基于手机信令数据的轨道客流全程OD提取方法及系统技术方案

本申请涉及基于手机信令数据的轨道客流全程OD提取方法及系统，包括：对手机信令数据进行预处理；根据预处理后的手机信令数据，结合移动基站网络分布的空间地理位置数据，得到用户的移动、停留的时间空间特征数据；利用所述用户的移动、停留的时间空间特征数据，分析用户的出行情况；以及，根据所述出行情况确定用户轨道出行的起点、进站点、换乘点、出站点、目的地的全程OD出行链数据；本申请具有通过信令数据与运营商基站位置信息的关联与匹配，将用户发生信令事件时刻的位置空间化、定量化，从而获取其具有时序特征的空间轨迹信息，从而使得交通客流统计更加准确的效果。使得交通客流统计更加准确的效果。使得交通客流统计更加准确的效果。

【技术实现步骤摘要】
基于手机信令数据的轨道客流全程OD提取方法及系统


[0001]本申请涉及交通规划技术的领域，尤其是涉及基于手机信令数据的轨道客流全程OD提取方法及系统。

技术介绍

[0002]随着城镇化、机动化的发展，城市间空间联系加强，城市的流动人口数量逐年增多。流动人口在反应城市吸引力的同时，也增大了城市交通系统的负荷，尤其节假日期间流动人口的超大客流量可能超出城市交通系统承载力。流动人口对于城市的对外交通规划、交通方式整合、大客流时交通疏导都有很大影响。因此，识别流动人口并分析其出行特性具有重要的意义。针对传统调查方法具有成本高、样本量小、周期长等局限性，手机信令数据作为一种具有时间、空间多维属性，实时且样本量大的数据，在流动人口出行时空分布特征提取分析方面具有很大的优势。
[0003]轨道交通初步网络形式，线网客流量急剧攀升，由于缺乏轨道乘客路径的追踪采集手段，现状轨道交通客流统计参照经验模型推测存在一定误差。

技术实现思路

[0004]为了解决现状轨道交通客流统计参照经验模型推测存在一定误差的问题，本申请提供一种基于手机信令数据的轨道客流全程OD提取方法及系统。
[0005]第一方面，本申请提供的一种基于手机信令数据的轨道客流全程OD提取方法，采用如下的技术方案：一种基于手机信令数据的轨道客流全程OD提取方法，包括：对手机信令数据进行预处理；根据预处理后的手机信令数据，结合移动基站网络分布的空间地理位置数据，得到用户的移动、停留的时间空间特征数据；利用所述用户的移动、停留的时间空间特征数据，分析用户的出行情况；以及，根据所述出行情况确定用户轨道出行的起点、进站点、换乘点、出站点、目的地的全程OD出行链数据。
[0006]通过采用上述技术方案，对信令数据进行必要的清洗和预处理，减少冗余无效数据、噪声数据对计算的影响，通过信令数据与运营商基站位置信息的关联与匹配，将用户发生信令事件时刻的位置空间化、定量化，从而获取其具有时序特征的空间轨迹信息，从而使得交通客流统计更加准确。
[0007]优选的，所述对手机信令数据进行预处理的步骤包括：对手机信令数据进行清洗，剔除非法数据和重复数据；其中，非法数据包括手机通信过程中由于触发失败产生的信令数据、短时间内基站相同的两条信令记录之间的虚假切换数据以及瞬时移动速度大于预设速度阈值的漂移数据。
[0008]通过采用上述技术方案，减少冗余无效数据、噪声数据对计算的影响，使得计算结果更加精确，便于对交通客流的统计。
[0009]优选的，通过基于网格路径的OD识别算法和轨道交通进出换乘识别算法，确定用户轨道出行的起点、进站点、换乘点、出站点、目的地的全程OD出行链数据的步骤包括：筛选出经过其中一个对外交通枢纽范围的所有迁移路径数据；基于所述迁移路径数据计算当前轨迹点停留时间以及当前轨迹点与上一轨迹点的距离差，根据所述停留时间以及距离差确定轨迹点状态，其中，轨迹点状态包括停驻点和活动点；计算连续停驻同一轨迹点的最大时间差，并将最大时间差与出行时间阈值进行比较，根据比较结果识别客流OD出行情况。
[0010]通过采用上述技术方案，根据距离差和停留时间判断停驻点，通过时间差和出行速度识别客流OD，并实时进行记录，能够快速并且准确地统计用户出行情况。
[0011]优选的，基于所述迁移路径数据计算当前轨迹点停留时间和上一轨迹点的距离差，根据所述当前轨迹点停留时间以及上一轨迹点的距离差确定轨迹点状态步骤具体包括：当所述停留时间大于时间阈值，所述距离差大于距离阈值时，识别当前轨迹点为停驻点；当所述停留时间大于时间阈值，所述距离差小于距离阈值，且上一轨迹点为停驻点时，识别当前轨迹点加入上一停驻点集；当所述停留时间大于时间阈值，所述距离差小于距离阈值，且上一轨迹点为暂定活动点时，识别上一轨迹点和当前轨迹点识别为停驻点；当所述停留时间小于时间阈值，所述距离差大于距离阈值，且上一轨迹点为停驻点时，识别当前轨迹点为暂定活动点；当停留时间小于时间阈值，距离差大于距离阈值，且上一轨迹点为暂定活动点时，识别上一轨迹点为活动点，识别当前轨迹点为暂定活动点；当停留时间小于时间阈值，距离差小于距离阈值，且上一轨迹点为停驻点时，识别当前轨迹点为暂定活动点；当停留时间小于时间阈值，距离差小于距离阈值，且上一轨迹点为暂定活动点时，识别上一轨迹点为活动点，识别当前轨迹点为暂定活动点。
[0012]通过采用上述技术方案，根据距离差和停留时间判断停驻点，并实时进行记录，能够快速并且准确地统计用户出行情况。
[0013]优选的，所述计算连续停驻同一轨迹点的最大时间差，并将最大时间差与出行时间阈值进行比较，根据比较结果识别客流OD出行情况步骤具体包括：当最大时间差小于出行时间阈值时，判定所述连续停驻同一轨迹点为短出行；当最大时间差大于出行时间阈值时，对所述连续停驻同一轨迹点进行聚类分析，停驻点的开始时间为上一次出行的到达时间，停驻点集的结束时间为本次出行的出发时间，停驻点集中出现频率最高的基站小区作为起讫点位置，由此可计算相邻OD点之间的出行速度，出行速度在设定的速度范围内，则识别为一对客流OD出行，否则剔除该组数据。
[0014]通过采用上述技术方案，根据时间差和出行速度选择对客流OD进行识或者剔除数据，能够减少无效数据对停机的影响。
[0015]优选的，对所有旅客的停留时间阈值进行判断从而计算出全日客流，用于区分有乘车行为的用户和经停过站的用户。
[0016]通过采用上述技术方案，根据每个用户在该基站下的停留时间长短，通过长期的
统计分析来进行判断居住人群和工作人群两类，从而准确判断区域内的常驻人群属性。
[0017]优选的，对所有旅客的停留时间阈值进行判断具体包括，对不同时段进行划分；对所有手机用户在不同基站下的停留时间进行统计；根据时段和停留时间对常驻人群进行判断；统计常驻人群并计算出交通区域的全日客流量。
[0018]通过采用上述技术方案，根据每个用户在该基站下的停留时间长短，通过长期的统计分析来进行判断居住人群和工作人群两类，从而准确判断区域内的常驻人群属性。
[0019]优选的，利用用户的移动、停留的时间空间特征数据，分析用户的居住地、工作地、以及出行情况的步骤包括：基于移动通信网络信号覆盖和校核线空间位置分布，利用手机信令算法技术分析挖掘校核线穿越客流时空分布情况，具体包括以下步骤：根据需要分析的校核线分段断面所在具体位置，建立校核线两侧道路交通网络与移动通信网络信号覆盖的相互映射关系；将各个手机用户在移动通信网络中的出行轨迹，映射至道路交通网络；判断该手机用户是否跨越某个校核线断面，并记录该手机用户所跨越校核线断面的时间和编号；统计每天不同时段，跨越各个校核线分段断面的手机用户数量，即为校核线手机客流。
[0020]通过采用上述技术方案，用手机信令算法技术分析挖掘校核线穿越客流时空分布情况，从而统计出同一时间段一个站点所接收到的信令数据。
[0021]优选的，利用用户的移动、停留的时间空间特征数本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于手机信令数据的轨道客流全程OD提取方法，其特征在于，包括：对手机信令数据进行预处理；根据预处理后的手机信令数据，结合移动基站网络分布的空间地理位置数据，得到用户的移动、停留的时间空间特征数据；利用所述用户的移动、停留的时间空间特征数据，分析用户的出行情况；以及，根据所述出行情况确定用户轨道出行的起点、进站点、换乘点、出站点、目的地的全程OD出行链数据。2.根据权利要求1所述的一种基于手机信令数据的轨道客流全程OD提取方法，其特征在于，所述对手机信令数据进行预处理的步骤包括：对手机信令数据进行清洗，剔除非法数据和重复数据；其中，非法数据包括手机通信过程中由于触发失败产生的信令数据、短时间内基站相同的两条信令记录之间的虚假切换数据以及瞬时移动速度大于预设速度阈值的漂移数据。3.根据权利要求1所述的一种基于手机信令数据的轨道客流全程OD提取方法，其特征在于，通过基于网格路径的OD识别算法和轨道交通进出换乘识别算法，确定用户轨道出行的起点、进站点、换乘点、出站点、目的地的全程OD出行链数据的步骤包括：筛选出经过其中一个对外交通枢纽范围的所有迁移路径数据；基于所述迁移路径数据计算当前轨迹点停留时间以及当前轨迹点与上一轨迹点的距离差，根据所述停留时间以及距离差确定轨迹点状态，其中，轨迹点状态包括停驻点和活动点；计算连续停驻同一轨迹点的最大时间差，并将最大时间差与出行时间阈值进行比较，根据比较结果识别客流OD出行情况。4.根据权利要求3所述的一种基于手机信令数据的轨道客流全程OD提取方法，其特征在于，基于所述迁移路径数据计算当前轨迹点停留时间和上一轨迹点的距离差，根据所述当前轨迹点停留时间以及上一轨迹点的距离差确定轨迹点状态步骤具体包括：当所述停留时间大于时间阈值，所述距离差大于距离阈值时，识别当前轨迹点为停驻点；当所述停留时间大于时间阈值，所述距离差小于距离阈值，且上一轨迹点为停驻点时，识别当前轨迹点加入上一停驻点集；当所述停留时间大于时间阈值，所述距离差小于距离阈值，且上一轨迹点为暂定活动点时，识别上一轨迹点和当前轨迹点识别为停驻点；当所述停留时间小于时间阈值，所述距离差大于距离阈值，且上一轨迹点为停驻点时，识别当前轨迹点为暂定活动点；当停留时间小于时间阈值，距离差大于距离阈值，且上一轨迹点为暂定活动点时，识别上一轨迹点为活动点，识别当前轨迹点为暂定活动点；当停留时间小于时间阈值，距离差小于距离阈值，且上一轨迹点为停驻点时，识别当前轨迹点为暂定活动点；当停留时间小于时间阈值，距离差小于距离阈值，且上一轨迹点为暂定活动点时，识别上一轨迹点为活动点，识别当前轨迹点为暂定活动点。5.根据权利要求3所述的一种基于手机信令数据的轨道客流全程OD提取方法，其特征在于，所述计算连续停驻同一轨迹点的最大时间差，并将最大时间差与出行时间阈值进行比较，根据比较结果识别客流O...

【专利技术属性】
技术研发人员：潘敏荣，邹戴晓，戈悦淳，李锋，钮卫东，施进华，徐瑗瑗，樊钧，赵薇，潘铁，
申请(专利权)人：苏州规划设计研究院股份有限公司，
类型：发明
国别省市：