[發明專利]一種基于手機信令數據的出行目的識別方法

有效

• 申請號: 202110896262.0
• 申請日: 2021-08-05
• 公開（公告）號: CN113569977B
• 公開（公告）日: 2022-11-18
• 發明（設計）人: 陸振波;馮澤禹;張改;劉娟
• 申請（專利權）人: 東南大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N20/10
• 代理公司: 南京經緯專利商標代理有限公司 32200
• 代理人: 劉莎

本發明公開了一種基于手機信令數據的出行目的識別方法，將信令數據進行地圖匹配后，從停留點的識別出發，基于ST?DBSCAN時空密度聚類算法并結合啟發式算法進行停留點識別。依靠具有標簽的用戶手機信令數據挖掘時空聚類算法的參數，同時考慮了出行者的速度特征，提高了停留點識別的精細度。通過特征提取獲得用戶出行的軌跡時空特征、個人屬性和交通設施建成環境特性，將特征抽象為節點。通過基于約束的貝葉斯網絡結構學習算法獲取有向弧，初步完成貝葉斯網絡建模，以出行目的和通勤特性為演繹推理對象，通過基于規則啟發式的建模方法完善貝葉斯網絡概率模型。進行出行目的識別時，通過用戶的手機信令數據獲取出行特征，即可得到出行者出行目的概率結果。

技術領域

本發明涉及電子技術領域及通信領域，具體是一種基于手機信令數據的多方式出行目的識別方法。

背景技術

出行目的預測是交通規劃領域中基本的問題之一。隨著互聯網技術的不斷發展，出行目的預測對新興的交通系統(如MaaS、拼車出行等)的發展十分重要。移動設備和無線通信技術的發展很大程度上便利了居民出行數據的獲取，龐大的手機用戶帶來了接近全樣本的居民出行數據并且可以實時追蹤出行者的位置信息，但是信令產生的用戶位置信息是與用戶通信的基站位置信息。如何利用低成本的通信數據，實現高效率識別居民出行目的，這一問題非常具有挑戰性。

發明內容

本發明為解決背景技術中存在的問題,利用低成本手機通信數據，實現高效率識別出行者出行目的，提出了一種基于手機信令數據的出行目的識別方法。

本發明為解決上述技術問題采用以下技術方案：

一種基于手機信令數據的出行目的識別方法，步驟如下：

(1)根據出行者信令軌跡點的時空特性，利用ST-DBSCAN算法識別出行停留點，將出行鏈劃分為多個出行段；

(2)按照手機號，將出行者的手機信令數據與居民出行調查獲取的出行者出行目的、是否處于通勤出行進行匹配，從手機信令數據中獲取以下出行特征：出發小時、到達小時、出行耗時、出行距離、平均速度、性別、年齡、用地混合度、公交站點覆蓋率、公交線路重復系數、交叉口密度和路網密度；

(3)將步驟(2)中獲取的出行特征進行離散化；

(4)以步驟(2)中獲取的出行特征作為貝葉斯網絡輸入特征，以出行者出行目的、是否處于通勤出行作為貝葉斯網絡演繹推理目標，通過基于約束的貝葉斯網絡結構學習算法構建以出行者出行目的、是否處于通勤出行為演繹推理目標的貝葉斯網絡模型；

(5)將基于手機信令數據獲取的出行特征輸入步驟(4)構建的貝葉斯網絡模型中，完成出行者出行目的識別。

進一步，所述步驟(1)的過程包括：

S1獲取出行者一天手機信令數據中基站位置信息并按觸發時間進行排序，以獲取出行者移動軌跡；

S2結合基站通信范圍特點，出行者停駐換乘特點，設定ST-DBSCAN密度聚類算法的時空閾值；

S3基于ST-DBSCAN密度聚類算法，識別出行者停留點，將出行者出行鏈劃分為多個出行段，并刪除非一次出行的出行段。

進一步，所述步驟(2)中根據土地利用性質，通過計算熵值來表示起訖點的用地混合度，計算公式如下；

式中：H_i表示交通小區i的用地混合度，p(k)表示第k種土地利用類型的面積占交通小區i面積的比例，n指土地類型數目。

進一步，所述步驟(3)中：

將出發小時和到達小時的時間域離散為6段，分別是1h-7h，7h-9h，9h-13h，13h-17h，17h-19h，19h-24h和0-1h；