基于手機信令出行鏈的od矩陣獲取方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種手機信息處理方法，具體為基于手機信令出行鏈的0D矩陣獲取方 法。
【背景技術(shù)】
[0002] 0D調(diào)查即起訖點調(diào)查，其中"0D"表示起點(Origin)與終點(Destination)，是對某 一調(diào)查區(qū)域內(nèi)出行個體的出行起點和終點的調(diào)查。其目的是通過調(diào)查了解出行個體的交通 起訖點，交通小區(qū)間發(fā)生的出行次數(shù)，獲取道路網(wǎng)上交通流的構(gòu)成、流向、流量等數(shù)據(jù)。目前 的0D調(diào)查方法一般參考美國交通工程協(xié)會（ITE)、中國公路學(xué)會與中國住建部制訂的相應(yīng) 規(guī)范，大多數(shù)發(fā)展中國家與城市主要采用入戶、電話采訪等方法，需要消耗極大的人力、財 力與資源，存在調(diào)查時間長、樣本數(shù)量偏少、數(shù)據(jù)不精確與獲取的數(shù)據(jù)實時性差等問題，難 以隨時獲取指定日0D數(shù)據(jù)。
[0003] 近年來，隨著手機用戶的急劇增加、使用成本的大幅度下降，可以利用手機信令數(shù) 據(jù)進行數(shù)據(jù)挖掘，能夠提取出行個體出行信息，刻畫職住地，描述出行鏈，同時還可識別交 通方式，利用手機數(shù)據(jù)使得構(gòu)建全方式的0D矩陣、分方式0D矩陣成為可能。專利 CN201110033833.4《一種基于手機定位數(shù)據(jù)的出行0D矩陣獲取方法》公開了技術(shù)方案為，首 先確定某一路網(wǎng)區(qū)域的交通小區(qū)劃分方案，然后獲取上述路網(wǎng)區(qū)域中指定路網(wǎng)范圍的所有 出行群體在某一時間范圍內(nèi)的所有手機定位數(shù)據(jù)，再對每個移動用戶的每個位置點進行位 移狀態(tài)判斷。根據(jù)上述判斷，獲得每個移動用戶在某一時間范圍內(nèi)產(chǎn)生的每次出行的起點 和終點，并將其映射在相應(yīng)的交通小區(qū)上，對識別出的所有出行行為進行分組統(tǒng)計，形成原 始的出行0D矩陣數(shù)據(jù)。
[0004] 該技術(shù)缺點為，數(shù)據(jù)源為手機定位數(shù)據(jù)，但是對于具體手機定位數(shù)據(jù)來源與數(shù)據(jù) 結(jié)構(gòu)描述不清，手機定位數(shù)據(jù)來源包括CDR與TDR等，獲取的方法有TD0A與Α0Α等，不同類型 對應(yīng)不同的數(shù)據(jù)精度。對出行只考慮了出發(fā)點與到達點，無法識別多目的的多次出行，所以 只能得到粗顆粒度信息0D矩陣，無法得到包含多次出行的0D矩陣。并且對于出行個體的出 行方式?jīng)]有進行判別，只能借助四階段法的交通方式劃分模型對出行方式進行推測。另外 該技術(shù)沒有對移動時空軌跡進行刻畫，所以在完成出發(fā)、到達位置到交通小區(qū)映射的時候， 只能借助出發(fā)、到達位置。當(dāng)點落在兩個交通小區(qū)邊界上時候，只能通過兩個小區(qū)的面積額 為權(quán)重，按照隨機概率分配映射的小區(qū)，偏離實際情況。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 針對上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供一種基于手機信令出行鏈的強實時性、低成本、高 精度的0D矩陣數(shù)據(jù)的獲取辦法。
[0006] 具體技術(shù)方案為：
[0007] 基于手機信令出行鏈的0D矩陣獲取方法，包括以下步驟：
[0008] 步驟1:按照采樣要求獲取指定日手機信令出行鏈數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)是利用手機信令數(shù) 據(jù)，通過職住地識別，出行鏈刻畫，交通小區(qū)映射，判別交通方式等手段獲取的，具體方法應(yīng) 用專利【申請?zhí)枴?0 1 5 10452403 . 4《手機信令數(shù)據(jù)職駐地與出行鏈》和【申請?zhí)枴?201510452430.1《手機信令數(shù)據(jù)出行方式判別》所公開的技術(shù)。
[0009] 該步驟中，所采取的手機數(shù)據(jù)的類型為手機信令出行鏈數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)包含移動用 戶編號、時間戳、煒度、經(jīng)度、停留點類型、停留點映射交通小區(qū)、交通方式。數(shù)據(jù)的獲取時間 按照取樣的要求可以為指定時間。
[0010] 步驟2:利用手機信令出行鏈數(shù)據(jù)確定出行0、D點。利用步驟1得到的手機信令出行 鏈數(shù)據(jù)信息根據(jù)相應(yīng)判別規(guī)則確定出行的〇、D點與主要出行方式。
[0011] 步驟3:根據(jù)抽樣系數(shù)對樣本進行擴算。將步驟2得到的標(biāo)記、判別處理后的手機信 令出行鏈數(shù)據(jù)按照居住地所在小區(qū)的抽樣系數(shù)的倒數(shù)進行擴算，得到總體數(shù)據(jù)。
[0012] 步驟4:獲取粗顆粒度信息0D矩陣數(shù)據(jù)。將步驟3中得到總體數(shù)據(jù)中的每個移動用 戶的每次出行〇、D點所標(biāo)記的停留點映射的相應(yīng)交通小區(qū)信息進行統(tǒng)計。得到所有的交通 小區(qū)的發(fā)生交通量與吸引交通量，匯總各個交通小區(qū)的數(shù)據(jù)，形成粗顆粒度信息0D矩陣數(shù) 據(jù)。
[0013] 步驟5:獲取分方式0D矩陣數(shù)據(jù)。將步驟3得到的總體數(shù)據(jù)按照數(shù)據(jù)中的主要交通 方式進行分組，然后按照不同交通方式統(tǒng)計每個移動用戶該交通方式出行的每次出行〇、D 點所標(biāo)記的停留點映射的相應(yīng)交通小區(qū)信息進行統(tǒng)計。得到所有交通小區(qū)的相應(yīng)交通方式 的發(fā)生交通量與吸引交通量，匯總各個交通小區(qū)的數(shù)據(jù)，形成相應(yīng)交通方式下的0D矩陣數(shù) 據(jù)。
[0014] 步驟6:獲取多次出行0D矩陣數(shù)據(jù)。將步驟1的數(shù)據(jù)利用步驟3的方法擴算得到總體 數(shù)據(jù)中的每個移動用戶的居住地、工作地與活動目的地(此處的活動目的地為非工作非上 學(xué)的其他活動目的地)映射的相應(yīng)交通小區(qū)信息進行統(tǒng)計。得到所有的交通小區(qū)的發(fā)生交 通量與吸引交通量，匯總每個交通小區(qū)的數(shù)據(jù)，形成多次出行0D矩陣數(shù)據(jù)。
[0015] 步驟7:輸出交通發(fā)生吸引量柱狀圖與相應(yīng)0D期望圖。根據(jù)步驟4一6的0D矩陣數(shù) 據(jù)，輸出相應(yīng)的交通發(fā)生吸引量柱狀圖與0D期望圖。
[0016] 輸出的0D期望圖與交通發(fā)生吸引量柱狀圖，不但有粗顆粒信息的0D期望圖與交通 發(fā)生吸引量柱狀圖、并且有多次出行的0D期望圖與交通發(fā)生吸引量柱狀圖，還有分方式的 0D期望圖與交通發(fā)生吸引量柱狀圖。
[0017] 本發(fā)明提供的基于手機信令出行鏈的0D矩陣獲取方法，利用符合國家法律隱私規(guī) 定、獲取方式簡單、獲取成本低、信息樣本大、取樣時間靈活的手機信令信息刻畫的出行鏈 數(shù)據(jù)構(gòu)建粗顆粒信息0D矩陣、分交通方式0D矩陣與多目的地的多次出行0D矩陣，為一種實 時性較強，精度高的0D矩陣數(shù)據(jù)的獲取辦法。并且能夠描述城市的交通特征以及演變過程， 對于城市交通規(guī)劃提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和為城市規(guī)劃與建設(shè)提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
【附圖說明】
[0018]圖1是本發(fā)明的流程不意圖。
【具體實施方式】
[0019]結(jié)合實施例說明本發(fā)明的【具體實施方式】。
[0020] 基于手機信令出行鏈的0D矩陣獲取方法，過程如圖1所示。
[0021] 步驟1:獲取手機信令出行鏈數(shù)據(jù)
[0022] 采用的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)是手機信令出行鏈數(shù)據(jù)，按照采樣要求獲取指定日調(diào)查區(qū)域所有 移動用戶的手機信令出行鏈數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)是利用手機信令數(shù)據(jù)，通過職住地刻畫、出行鏈描 述、交通方式判別等手段獲取。具體方法應(yīng)用專利【申請?zhí)枴?01510452403.4《手機信令數(shù)據(jù) 職駐地與出行鏈》和申請?zhí)?201510452430.1《手機信令數(shù)據(jù)出行方式判別》。該手機信令出 行鏈數(shù)據(jù)包含移動用戶編號、時間戳、經(jīng)度、煒度、停留點類型、停留點映射交通小區(qū)、交通 方式。獲取手機信令出行鏈數(shù)據(jù)包含整個調(diào)查區(qū)域所有移動用戶的數(shù)據(jù)，其中移動用戶 A000001的手機信令出行鏈數(shù)據(jù)如表1所示。
[0023] 表1移動用戶編號A000001手機信令出行鏈數(shù)據(jù)
[0024]
[0025] 步驟2:利用手機出行鏈數(shù)據(jù)確定0、D點。
[0026] 步驟2.1:0、D點判斷。先將步驟1得到的手機信令出行鏈數(shù)據(jù)按照移動用戶編號進 行提取，對同一移動用戶編號的手機信令出行鏈數(shù)據(jù)中的停留點類型進行統(tǒng)計，如果停留 點類型只存在居住地與工作地，則檢索相鄰?fù)Ａ酎c映射交通小區(qū)是否相同，如果相同則將 相同停留點合并為同一停留點，然后按照時間戳升序依次判斷停留點為出行〇i點與Di點（i =1，2,…，η);如果停留點存在居住地、工作地與活動目的地點，則剔除掉活動目的地點，然 后檢索相鄰?fù)Ａ酎c映射交通小區(qū)是否相同，如果相同則將相同停留點合并為同一停留點， 然后按照時間戳升序依次判斷停留點為出行〇i點與Di點（i = l，2,…，η);如果停留點存在 居住地與活動目的地點，但不存在工作地，則保留停留時間最長的活動目的地點，剔除其他 活動目的地點，然后按照時間戳升序依次判斷停留點為出行〇i點與Di點（i = 1，2，…，η);最 后將〇、D點判斷信息添加到手機信令出行鏈數(shù)據(jù)之上。
[0027] 具體的，先檢索移動用戶A000001的停留點類型，發(fā)現(xiàn)存在居住地、工作地與活動 目的地，所以刪除時間戳201505200113110與201505200131327所對應(yīng)的的活動目的地79與 76,刪除后的結(jié)果如表2所示。然后檢索相鄰?fù)Ａ酎c映射交通小區(qū)是否相同，發(fā)現(xiàn)存在停留 點映射交通小區(qū)93相鄰且相同，所以將時間戳201505200111017與時間戳201505200113611 對應(yīng)停留點合并，合并后結(jié)果如表3所示。最后移動用戶存在3個停留點即存在兩次出行，則 標(biāo)記第一次出行的停留點映射交通小區(qū)82與93分別標(biāo)記為01點與D1點，標(biāo)記第二次出行的 停留點映射交通小區(qū)93與82分別標(biāo)記為02點與D2點，標(biāo)記后的結(jié)果如表4所示。最后將手機 信令出行鏈數(shù)據(jù)添加到手機信令出行鏈數(shù)據(jù)之后，添加后的結(jié)果如表5所示。
[0028]表2剔除掉活動目的地點
[0029]
[0030] 表3合并相鄰?fù)Ａ酎c
[0031]
'
[0032] 表40、D點標(biāo)記
[0033]
[0034] 表5移動用戶編號A000001手機信令出行鏈數(shù)據(jù)0、D判斷結(jié)果
[0035]
[0037] 步驟2.2:主要出行方式判斷。將步驟2.1得到的0、D點標(biāo)記的停留點，統(tǒng)計0、D點間 的交通方式，如果交通方式為單一方式，則判別〇、D點間的出行交通方式為該單一方式;如 果交通方式存在多種類型，則選取出行時長最長的交通方式為〇、D點間的出行交通方式。以 實例的形式輔助說明，檢索Ch點與DA間的交通方式，發(fā)現(xiàn)只存在自駕車，所以(h點與DA 間主要交通方式為自駕車;檢索〇2點與〇2點間的交通方式，發(fā)現(xiàn)存在兩段出行，但是出行方 式為單一自駕車出行，所以〇 2點與出點間主要交通方式為自駕車。最后將主要交通方式判別 信息添加到步驟2.1移動用戶編號A000001手機信令出行鏈數(shù)據(jù)0、D判斷結(jié)果信息之后，添 加后的結(jié)果如表6所示。
[0038]表60、D點標(biāo)記與主要交通方式判別處理的手機信令出行鏈數(shù)據(jù) [0039]
[0040]步驟3:根據(jù)抽樣系數(shù)對樣本進行擴算
[0041]將步驟2得到的標(biāo)記、判別處理后的手機信令