大量的出行行為數(shù)據(jù)是建立交通出行需求預(yù)測模型的前提條件,而居民出行調(diào)查是獲得大量居民出行數(shù)據(jù)最有效的方法。傳統(tǒng)的出行調(diào)查一般采用問卷調(diào)查的形式（紙質(zhì)或電子問卷）,該方法需要用戶填寫出行信息,這樣會耗費大量的人力物力資源,并且拒訪率較高。近年來隨著智能手機的發(fā)展,居民在日常出行時會用到具有定位功能的手機App,手機App會記錄居民出行過程中的移動軌跡,這些軌跡數(shù)據(jù)客觀反映了居民的出行習(xí)慣和出行規(guī)律,利用這些軌跡數(shù)據(jù)可以很好的解決傳統(tǒng)出行調(diào)查中存在的各種問題。但是,由于這些出行軌跡數(shù)據(jù)只有居民出行的時間與空間信息,缺少用戶的個人社會經(jīng)濟屬性數(shù)據(jù)和出行過程中使用的出行方式以及出行目的等信息,因此并不能將出行軌跡數(shù)據(jù)直接運用于交通出行需求預(yù)測模型中。本文首先通過自主研發(fā)的手機App來收集居民的出行軌跡數(shù)據(jù)和社會經(jīng)濟屬性數(shù)據(jù),其次利用出行信息提取算法從以上數(shù)據(jù)中獲取到能夠應(yīng)用于交通出行需求預(yù)測模型的出行信息。該出行信息提取算法能夠充分利用軌跡數(shù)據(jù)固有的時空特征以及收集到的居民的社會經(jīng)濟屬性數(shù)據(jù),從而有效提高出行信息提取的質(zhì)量。本文所要提取的出行信息主要包括:停留點、出行目的以及出行方式,本文的研... 

【文章來源】：武漢理工大學(xué)湖北省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：126 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

出行信息提取方案

信息的概念和定義出行信息指的是居民在出行過程中產(chǎn)生的全部交通信息具、排隊長度、擁擠程度及交通事故等。狹義的出行信出行方式、出行目的、出行次數(shù)、出行距離以及出行時信息定其義來源于交通規(guī)劃“四階段”理論。由交通規(guī)劃型最重要的參數(shù)便是出行目的、出行方式、出行次數(shù)等研究如何從手機 App 收集的調(diào)查數(shù)據(jù)中提取出狹義的出停留點、出行目的及出行方式等。天的出行可以由一系列的點來表示，這些軌跡點包含了 2-1 所示，圖中的圓點表示居民出行的軌跡點，從圖中可由一系列的活動點和出行點組成的，活動點是居民開展所（如工作單位或商場等），出行點是居民利用不同出生的軌跡點。本研究的重點是研究如何提取到這些活動點出出行目的和出行方式。

識別的模糊決策樹。 Scan 求解凸包法算法獲取到的停留點是一系列的軌跡點，并不能唯因此需要通過一些方法找到一個能夠準(zhǔn)確標(biāo)識該停多研究大多是計算經(jīng)緯度的平均值作為唯一的停留，存在大量的漂移數(shù)據(jù)，這些漂移的軌跡點圍繞的計算，則會導(dǎo)致得到的停留點偏離建筑物。本研究通過 Graham's Scan 從停留點中找到圍繞建筑物的多心作為唯一的停留點位置。an 是由數(shù)學(xué)大師葛立恒發(fā)明的一種求解點集凸包的的點最外圍凸多邊形，圖 2-2 所示為一個凸包示意2}所組成的多邊形就是點集 Q={P0,P1,...,P12}的凸包）組成。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]一種面向移動智能手機用戶軌跡停留點提取的時空聚類算法研究[J]. 崔鄧,沈敬偉,周廷剛.  西南師范大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2016(10)
[2]基于DVTD的移動用戶出行模式識別研究[J]. 詹益旺,胡斌杰.  計算機工程. 2016(07)
[3]基于手機信令定位數(shù)據(jù)的居民出行時空分布特征提取方法[J]. 李祖芬,于雷,高永,吳亦政,龔大鵬,宋國華.  交通運輸研究. 2016(01)
[4]基于智能手機調(diào)查數(shù)據(jù)的居民出行活動特征分析[J]. 楊超,朱榮榮,涂然.  交通信息與安全. 2015(06)
[5]基于手機信令數(shù)據(jù)的交通OD提取方法改進(jìn)[J]. 胡永愷,宋璐,張健,冉斌.  交通信息與安全. 2015(05)
[6]基于GPS調(diào)查數(shù)據(jù)的出行-活動-中途駐停識別[J]. 宗芳,王瀟,張慧永,白玉.  華南理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2015(04)
[7]一種基于手機定位數(shù)據(jù)的出行行程識別方法[J]. 張健欽,仇培元,徐志潔,杜明義.  武漢理工大學(xué)學(xué)報(交通科學(xué)與工程版). 2013(05)
[8]手機數(shù)據(jù)在交通調(diào)查和交通規(guī)劃中的應(yīng)用[J]. 冉斌.  城市交通. 2013(01)
[9]基于手機位置數(shù)據(jù)的居民出行信息挖掘和分析方法研究[J]. 羅勇,王晏民,張健欽.  北京建筑工程學(xué)院學(xué)報. 2012(01)
[10]網(wǎng)絡(luò)調(diào)查與現(xiàn)場問卷調(diào)查的比較研究——以普陀山旅游調(diào)研為例[J]. 周永廣,桂晶晶.  青島酒店管理職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報. 2012(01)

碩士論文
[1]基于LBS軌跡的出行活動鏈模式識別研究[D]. 汪磊.大連交通大學(xué) 2015
[2]基于AGPS手機的交通方式識別研究[D]. 閆彭.北京交通大學(xué) 2012



本文編號：3467671