与站点类型，对比不同站点影响因素差异。具体包括：一、基于限幅滤波的信令数据预处理为保障通信质量，手机信令数据通常海量繁杂，需对数据进行预处理，包括删除重复数据、缺失数据、通信失败数据和小样本数据的基本数据处理，再按唯一识别号MSID以及获取时间对信令数据排序，利用限幅滤波，通过速度阈值去除信号漂移数据与乒乓切换数据，获取每个个体的完整信令数据。二、基于TDOA与ST-DBSCAN的客流热点区域提取在个体每日信令数据中，结合信令触发规则与TDOA识别个体出站站点，再根据各基站停留时间确定轨道出行目的地。完成所有客流出行目的地识别后，以基站坐标为xy轴，基站中客流数量为z轴，利用ST-DBSCAN识别热点范围，并取其前85％且轨道客流大于4的基站作为真实热点范围，根据范围基站数量确定热点区域。三、基于SEM的轨道交通换乘站点提取在热点区域识别的基础上，统计各个热点区域建成环境特征(各类POI数量、公共交通设施数量与属性)、站点热点区域数量，利用SPSS信效度检验各种因素对轨道客流的影响效果，剔除Cronbach'sα及累计解释方差低贡献度低的影响因素，预先确定变量间相互关系后，利用SEM实现因素重分类与因素间量化评估提取。本专利技术的优点在于：基于信令识别出行目的地方面，2G及以后的通信网络中，信令数据触发规则基本相似，均将记录个体MSID、触发时间、LAC、CID，结合基站布设特性，在3G/4G等后续通信网络中仍可实现个体轨道出站及目的地点识别；基于城市热点活动区域识别方面，相比传统四阶段法微观评估站外客流分布成本高耗时长，AFC数据难以追踪客流来源去向的问题，充分利用信令数据覆盖人群广、实时动态性强的特点，可深入挖掘不同时段(工作日、节假日等)不同区域(中心区、郊区等)不同类型站点(首末站、换乘站、普通站等)的聚集特性，利用ST-DBSCAN将基站客流数量纳入聚类因素，能有效找寻人群聚集区域并消除离散点；基于客流影响因素方面，充分利用城市建成环境数据，深入细化各种影响因素而非宏观建成环境对轨道客流的影响，利用SEM分析因素影响程度，针对城市建设综合开发的情况下，不同城市设施间相互影响的特征，解除其他方法中变量间相互独立的硬性条件，获取不同因素对轨道客流真实的影响效果。本专利技术为把握轨道线网站外客流分布，轨道站点选址优化提供基础，对轨道交通发展规划提供定量依据。附图说明本专利技术将通过例子并参照附图的方式说明，其中：图1为轨道客流影响因素提取流程图；图2为限幅滤波过滤对比图；图3为出站识别流程图；图4为ST-DBSCAN参数标定过程图；...

【技术保护点】
1.一种基于信令数据的建成环境与轨道客流分布关系确定方法，其特征在于：包括如下步骤：/n步骤一、创建轨道信息数据库和城市建成环境数据库，保存用户出行信令数据、城市兴趣点数据以及城市公共交通设施数据；/n步骤二、删除重复缺失数据、通信失败和小样本数据，将存在轨道出行的信令数据按时间排序；/n步骤三、剔除乒乓切换与信号漂移数据，形成用户出行手机信令基础数据；/n步骤四、基于停留时空特性识别乘客轨道出行目的地；/n步骤五、基于时空聚类算法识别轨道站热点范围，根据热点基站数量量化热点区域；/n步骤六、建立轨道客流分布与建成环境关联关系模型。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于信令数据的建成环境与轨道客流分布关系确定方法，其特征在于：包括如下步骤：
步骤一、创建轨道信息数据库和城市建成环境数据库，保存用户出行信令数据、城市兴趣点数据以及城市公共交通设施数据；
步骤二、删除重复缺失数据、通信失败和小样本数据，将存在轨道出行的信令数据按时间排序；
步骤三、剔除乒乓切换与信号漂移数据，形成用户出行手机信令基础数据；
步骤四、基于停留时空特性识别乘客轨道出行目的地；
步骤五、基于时空聚类算法识别轨道站热点范围，根据热点基站数量量化热点区域；
步骤六、建立轨道客流分布与建成环境关联关系模型。


2.根据权利要求1所述的基于信令数据的建成环境与轨道客流分布关系确定方法，其特征在于：步骤一所述轨道信息数据库包括：1)个体信令数据库；2)轨道站点位置数据库；3)基站数据库和轨道基站数据库；步骤一所述城市建成环境数据库包括：城市POI数据库；2)城市公共交通数据库。


3.根据权利要求2所述的基于信令数据的建成环境与轨道客流分布关系确定方法，其特征在于：所述轨道出行目的地识别的方法为：
(1)识别进站站点：以MSID为识别号，提取个体所有出行信令数据Q，以LACi和CIDi作为对象，将Q与轨道基站数据库ME匹配，第一次出现(LACm,CIDm)∈ME(LAC,CID)且EVENTIDm＝7/8时，第m条信令作为进站数据，其对应轨道站点视为轨道出行进站点；
(2)匹配出站信令：以Qm为起点继续与轨道基站数据库ME匹配，第一次出现且EVENTIDn＝7/8时，第n条信令作为出站数据；
(3)识别轨道出行目的地：与第n条信令数据计算匹配出站站点，然后利用出站后个体在不同基站范围停留时间长度，将个体第一次停留30min及以上的基站视为轨道出行目的地。


4.根据权利要求3所述的基于信令数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨飞，王利雷，郭煜东，
申请(专利权)人：西南交通大学，
类型：发明
国别省市：四川;51