[发明专利]地铁用户识别方法与系统

说明书

本发明提供一种地铁用户识别方法与系统，利于时间周期范围内的城市GIS地域界限范围内的用户的手机信令数据，进行轨迹处理和匹配后，通过时间和空间聚类处理，获得地铁用户训练数据，然后基于地铁用户训练数据训练每个站点的一级特征库并根据地铁线路每日实际发生的地铁轨迹计算二级特征库。由此，通过一级特征库和二级特征库可对用户的信令进行识别，识别出是否是地铁用户，从而利于进行断面客流预测和票务清分。

技术领域

本发明涉及智能交通技术领域，尤其是手机信令数据在智能交通上应用，具体而言涉及一种基于手机信令的地铁用户识别方法与系统。

背景技术

随着轨道交通网络的发展，客流诱导与预警、应急管理、票务清分等问题变得更加棘手。传统方法是基于最短路径进行票务清分和断面客流预测，可结果与实际往往存在较大差异。票务清分的不合理会影响运营商利益，断面客流计算的不准确会影响地铁应急管理方案。现阶段根据用户的位置数据匹配地铁站点经纬度，获取的地铁用户的数据并不准确，难以用来进行准确的票务清分。

现有技术文献：

专利文件1：CN110910293A一种基于基站位置的地铁人群行为标签识别方法

发明内容

本发明目的在于提供一种基于手机信令的地铁用户识别方法与系统，可剔除行人、机动车、周边居民、办公人员等非地铁用户，并且可以追踪用户的完整轨迹，获得真实换乘站点，使得断面客流预测和票务清分更加精准。

根据本发明的目的的第一方面提出一种基于手机信令的地铁用户识别方法，包括以下步骤：

步骤1、以地铁站点经纬度为中心、半径为第一阈值K1范围内的圆形区域设定作为地铁站点的工参范围，其中对于地铁线路首末站，其工参范围的圆形区域的半径位第二阈值K2，K2＝2*K1；

步骤2、获取设定时间周期范围内的城市GIS地域界限范围内的用户的手机信令数据，构造每个用户每天的信令轨迹，其中所述手机信令数据为用于的移动通信终端进行基站扇区切换时上报的包含终端号码、时间以及基站经纬度的数据；对用户按照预设的规则进行排序；

步骤3、从第一个用户开始，将用户一天中所有的上报的手机信令数据，将在地铁站点的工参范围内的上报数据打上标签，记为对应地铁站点的id；其中每个上报数据对应一个基站的轨迹点；

步骤4、遍历步骤3处理后的上报数据，把所有连续在一个地铁站点内的点聚合成一个站点；其中连续没有站标识参与聚合，判定为中间路段；

步骤5、将连续Q个有站点的轨迹点进行轨迹切割，得到单个用户单日时间跨度下所有的轨迹组；

步骤6、按照以上步骤3-5的方式遍历每个用户上报的手机信令数据，得到所有用户的轨迹组；

步骤7、根据地铁线网数据，按照线路进行分组，并且对每个线路上按照每三个连续的站点进行切割，得到站点组；然后将线路上每个站点的所在线路id、线路方向、站点名称一起，匹配到对应站点组上去，得到站点地图Map；

步骤8、将步骤6获得的轨迹组与步骤7的站点地图Map进行匹配，对匹配后的结果进行时间和空间聚类，获得地铁用户训练数据；

步骤9、基于地铁用户训练数据，将数据按照地铁线路id、地铁站点id、地铁方向标识对所有数据进行分组，并按照每个站点工参按照出现的概率进行过滤，获得每个站点的一级特征库；

步骤10、根据地铁线路每日实际发生的地铁轨迹计算二级特征库。

进一步的实施例中，所述步骤8中的具体处理包括：

ST1：将步骤6获得的轨迹组与步骤7的站点地图Map进行匹配，得到经过中间站点的用户轨迹，记为Map-traj；