交通出行信息是現(xiàn)代復雜背景下進行交通規(guī)劃、交通管理等的重要準備和必要前提。傳統(tǒng)方法通常采用幾年一次的采樣率在5%以內(nèi)的抽樣調(diào)查來獲取數(shù)據(jù),后來出現(xiàn)了線圈、RFID、視頻等定點采集手段。前者調(diào)查周期長、成本高,且依賴于被調(diào)查者記憶的準確性,不夠準確。后者需要安裝設備,成本高、損毀率高,且數(shù)據(jù)質(zhì)量依賴于設備布設情況,難以反映全網(wǎng)出行情況。隨著互聯(lián)網(wǎng)時代的到來和智能手機的普及,手機數(shù)據(jù)(信令數(shù)據(jù)、賬單數(shù)據(jù)和三角定位數(shù)據(jù))體現(xiàn)出了巨大的優(yōu)勢。一方面,4G技術使得手機數(shù)據(jù)的質(zhì)量有了大幅提升,手機數(shù)據(jù)原本就具有的全時空覆蓋特性更為明顯,可以輕松得到全時段全區(qū)域的用戶信息;另一方面,手機數(shù)據(jù)來源于移動通信運營商的日常運營數(shù)據(jù),無需額外布設設備,在手機普及率越來越高的今天優(yōu)勢明顯�；谏鲜隹剂�,本論文充分利用手機數(shù)據(jù)的全時空特性,對蘇州市全市的出行需求和出行模式進行了提取。首先,本論文充分調(diào)研了目前城市交通現(xiàn)狀和手機終端使用情況,在研究了現(xiàn)有交通數(shù)據(jù)采集技術、OD估計和出行模式提取方法的基礎上,總結(jié)了現(xiàn)有研究的不足,并提出了本次研究的方向,基于4G信令數(shù)據(jù)和三角定位數(shù)據(jù)提取城市層面的出行生成、出行分布和出行模式。其次,在回顧了移動通信的發(fā)展后,簡要介紹了移動通信技術與定位技術的特性,為手機數(shù)據(jù)的優(yōu)勢和存在的問題做了鋪墊。隨后詳細陳述了4G信令數(shù)據(jù)、三角定位數(shù)據(jù)和地圖等數(shù)據(jù)的特點。在第三章的最后部分,重點介紹了本次研究的必要前期處理方法:基站與交通小區(qū)映射方法和空間索引構建方法。在劃分基站服務范圍時,本文采用了泰森多邊形方法,之后通過交通小區(qū)與泰森多邊形的重疊關系確定分配比例�？紤]到Hive平臺數(shù)據(jù)操作的計算效率,本論文采用了網(wǎng)格加R樹的混合空間索引方法,對研究區(qū)域劃分等距網(wǎng)格并建立多級索引,從而極大降低了后續(xù)算法的時間復雜度。之后,通過對蘇州市兩個交通小區(qū)早高峰期間交通吸發(fā)量提取的示例,介紹了利用4G信令數(shù)據(jù)提取出行生成信息的方法。該方法和傳統(tǒng)的交通調(diào)查和人工計數(shù)方法相比,極大地降低了人力和物力,可以得到更準確全面的信息,優(yōu)勢明顯。隨后,基于4G手機信令數(shù)據(jù),采用閾值法估計手機用戶出行OD。采用試錯法嘗試不同基站停留時長閾值-基站切換時長閾值組合下得到的人均日出行量,將結(jié)果與同年蘇州市進行的出行調(diào)查的結(jié)果進行對比,從而確定最佳閾值。在此基礎上進行延伸,將該方法應用于蘇州市職住分析,對用戶居住地和工作地進行了研究,并統(tǒng)計了各行政區(qū)之間的通勤出行量。該結(jié)果可以指導區(qū)域交通規(guī)劃,對于改善干道擁堵等問題可以起到指導作用。接著,利用三角定位數(shù)據(jù)位置精度高的特點,研究了出行模式提取方法。首先對漂移數(shù)據(jù)、乒乓數(shù)據(jù)和冗余數(shù)據(jù)進行了清洗,通過數(shù)據(jù)來源基站判斷是否是地鐵模式出行。隨后,設定非直線閾值和慢行閾值,判定慢行交通、公共交通和小汽車出行,并判定用戶每天主要出行模式。用戶高頻使用手機的現(xiàn)狀可以在一定程度上彌補三角定位數(shù)據(jù)時空覆蓋率低的缺陷,且地鐵模式的精準識別也可以給此類研究帶來一些新的思路。最后,對本論文的主要研究成果和創(chuàng)新點進行了總結(jié),并提出了一些可以提高的方向。本文利用手機數(shù)據(jù)全時空覆蓋的特性,提出了城市交通出行需求估計和出行模式識別方法,對于全面把握城市交通現(xiàn)狀,準確刻畫區(qū)域間交通聯(lián)系有重要意義。
【學位單位】：東南大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：U12;TN929.53
【部分圖文】：

圖 1-2 網(wǎng)格劃分示例 基于 4G 手機信令數(shù)據(jù)的出行需求估計手機數(shù)據(jù)用戶量大、時空覆蓋率好，而 4G 信令數(shù)據(jù)相對 2G、3G 時代在定位準確性和基站密度等方面都有很大優(yōu)勢。本文基于 4G 信令數(shù)據(jù)于試錯法的閾值判定方法，估計交通小區(qū)早高峰的吸發(fā)量和全市交通小 OD 矩陣。出行生成估計：通過早高峰前、中、后三個階段交通小區(qū)內(nèi)停留數(shù)據(jù)，提取出該小區(qū)出行發(fā)生量和吸引量，并與實地人工調(diào)查數(shù)據(jù)比。出行分布估計：首先對信令數(shù)據(jù)進行清洗，剔除漂移數(shù)據(jù)和乒乓數(shù)進行停駐點和活動點的識別，設定停留時間閾值，停留時間超過該閾值點停留，否則認定該點為臨時點。在此基礎上，以基站為單位進行集計市基站之間的 OD。根據(jù)預處理部分得到的基站和小區(qū)的關系，將手機的 OD 出行量分配至交通小區(qū)。利用實際人口數(shù)據(jù)進行校核，根據(jù)結(jié)果

圖 2-2 三類數(shù)據(jù)軌跡描述效果對比表 2-1 涉及數(shù)據(jù)說明表據(jù)型數(shù)據(jù)量級（1 天）數(shù)據(jù)返回頻率位置來源數(shù)據(jù)來源定位差/3G令10 億 0-30min 3G 基站 用戶在移動網(wǎng)絡中留下的信號數(shù)據(jù)。只要開機，任何活動都會被記錄。504G令21 億 0-30min 4G 基站 20角位10 億 不定二次處理位置基于打電話、發(fā)短信、用流量等話單數(shù)據(jù)二次處理10手機信令數(shù)據(jù)

圖 2-3 蘇州市交通小區(qū)地圖表 2-6 交通小區(qū)信息示例表pointID 用地類型 小區(qū)編號 lon lat1 其它 YQHX0799 120.673 31.317992 其它 YQHX0799 120.672 31.317843 其它 YQHX0799 120.672 31.317844 其它 YQHX0799 120.672 31.31807…… …… …… …… ……38 交通設施用地 YQHX1869 120.6734 31.3169739 交通設施用地 YQHX1869 120.6734 31.3169740 交通設施用地 YQHX1869 120.6734 31.3170341 交通設施用地 YQHX1869 120.6734 31.31703

【相似文獻】

相關期刊論文 前10條

1 楊雪;;吉林高校大學生移動媒體手機數(shù)據(jù)課堂使用調(diào)查分析[J];電視指南;2017年05期

2 Nikki Gilliland;;可口可樂是如何用智能手機數(shù)據(jù)來定制店內(nèi)廣告的[J];新營銷;2017年04期

3 勞倫·考克斯;;從手機數(shù)據(jù)中挖掘更多價值[J];科技創(chuàng)業(yè);2011年04期

4 ;經(jīng)濟學家可以用手機數(shù)據(jù)做什么?[J];商學院;2015年07期

5 張毓菲;;搜查手機的法律規(guī)制——以賴利案與伍瑞案為分析樣本[J];河南牧業(yè)經(jīng)濟學院學報;2020年01期

6 宇衷;;拆除藩籬，手機數(shù)據(jù)自由交換[J];福建質(zhì)量信息;2008年05期

7 胡金瑩;;智能手機數(shù)據(jù)或?qū)⒄壬黐J];瘋狂英語(讀寫版);2020年01期

8 ;8月份國內(nèi)智能手機數(shù)據(jù)[J];IT時代周刊;2014年21期

9 吳子嘯;;基于手機數(shù)據(jù)的出行鏈推演算法[J];城市交通;2019年03期

10 黃彥達;手機數(shù)據(jù)業(yè)務必須先完成基礎建設[J];數(shù)字通信;2003年03期

相關會議論文 前10條

1 李明高;楊冠華;劉劍鋒;王靜;廖唱;;手機數(shù)據(jù)在城市居民出行特征分析中的應用實踐[A];創(chuàng)新驅(qū)動與智慧發(fā)展——2018年中國城市交通規(guī)劃年會論文集[C];2018年

2 于春青;萬濤;高煦明;馬山;;基于手機數(shù)據(jù)的通勤圈研究[A];創(chuàng)新驅(qū)動與智慧發(fā)展——2018年中國城市交通規(guī)劃年會論文集[C];2018年

3 單欣宏;;基于手機數(shù)據(jù)的南京社區(qū)居民職住關系的研究[A];共享與品質(zhì)——2018中國城市規(guī)劃年會論文集（20住房建設規(guī)劃）[C];2018年

4 周作江;張棟梁;王英行;龔詠喜;;手機大數(shù)據(jù)視角下的組團型城市職住平衡研究——以珠海市中心城區(qū)為例[A];規(guī)劃60年：成就與挑戰(zhàn)——2016中國城市規(guī)劃年會論文集（04城市規(guī)劃新技術應用）[C];2016年

5 王祖光;肖飛;陸振波;;基于手機數(shù)據(jù)的醫(yī)療設施可達性研究——以昆山市為例[A];第十四屆中國智能交通年會論文集[C];2019年

6 張科;陳嘉超;陳先龍;;基于手機數(shù)據(jù)的城市間經(jīng)濟引力與客流交互量相關性分析——以廣州市為例[A];2017年中國城市交通規(guī)劃年會論文集[C];2017年

7 關志超;胡斌;張昕;裘煒毅;;基于手機數(shù)據(jù)的城市交通信息采集技術研究[A];第七屆中國智能交通年會論文集[C];2012年

8 關志超;胡斌;張昕;裘煒毅;;基于手機數(shù)據(jù)交通規(guī)劃、建設、管理決策支持應用研究[A];第七屆中國智能交通年會優(yōu)秀論文集——智能交通應用[C];2012年

9 常曉猛;邵偉;趙發(fā)科;簡志春;;基于多源時空數(shù)據(jù)融合的城市居民職住OD推算方法研究[A];共享與品質(zhì)——2018中國城市規(guī)劃年會論文集（06城市交通規(guī)劃）[C];2018年

10 趙飛;遲健;;手機取證——關于iPhone手機數(shù)據(jù)提取方式的探討[A];2019年全國公共安全通信學術研討會優(yōu)秀論文集[C];2019年

相關重要報紙文章 前10條

1 記者 李山;德國：分析手機數(shù)據(jù)，評估抗疫措施[N];科技日報;2020年

2 唐衛(wèi)毅;廢舊手機數(shù)據(jù)“擦除”亟待建立國標[N];中國商報;2017年

3 唐燁;手機數(shù)據(jù)出信用？好事還需多磨[N];解放日報;2015年

4 通訊員 陳明 張鵬 記者 朱華;大規(guī)模手機數(shù)據(jù)破解出大地震幸存者逃離方向[N];長沙晚報;2012年

5 韓婷婷;手機數(shù)據(jù)交換將拆圍墻[N];通信產(chǎn)業(yè)報;2008年

6 本報記者 張清俐;喚醒“沉睡”的手機大數(shù)據(jù)[N];中國社會科學報;2016年

7 于長彬;當心舊手機成“危機”[N];人民郵電;2015年

8 本報記者 張小丹;過半用戶使用手機數(shù)據(jù)服務 移動互聯(lián)網(wǎng)日趨流行[N];通信信息報;2010年

9 陳淑倩;歐盟提案向3G開放900MHz通道[N];電子資訊時報;2007年

10 記者 馬里;手機病毒偽裝成殺毒軟件Symbian系統(tǒng)的智能手機數(shù)據(jù)面臨嚴重損害[N];大眾科技報;2005年

相關碩士學位論文 前10條

1 沈培琳;基于手機數(shù)據(jù)的城市交通需求分析和出行模式識別[D];東南大學;2019年

2 廖曉龍;基于手機數(shù)據(jù)的司法取證方法研究與應用[D];貴州大學;2019年

3 戴冠臣;基于手機數(shù)據(jù)的城市通勤客流出行特征分析方法研究[D];東南大學;2018年

4 簡志春;基于多源時空數(shù)據(jù)的深圳市居民職住分布和通勤特征研究[D];武漢大學;2018年

5 董路熙;基于手機數(shù)據(jù)的城市出行需求時空分布方法研究[D];北方工業(yè)大學;2018年

6 余東豪;基于手機數(shù)據(jù)的軌道交通用戶出行特征分析方法[D];東南大學;2017年

7 高迎;數(shù)據(jù)類信息質(zhì)量提升的研究與實現(xiàn)[D];北京郵電大學;2012年

8 王娜敏;基于手機數(shù)據(jù)的半監(jiān)督社會關系推斷模型[D];華中科技大學;2015年

9 羅建利;Android手機數(shù)據(jù)取證在案件偵破中的應用研究[D];華南理工大學;2016年

10 錢乾;手機數(shù)據(jù)用于居民出行分布的可行性研究[D];昆明理工大學;2016年

本文編號：2832413