一种基于身份感知数据且面向仿真的交通需求确定方法技术

本发明专利技术公开了一种基于身份感知数据且面向仿真的交通需求确定方法，该方法基于身份感知数据，通过时间阈值法，统计所研究时间范围各行政区中的人口和出行矩阵数据作为样本数据，基于各行政区的历史人口年鉴统计数据，使用二次移动平均法预测出所研究时间范围的人口数据作为扩样基准，将人口样本数据和扩样基准输入到人口扩样算法中，扩样收敛后得到扩样系数表，采用扩样系数表中对应行政区、年龄结构和性别结构的扩样系数，对出行矩阵样本数据进行扩样，汇总相同行政区不同年龄和性别结构的常住人口出行量，最终得到全量出行矩阵。本发明专利技术将身份感知数据应用到交通需求仿真分析中，并使用设计的扩样算法为交通需求仿真分析提供较为细致的全量数据。提供较为细致的全量数据。提供较为细致的全量数据。

【技术实现步骤摘要】
一种基于身份感知数据且面向仿真的交通需求确定方法


[0001]本专利技术涉及一种基于身份感知数据且面向仿真的交通需求确定方法，属于交通仿真、交通大数据和交通规划领域。

技术介绍

[0002]中国城镇化率在过去五年经历了5.9％左右的增幅，然而日益增长的人口和有限的土地资源决定城市发展不可能通过无限制的空间增长实现，同时也导致一系列的城市问题。交通需求产生的直接原因不是城市化，而是在城市发展过程中人口、土地利用、交通基础设施等因素的空间分布与城市交通时空间上的相互影响关系，在理解此关系的基础上，合理规划交通运输系统对于实现城市与交通的协调和可持续发展具有重大意义。
[0003]以往关于交通需求分析的相关研究多是建立在基础地图、交通调查、社会经济和人口普查等传统数据分析的基础上，但是这些数据往往存在以下问题：(1)数据收集多以人工抽样调查为主，获取样本少、成本高，收集时间长；(2)数据更新速度慢，相对比较滞后，难以反映城市的动态发展趋势。随着大规模信息基础设施的建设以及互联网的普及，世界已经处于高速信息化时代，各行业时刻充斥着海量数据，在这样的背景下，身份感知数据在城市和交通规划行业脱颖而出。作为一类海量的人流活动数据，身份感知数据为挖掘居住、就业、出行等研究提供比传统数据源更实时、准确的数据支持，为交通需求仿真分析提供了多维视角，可以满足交通领域对基础数据源的需求。

技术实现思路

[0004]本专利技术所要解决的技术问题是：提供一种基于身份感知数据且面向仿真的交通需求确定方法，将身份感知数据应用到交通需求仿真分析中，并使用设计的扩样算法为交通需求仿真分析提供较为细致的全量数据。
[0005]本专利技术为解决上述技术问题采用以下技术方案：
[0006]一种基于身份感知数据且面向仿真的交通需求确定方法，包括如下步骤：
[0007]步骤1，基于身份感知数据，通过时间阈值法统计待研究时间范围各行政区内的人口数据和出行矩阵数据，其中，所述人口数据包括各行政区内不同年龄和性别结构的常住人口数量，所述出行矩阵数据包括各行政区内不同年龄和性别结构的常住人口出行量；
[0008]步骤2，基于各行政区内历史人口年鉴统计数据，使用二次移动平均法预测待研究时间范围各行政区内的人口数据；
[0009]步骤3，基于总量控制的原则，从行政区常住人口数量、年龄结构和性别结构三个方面控制人口总量和人口比例，设计人口扩样算法，算法收敛得到各行政区常住人口数量、年龄结构和性别结构扩样系数；
[0010]步骤4，根据人口扩样算法收敛后的常住人口数量、年龄结构和性别结构扩样系数，计算最终的扩样系数；
[0011]步骤5，根据步骤4最终的扩样系数，以使用身份感知数据统计的出行矩阵数据作
为样本数据，对各行政区内不同年龄和性别结构的常住人口出行量进行扩样，汇总各行政区内不同年龄和性别常住人口扩样后的出行量，得到待研究时间范围用于交通需求仿真分析的全量出行矩阵。
[0012]作为本专利技术的一种优选方案，步骤1所述身份感知数据指的是手机用户在发生通话、发短信或移动位置事件时，被运营商的通信基站捕获并记录同一用户信令轨迹所产生的数据。
[0013]作为本专利技术的一种优选方案，所述步骤1中，通过时间阈值法统计常住人口的依据是：若某人M天内共有N天以上的时间出现在同一行政区且夜间在其居住的地方累计停留时间超过A秒，则确定其为常住人口，M>N，M、N、A均为预先设定的阈值。
[0014]作为本专利技术的一种优选方案，步骤2所述二次移动平均法的线性预测模型为：
[0015]F
t+T
＝a
t
+b
t
·
T
[0016][0017][0018]其中，t表示期数，T表示由t期向后推移的预测的期数，y
k
为第k期观测值，n为移动平均期数，F
t+T
表示由t期向后推移的T期的预测值，a
t
为已知预测序列t期预测对象的基础水平，b
t
为已知预测序列t期预测对象单位时间变化量，和分别为已知预测序列t期预测对象的一次和二次移动平均值。
[0019]作为本专利技术的一种优选方案，所述步骤3的具体过程如下：
[0020]3.1，以步骤2预测的待研究时间范围各行政区内的人口数据为扩样基准，计算各行政区内的常住人口数量P
i
、15
‑
64岁的常住人口数量A
i
‑1、65岁及以上的常住人口数量A
i
‑2、男性常住人口数量G
i
‑1以及女性常住人口数量G
i
‑2，i表示行政区的编号；
[0021]3.2，以步骤1统计的待研究时间范围各行政区内的人口数据为样本数据，计算各行政区内15
‑
64岁的男性常住人口数量B
i
‑1‑1、65岁及以上的男性常住人口数量B
i
‑1‑2、15
‑
64岁的女性常住人口数量B
i
‑2‑1以及65岁及以上的女性常住人口数量B
i
‑2‑2；
[0022]3.3，遍历行政区，依次计算各行政区常住人口数量扩样系数：d
i
＝P
i
/(B
i
‑1‑1+B
i
‑1‑2+B
i
‑2‑1+B
i
‑2‑2)，并更新扩样表：B
’
i
‑1‑1＝B
i
‑1‑1*d
i
，B
’
i
‑1‑2＝B
i
‑1‑2*d
i
，B
’
i
‑2‑1＝B
i
‑2‑1*d
i
，B
’
i
‑2‑2＝B
i
‑2‑2*d
i
；
[0023]3.4，遍历行政区，依次计算各行政区常住人口年龄结构扩样系数：a
i
‑1＝A
i
‑1/(B
’
i
‑1‑1+B
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‑2‑2)，并更新扩样表：B”i
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i
‑1，B”i
‑1‑2＝B
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‑2‑1＝B
’
i
‑2‑1*a
i
‑1，B”i
‑2‑2＝B
’
i
‑2‑2*a
i...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于身份感知数据且面向仿真的交通需求确定方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，基于身份感知数据，通过时间阈值法统计待研究时间范围各行政区内的人口数据和出行矩阵数据，其中，所述人口数据包括各行政区内不同年龄和性别结构的常住人口数量，所述出行矩阵数据包括各行政区内不同年龄和性别结构的常住人口出行量；步骤2，基于各行政区内历史人口年鉴统计数据，使用二次移动平均法预测待研究时间范围各行政区内的人口数据；步骤3，基于总量控制的原则，从行政区常住人口数量、年龄结构和性别结构三个方面控制人口总量和人口比例，设计人口扩样算法，算法收敛得到各行政区常住人口数量、年龄结构和性别结构扩样系数；步骤4，根据人口扩样算法收敛后的常住人口数量、年龄结构和性别结构扩样系数，计算最终的扩样系数；步骤5，根据步骤4最终的扩样系数，以使用身份感知数据统计的出行矩阵数据作为样本数据，对各行政区内不同年龄和性别结构的常住人口出行量进行扩样，汇总各行政区内不同年龄和性别常住人口扩样后的出行量，得到待研究时间范围用于交通需求仿真分析的全量出行矩阵。2.根据权利要求1所述基于身份感知数据且面向仿真的交通需求确定方法，其特征在于，步骤1所述身份感知数据指的是手机用户在发生通话、发短信或移动位置事件时，被运营商的通信基站捕获并记录同一用户信令轨迹所产生的数据。3.根据权利要求1所述基于身份感知数据且面向仿真的交通需求确定方法，其特征在于，所述步骤1中，通过时间阈值法统计常住人口的依据是：若某人在M天内共有N天以上的时间出现在同一行政区且夜间在其居住的地方累计停留时间超过A秒，则确定其为常住人口，M>N，M、N、A均为预先设定的阈值。4.根据权利要求1所述基于身份感知数据且面向仿真的交通需求确定方法，其特征在于，步骤2所述二次移动平均法的线性预测模型为：F
t+T
＝a
t
+b
t
·
TT其中，t表示期数，T表示由t期向后推移的预测的期数，y
k
为第k期观测值，n为移动平均期数，F
t+T
表示由t期向后推移的T期的预测值，a
t
为已知预测序列t期预测对象的基础水平，b
t
为已知预测序列t期预测对象单位时间变化量，和分别为已知预测序列t期预测对象的一次和二次移动平均值。5.根据权利要求1所述基于身份感知数据且面向仿真的交通需求确定方法，其特征在于，所述步骤3的具体过程如下：3.1，以步骤2预测的待研究时间范围各行政区内的人口数据为扩样基准，计算各行政区内的常住人口数量P
i
、15
‑
64岁的常住人口数量A
i
‑1、65岁及以上的常住人口数量A
i
‑2、男性常住人口数量G
i
‑1以及女性常住人口数量G
i
‑2，i表示行政区的编号；
3.2，以步骤1统计的待研究时间范围各行政区内的人口数据为样本数据，计算各行政区内15
‑
64岁的男性常住人口数量B
i
‑1‑1、65岁及以上的男性常住人口数量B
i
‑1‑2、15
‑
64岁的女性常住人口数量B
i
‑2‑1以及65岁及以上的女性常住人口数量B
i
‑2‑2；3.3，遍历行政区，依次计算各行政区常住人口数量扩样系数：d
i
＝P
i
/(B
i
‑1‑1+B
i
‑1‑2+B
i
‑2‑1+B
i
‑2‑2)，并更新扩样表：B
’
i
‑1‑1＝B
i
‑1‑1*d
i
，B
’
i
‑1‑2＝B
i
‑1‑2*d
i
，B
’
i
‑2‑1＝B
i
‑2‑1*d
i
，B
...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵德，王炜，王宇航，华雪东，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：