[發明專利]基于融合數據的居民出行OD分布提取方法

有效

• 申請號: 201711154812.1
• 申請日: 2017-11-20
• 公開（公告）號: CN107958031B
• 公開（公告）日: 2021-07-06
• 發明（設計）人: 蔣應紅;狄迪;彭慶艷;郭高華
• 申請（專利權）人: 上海市城市建設設計研究總院（集團）有限公司
• 主分類號: G06F16/215
• 分類號: G06F16/215;G06F16/2458;G06Q50/30
• 代理公司: 上海知義律師事務所 31304
• 代理人: 劉峰

本發明公開了一種基于融合數據的居民出行OD分布的提取方法，通過手機信令數據與傳統居民調查數據進行融合實現。在對原始手機信令數據采集與預處理的基礎上，通過傳統居民調查數據獲取的居民出行特征信息設定相關閾值，將手機信令數據中的出行軌跡信息轉化為初步的出行OD分布矩陣；之后通過總量擴樣，獲取最終的居民出行OD分布情況。本發明在保證居民出行分布總量與現實出行特征高度一致的條件下，實現了全樣本采樣、樣本分布均勻化等目標，所得居民出行分布結果與傳統方法相比精度大大提升，將對城市交通設施的建設、公交體系的構建提供重要理論依據與支撐。

技術領域

本發明涉及交通規劃技術領域，特別涉及基于融合數據的居民出行OD分布提取方法。

背景技術

居民出行分布對城市空間利用、產業布局、環境保護、能源供給、交通發展有著不同程度的影響，準確的居民出行OD分布矩陣，是對城市交通設施建設、公交體系構建的重要支撐。

在現有技術中，根據數據來源構建居民出行OD分布，可以分為兩類：

一類是基于傳統的交通調查數據，是四階段模型的重要組成部分；這一方法基于回歸分析將調查數據統計為交通生成，再用數學模型分布到交通小區，將出行量轉換成交通量；這一方法可以采集到出行者的社會經濟屬性，進而預測規劃區域未來幾年的交通需求，但其缺點也比較明顯：調查工作量大、數據收集與處理耗時、采樣均勻度低、樣本量小、數據更新周期長、難以把握出行分布的動態變化。

另一類是利用現有交通檢測器獲得路段觀測交通量，通過交通分配逆過程計算OD矩陣；這一方法雖然跳過了交通出行產生、分布和方式劃分，直接利用路段交通量來估計OD矩陣，但難以獲得全路網路段的交通量，易低估交通出行量，相較于傳統的交通調查方式無法獲得出行者的社會經濟屬性，難以在未來交通規劃中應用。

因此，急需開發一種新型方法獲取較高精度的居民出行OD分布，解決交通規劃領域亟待解決的重問題。

發明內容

有鑒于現有技術的上述缺陷，本發明提供，實現的目的之一是基于手機信令數據作為主要分析平臺，在對原始軌跡數據采集與清洗的基礎上，結合傳統居民調查數據，借助數據融合的方法，將軌跡數據轉化為初步的出行分布矩陣，再通過總量擴樣的相關步驟，獲取最終的居民出行OD分布；這一居民OD分布既體現居民實際出行特征情況，亦體現手機信令數據高均勻性、大樣本量的特征，具有高度可信度。

為實現上述目的，本發明公開了基于融合數據的居民出行OD分布提取方法；步驟如下：

A、對原始手機信令數據進行清洗和預處理，去掉所述原始手機信令數據中的錯誤數據和乒乓切換數據，形成所需要的手機信令數據；

B、對問卷式的居民出行調查數據進行處理，獲取居民出行特征參數，所述居民出行特征參數至少包括出行率、出行距離、出行時間；

C、利用所述居民出行特征參數，對所述手機信令數據中的停留時間閾值進行標定和校核，獲取初始居民出行OD分布矩陣；

D、通過統計學方法，對所述手機信令數據進行合理擴樣，根據居民出行調查采樣百分比確定擴樣倍率，所述擴樣倍率是所述居民出行調查采樣百分比倒數，再由居民調查獲取的平均出行次數，與擴樣倍率、調查人數相乘，獲取居民出行總量，所述居民出行總量包括主動產生數量和被吸引產生數量；

E、對從所述手機信令數據獲取的所述初始居民出行OD分布矩陣，以及從居民出行調查數據獲取的所述居民出行總量進行融合處理，得到最終調整后的最終居民出行OD分布情況。

優選的，在所述步驟A中，所述原始手機信令數據基于運營商對手機信令數據采集系統采集；所述原始手機信令數據依次籍由信令采集、LER服務器、安全IMSI轉換后傳送至交通及客流應用業務服務器。

優選的，所述安全IMSI轉換后的所述原始手機信令數據籍兩路并聯的FTP服務器傳送到所述交通及客流應用業務服務器。