一种基于手机信令数据的交通出行方式推算方法技术

本发明专利技术公开了一种基于手机信令数据的交通出行方式推算方法，涉及手机交通通信技术领域，主要根据手机信令数据时空信息，判定交通出行的起讫点；然后，提出平均速度、速度方差、85分位速度、每公里停驻时间、停驻点间隔距离等评判准则；最后，采用聚类算法把特征似的出行聚类，标定出行类别，确定评判准则的阈值，本研究采用阿达基站路测工具收集多模式出行的手机信令数据做测试，研究表明此模型准确率可达95.45%。本研究可为多模式交通规划及控制提供技术支持，对优化多模式交通设施、客流管控具有较强指导意义。具有较强指导意义。具有较强指导意义。

【技术实现步骤摘要】
一种基于手机信令数据的交通出行方式推算方法


[0001]本专利技术涉及手机交通通信
，特别是涉及一种基于手机信令数据的交通出行方式推算方法。

技术介绍

[0002]随着经济发展和社会进步，城市居民出行需求越来越高，特别是个性化服务和高效出行，“出行即服务”理念受到越来越多居民的追捧。当前，发展绿色交通成为时代赋予的主题。准确掌握多模式交通出行需求可为交通规划、交通控制、交通出行方式引导提供帮助，也是提升居民出行服务质量的关键。交通大数据技术的发展为精确掌握居民出行提供了必要的技术支持，然而，传统的交通数据大都只能提供单一出行模式的轨迹信息，不能反映乘客出行链。手机信令数据是一种时空连续、精度高、用户范围广的良好数据源，可帮助挖掘乘客出行行为。当前，手机信令数据在出行方式推算上仍不成熟，精度不高，手机信令数据不易获取，缺少相应的技术体系支持。因此，本文提出一种高效的基于手机信令数据的出行方式提取体系，准确识别居民出行链，可方便挖掘城市多模式交通出行需求。
[0003]当前，手机信令数据研究主要集中在居民出行特征、驻留点识别和交通出行方式划分。关于交通方式识别，众多学者提出了很多方法如随机森林、聚类和一些机器学习算法。当前研究大都依据出行速度进行判断，研究缺乏更多维度与出行特性的判断，如公交车的停车行为。同时，手机信令数据存在较多跳跃数据，在处理过程中存在一定难度。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是针对现有技术中存在的问题，提出一套完整的交通方式识别体系，给出关键技术标准，提高结果准确率。
[0005]为了达到上述目的，本专利技术采用的技术方案是，一种基于手机信令数据的交通出行方式推算方法，其步骤如下：
[0006]S1:原始信令数据采集：采用阿达基站路测设备进行数据采集，手机APP沿着设定路线出行，移动设备可与基站进行交互，获得出行过程中的信令数据；
[0007]S2：数据清洗：对上述些数据进行清洗工作，预处理后投入使用。
[0008]S3:驻留点的判断和出行链提取：在完成数据清洗后，基于个体出行轨迹，给出驻留点判定准则，提取出乘客出行链；
[0009]S4：出行特征提取：根据时空轨迹信息，建立出行特征评价指标；
[0010]S5：出行方式推算体系及阈值确定：构建乘客出行方式推算体系，通过K
‑
means聚类将出行过程按交通方式个数进行聚类，根据聚类结果计算每个评价指标的阈值。
[0011]进一步的，所述步骤S1中的数据清洗采用Grubbs校验法，其指标计算公式如下：
[0012][0013]式中，s为速度数据的标准差，X为校验的数据，为速度的平均值。
[0014]进一步的，所述步骤S3中驻停点的判断过程如下：
[0015]下列公式表示为一组手机信令数据：
[0016]stop＝[(lat
i
,lon
i
,t
i
),(lat
i+1
,lon
i+1
,t
i+1
),L,(lat
i+m
,lon
i+m
,t
i+m
)][0017]式中，lat
i
为第i个数据点纬度，lon
i
为第i个数据点经度，t
i
第i个数据点采集时刻；
[0018]则停驻点判断标准如下：
[0019]lat
i
＝lat
i+1
＝L＝lat
i+m
&lon
i
＝lon
i+1
＝L＝lon
i+m
&t
i+m
‑
t
i
≥30min
[0020]即可得到数据中的停驻点S
i
＝(lat
i
,lon
i
,t
i
)。
[0021]进一步的，步骤S4中所述的评价指标包括平均速度、速度方差、短时停驻次数、停驻点间隔距离、最高速度、停驻时间。
[0022]进一步的，所述平均速度V
avg
计算如下：
[0023]首先计算每个trip中相邻两点之间的距离，距离计算公式如下：
[0024][0025]式中，R为地球半径，取平均值6371km；为两点的纬度；Δλ为两点经度的差值；
[0026]将获取到相邻经纬点之间的距离，按照轨迹点间时间间隔，计算得出其两点之间的平均速度，至此即可获得判别标准平均速度；计算公式如下：
[0027][0028]进一步的，所述速度方差V
variance
计算如下：
[0029]根据所求得的相邻两点间的速度变化计算出其运算速度方差，计算公式如下：
[0030][0031]进一步的，所述速度方差85分位速度V
85th
计算如下：
[0032]将速度数据采取插入排序方法按照递增顺序排序，根据交通工程理论，取其位于85分位的速度数据。
[0033]V
85th
＝v[(n
‑
1)
×
0.85]+1。
[0034]进一步的，所述每公里停驻时间δ
t
计算如下:
[0035]根据起终点距离与停驻时间计算出每公里停驻时间。
[0036][0037]式中，T
(p)
为行程的总停驻时间。
[0038]进一步的，所述停驻点间隔距离Ψ
d
计算如下:
[0039]根据起终点距离与行程的停驻次数，根据下列公式计算出停驻点之间间隔的距离。
[0040][0041]式中Count
(p)
为行程的停驻次数。
[0042]与现有技术相比，本专利技术取得的有益效果如下：
[0043](1)基于手机信令数据建立了出行方式评判体系，该体系以平均速度为主，配合速度方差、短时停驻次数、停驻点间隔距离、最高速度、停驻时间等更多维度，可以增强判断准确性。
[0044](2)通过K
‑
means聚类手段将出行轨迹进行聚类，通过聚类找出不同出行方式之间的潜在差别，然后根据聚类结果进行阈值确定，提高预测精度。
附图说明
[0045]图1是本专利技术的判断总流程图。
[0046]图2是本专利技术所测数据部分基站位置信息。
[0047]图3是出行轨迹可视化呈现。
[0048]图4是本专利技术速度方差指标箱线图。
[0049]图5是本专利技术平均速度指标箱线图。
[0050]图6是本专利技术停驻点次数指标箱线图。
[0051]图7是本专利技术最高速度指标箱线图。
[0052]图8是本专利技术停驻时间指标箱线图。
[0053]图9是本本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于手机信令数据的交通出行方式推算方法，其特征在于步骤如下：S1:原始信令数据采集：采用阿达基站路测设备进行数据采集，手机APP沿着设定路线出行，移动设备可与基站进行交互，获得出行过程中的信令数据；S2：数据清洗：对上述些数据进行清洗工作，预处理后投入使用。S3:驻留点的判断和出行链提取：在完成数据清洗后，基于个体出行轨迹，给出驻留点判定准则，提取出乘客出行链；S4：出行特征提取：根据时空轨迹信息，建立出行特征评价指标；S5：出行方式推算体系及阈值确定：构建乘客出行方式推算体系，通过K
‑
means聚类将出行过程按交通方式个数进行聚类，根据聚类结果计算每个评价指标的阈值。2.根据权利要求1所述的一种基于手机信令数据的交通出行方式推算方法，其特征在于：步骤S2中的数据清洗采用Grubbs校验法，其指标计算公式如下：式中，s为速度数据的标准差，X为校验的数据，为速度的平均值。3.根据权利要求1所述的一种基于手机信令数据的交通出行方式推算方法，其特征在于：步骤S3中驻停点的判断过程如下：下列公式表示为一组手机信令数据：stop＝[(lat
i
,lon
i
,t
i
),(lat
i+1
,lon
i+1
,t
i+1
),L,(lat
i+m
,lon
i+m
,t
i+m
)]式中，lat
i
为第i个数据点纬度，lon
i
为第i个数据点经度，t
i
第i个数据点采集时刻；则停驻点判断标准如下：lat
i
＝lat
i+1
＝L＝lat
i+m
&lon
i
＝lon
i+1
＝L＝lon
i+m
&t
i+m
‑
t

【专利技术属性】
技术研发人员：张辉，花泽轩，孔庆德，李师昊，康家驹，任新悦，刘彦君，俞子涵，
申请(专利权)人：山东建筑大学，
类型：发明
国别省市：