[发明专利]一种基于手机网格数据的交通出行模式识别方法

说明书

本发明公开了一种基于手机网格数据的交通出行模式识别方法，通过手机网格数据构建手机用户出行序列，获取序列的时间特征、距离特征与速度特征；基于惩罚因子清洗所获取的手机用户出行序列数据，去除“噪声”数据；根据获得的清洗后的手机用户出行序列，基于速度聚类方法划分手机用户子出行序列；根据获得的子出行序列，生成手机用户出行链，获取出行链的时间特征、距离特征与速度特征；识别手机用户各出行链多模式交通出行模式；基于已识别的手机用户出行链多模式交通出行模式比例，识别用户全日出行时段主要交通出行模式。本发明能够基于非集计层面获取用户个体的交通出行模式，用于降低模型复杂度与提升预测准确性。

技术领域

本发明涉及交通大数据领域，尤其是一种基于手机网格数据的交通出行模式识别方法。

背景技术

城市综合交通规划的主要任务是将多模式交通子系统与城市用地布局、交通出行需求的发展相互协调，取得城市建设与运转的最佳效益。多模式组合出行需求与供给已经成为中国城市综合交通发展的主要趋势。多模式组合出行环境下，客观掌握不同出行模式的交通结构与需求，是科学评估城市交通系统建设水平和运行效果的关键，为城市多模式交通网络协同的资源配置提供数据基础。

长期以来，居民出行家访调查是进行出行模式研究的主要方法，受限于低抽样率与高实施成本，调查年限较长，无法实时监测城市交通网络的出行模式结构。近年来，随着存储与处理技术的不断突破，基于海量交通大数据的城市交通网络分析使出行模式的实时获取成为可能。手机定位数据作为一类新兴的数据源，具有低获取成本与高时空覆盖率的特点，成为弥补传统出行模式调查方法的最佳数据源。手机定位数据是由手机用户通过手机与基站进行交互产生的手机基站数据通过一定算法衍生的数据，主要包含手机三角定位数据与手机网格数据等。其中，手机网格数据是指通过一定算法，将获取的手机基站数据映射到划分好网格的地理网络中，是一类具有时空特征的数据源，主要包含手机用户唯一识别码、记录基站号、记录时刻、记录网格中心点经度编号、记录网格中心点纬度编号等参数。通过提取手机用户的全日网格出行链，挖掘手机用户出行交通特征，进一步识别手机用户出行模式。

目前，国内外在应用手机数据进行城市交通出行模式的研究主要数据源为手机三角定位，尚未有基于手机网格数据的城市交通出行模式识别的相关研究。同时，受限于基站自身与用户环境的影响，手机网格数据存在大量“噪声”数据，增加了研究难度。在出行模式识别方面，大部分研究采用集计模式，获取用户总体中各类出行模式所占比重，识别准确性不高、模型迁移能力差；少量研究着眼于非集计层面，通过大量参数标定来提升用户个体交通模式的识别准确率，模型复杂，不易推广。综上，在城市交通模式的获取上，需要建立简洁的、基于非集计的交通出行模式识别方法。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于，提供一种基于手机网格数据的交通出行模式识别方法，能够基于非集计层面获取用户个体的交通出行模式，用于降低模型复杂度与提升预测准确性。

为解决上述技术问题，本发明提供一种基于手机网格数据的交通出行模式识别方法，包括如下步骤：

(1)通过手机网格数据构建手机用户出行序列，获取序列的时间特征、距离特征与速度特征；

(2)基于惩罚因子清洗所获取的手机用户出行序列数据，去除包括“乒乓效应”数据和“长时驻留”冗余数据在内的“噪声”数据；

(3)根据获得的清洗后的手机用户出行序列，基于速度聚类方法划分手机用户子出行序列；

(4)根据获得的子出行序列，生成手机用户出行链，获取出行链的时间特征、距离特征与速度特征；

(5)识别手机用户各出行链多模式交通出行模式，所述多模式交通出行模式包含地铁模式、公交模式、机动车模式与慢行交通模式；

(6)基于已识别的手机用户出行链多模式交通出行模式比例，识别用户全日出行时段主要交通出行模式。