[发明专利]基于地铁IC卡数据的通学活动空间测度分析方法

说明书

本发明提出了一种基于地铁IC卡数据的通学活动空间测度分析方法，属于交通数据挖掘领域。该方法利用地铁IC卡刷卡数据，对通学人群活动空间进行测度分析，并提取对应的测度指标，得到通学群体活动空间量化分析。本发明首次从IC卡数据中挖掘对应的通学出行活动空间测度指标，并基于通学特性对通学人群进行类别划分，划分的人群通学特征显著。发挥了IC卡数据的客观性优势的同时，为不同通学模式的形成机理研究提供条件。

技术领域

本发明涉及公共交通数据挖掘方法，具体涉及一种基于地铁IC卡数据的地铁通学人群活动空间测度分析方法。

背景技术

通学群体是出行群体的重要组成部分。在我国，中小学学生住学分离的现象普遍存在，需要利用交通工具进行中长距离出行。而在学生的出行时段中，地面交通较为拥堵，因此地铁成为了他们的重要交通方式。利用活动空间对通学群体借助轨道交通进行出行的行为进行研究，不仅能够了解其出行行为的时空特性，更便于从宏观把控各项活动之间的内在联系。此外，对轨道交通的利用情况以及城市现有空间也能进行更深入的了解。

相较于传统的交通调查数据，地铁IC卡数据提供的信息具有准确、样本量大、覆盖面广、实时性强、获取成本较低等特性，为研究出行者的时空行为方面提供了更为优质的数据基础。但在现有的技术研究中，存在许多不足，例如：对于个人活动空间多采用传统数据进行测度，出行活动信息存在缺失或时空信息不精确、时间较短等缺陷；运用轨迹数据的研究中存在数据信息时间短的缺陷，特性分析不准确，也没有充分发挥大数据信息全面的特点；现有研究主要对通勤群体的活动空间进行探索，忽略了中小学生通学这类群体，中小学生出行时间、地点相对固定，且对城市空间结构造成了一定的影响；国内外的大量研究将活动空间与其他问题，如职住距离、社区分异等因素结合在一起，而很少关注活动空间本身的形状、面积、热度等特征与出行者、城市空间结构之间的关系，导致研究结果仅能分析特定的问题，无法对城市空间结构进行评价，也无法将大比例出行群体的出行行为所产生的交通负荷与城市公共交通建设相结合，为现状规划调整及未来规划提供可靠依据。现有技术中，尚没有出现对通学活动空间测度分析的相关研究。

发明内容

发明目的：基于现有技术的不足，本发明提出一种基于地铁IC卡数据的通学活动空间测度分析方法。

技术方案：为了实现上述目的，本发明的基于地铁IC卡数据的通学活动空间测度分析方法，利用地铁刷卡数据，对通学人群活动空间进行测度分析，并提取对应的测度指标，分析通学群体活动空间的相似性与差异性。该方法包括以下步骤：

(1)获取地铁IC卡刷卡数据和地铁站点的经纬度数据，从刷卡数据中提取通学有效信息，并将经纬度数据与地理地图进行空间位置的匹配，识别出通学人群，建立通学人群出行数据库；

(2)对通学人群出行数据进行预处理；

(3)分析通学人群出行时空特征，定义通学人群活动空间；

(4)基于通学人群活动空间的定义，从“时间”和“空间”两个维度提取活动空间测度指标；

(5)将通学人群活动空间测度指标数据进行聚类分析，将通学人群按照活动空间的测度指标划分为不同的类别，得到基于地铁出行的通学人群活动空间模式。

优选地，步骤(1)中地铁站点空间位置信息匹配方法为：利用采集器在电子地图上爬取地铁站点的经纬度数据，运用万能坐标转换器将其转换为WGS-84坐标系统下的数据，最终得到每个地铁站的位置信息。

优选地，步骤(2)中出行数据预处理，主要包含以下部分：

21)分别提取通学群体工作日及节假日(含寒暑假)出行数据，统计通学群体不同状态下的出行时间、出行起讫点、出行次数；

22)提取以学校站点为端点的出行数据，并匹配IC卡卡号，统计通学群体的出行时间、频率及端点位置分布情况。