本發(fā)明涉及一種基于手機信令數(shù)據(jù)的居民出行od(交通起、終點，下同)獲取方法，用于城市居民出行研究，屬于交通大數(shù)據(jù)的分析應用技術領域。

背景技術：

交通需求分析和交通規(guī)劃制定需要獲取大范圍準確、可靠的居民出行od數(shù)據(jù)作為基礎信息。目前在交通調查中，居民出行od的獲取方法主要分為兩類：第一，傳統(tǒng)的居民出行調查往往采用路邊問卷、家庭訪查等方式，存在抽樣率低、調查成本高、數(shù)據(jù)處理周期長等問題。第二，采用感應線圈、微波檢測、視頻圖像識別等定點信息采集技術，以及gps浮動車、電子標簽等浮動信息采集技術，根據(jù)檢測到的車流信息反推居民出行od信息，準確度較差，且由于其分配算法的復雜性，難以用于較大空間范圍。因此，交通研究者與交通從業(yè)人員一直都在找尋更經濟、效率更高、精度更高的居民出行od獲取技術。

隨著移動終端的迅速普及，出行群體中手機持有率和使用率已經達到相當高的比例。手機信令數(shù)據(jù)是在手機發(fā)生信令事件時記錄在移動業(yè)務交換中心(msc)的數(shù)據(jù)字段。信令數(shù)據(jù)在手機發(fā)生位置區(qū)更新時產生，未發(fā)生位置區(qū)更新則周期性記錄，此外在開關機和發(fā)生話單業(yè)務時也會記錄。記錄的數(shù)據(jù)字段包含用戶的匿名id、時間戳、位置區(qū)編號、蜂窩小區(qū)編號以及事件類型等信息。手機信令數(shù)據(jù)所包含的時間和位置信息記錄了用戶的活動軌跡，這使得手機成為一種較為理想的交通探測器。

技術實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的在于提供一種基于手機信令數(shù)據(jù)的居民出行od獲取方法。該方法的核心思想是通過分析用戶手機信令數(shù)據(jù)中的時空位置信息，識別出用戶的移動和停留行為，從而確定出行端點。

本發(fā)明解決技術問題所采取的技術方案具體是：

c1、根據(jù)交通調查要求進行手機信令數(shù)據(jù)的采集，并篩選處理成格式化數(shù)據(jù)，每條數(shù)據(jù)包含經過脫敏處理的手機唯一識別號、時間戳、基站小區(qū)編號和經緯度坐標。

c2、對用戶全天的手機信令數(shù)據(jù)按時間排序得到非連續(xù)的位置點序列，設定用戶行為規(guī)則，判定位置點的運動狀態(tài)，從而確定出行端點。

c3、利用gis處理建立交通分區(qū)與基站小區(qū)的對應關系，按照交通分區(qū)對所有用戶的出行端點統(tǒng)計匯總，并根據(jù)需要對結果進行適當擴樣。

步驟c1的過程包括：

c11、從運營商的移動業(yè)務交換中心抽取并保存所調查范圍內的手機信令數(shù)據(jù)。

c12、對采集的手機信令數(shù)據(jù)逐條篩選，對時間錯誤、經緯度異常的數(shù)據(jù)進行剔除，并匹配經緯度坐標，并按格式整理。

步驟c2的過程包括：

c21、追蹤用戶全天的手機信令數(shù)據(jù)，提取出信令數(shù)據(jù)產生時的時空位置點序列。

c22、結合歷史運動狀態(tài)判定時刻t用戶的運動狀態(tài)，分以下兩種情況：

(1)如果t-1時刻處于停留狀態(tài)：

t-1時刻及之前連續(xù)時間段內為停留狀態(tài)的n個點的平均位置記作pn，計算pn的坐標

計算t時刻點pt與點pn之間的距離d1：

若d1小于給定的臨界值，則判定t時刻為停留點，并與t-1時刻在同一位置；若d1大于等于臨界值，則t時刻可能處于移動狀態(tài)，這時要考慮t+1時刻的狀態(tài)。

(2)如果t-1時刻處于移動狀態(tài)：

計算t時刻和t-1時刻的兩點間的距離d2：

若d2小于臨界值，則判定t和t-1時刻為停留點，并且停留在一個新的位置；若d2大于等于臨界值，則判定t-1時刻為移動點，t時刻可能處于移動狀態(tài)。

c23、計算在某一停留位置的所有停留點的平均位置為o點，下一停留位置的所有停留點的平均位置為d點，從而確定一次出行的起訖點；

步驟c3的過程包括：

c31、結合交通小區(qū)劃分地圖，通過gis匹配居民出行od所分別對應的交通小區(qū)，按格式進行整理成如下格式：

c32、根據(jù)需要對各小區(qū)間出行od矩陣按比例擴樣得到總od；

其中：od為常住人口od分布；od為利用移動手機用戶數(shù)據(jù)得出的od分布；a為手機用戶的人均擁有量；p為手機滲透率；m為運營商的市場占有率；d為運營商用戶手機被檢測到概率。

本發(fā)明的有益效果：本發(fā)明提出了一種基于手機信令數(shù)據(jù)的居民出行od獲取方法。相比傳統(tǒng)的居民出行od獲取方法，本發(fā)明具有調查樣本大、實施成本低、可長期連續(xù)監(jiān)測等優(yōu)勢，可為交通需求分析和交通規(guī)劃制定中獲取大范圍準確、可靠的居民出行od數(shù)據(jù)提供技術支持。

附圖說明

圖1獲取過程流程圖；

圖2出行端點判定示意圖。

具體實施方式

本發(fā)明提出的一種基于手機信令數(shù)據(jù)的居民出行od獲取方法包括：根據(jù)調查要求采集和預處理手機信令數(shù)據(jù)；位置點運動狀態(tài)判定；分區(qū)統(tǒng)計和結果擴樣。

本發(fā)明的基本步驟如下：

c1、根據(jù)交通調查要求進行手機信令數(shù)據(jù)的采集，并篩選處理成格式化數(shù)據(jù)，每條數(shù)據(jù)包含經過脫敏處理的手機唯一識別號、時間戳、基站小區(qū)編號、經緯度坐標等。

c2、對用戶全天的手機信令數(shù)據(jù)按時間排序得到非連續(xù)的位置點序列，設定用戶行為規(guī)則，判定位置點的運動狀態(tài)，從而確定出行端點。

c3、利用gis處理建立交通分區(qū)與基站小區(qū)的對應關系，按照交通分區(qū)對所有用戶的出行端點統(tǒng)計匯總，并根據(jù)需要對結果進行適當擴樣。

步驟c1的過程包括：

c11、從運營商的移動業(yè)務交換中心抽取并保存所調查范圍內的手機信令數(shù)據(jù)。

c12、對采集的手機信令數(shù)據(jù)逐條篩選，對時間錯誤、經緯度異常的數(shù)據(jù)進行剔除，并匹配經緯度坐標，整理成如下格式。

步驟c2的過程包括：

c21、追蹤用戶全天的手機信令數(shù)據(jù)，提取出信令數(shù)據(jù)產生時的時空位置點序列。

c22、結合歷史運動狀態(tài)判定時刻t用戶的運動狀態(tài)，分以下兩種情況：

(1)如果t-1時刻處于停留狀態(tài)：

t-1時刻及之前連續(xù)時間段內為停留狀態(tài)的n個點的平均位置記作pn，計算pn的坐標

計算t時刻點pt與點pn之間的距離d1：

若d1小于給定的臨界值，則判定t時刻為停留點，并與t-1時刻在同一位置；若d1大于等于臨界值，則t時刻可能處于移動狀態(tài)，這時要考慮t+1時刻的狀態(tài)。

(2)如果t-1時刻處于移動狀態(tài)：

計算t時刻和t-1時刻的兩點間的距離d2：

若d2小于臨界值，則判定t和t-1時刻為停留點，并且停留在一個新的位置；若d2大于等于臨界值，則判定t-1時刻為移動點，t時刻可能處于移動狀態(tài)。

c23、計算在某一停留位置的所有停留點的平均位置為o點(起點，下同)，下一停留位置的所有停留點的平均位置為d點(終點，下同)，從而確定一次出行的起訖點。

步驟c3的過程包括：

c31、結合交通小區(qū)劃分地圖，通過gis匹配居民出行od所分別對應的交通小區(qū)，整理成如下格式：

c32、根據(jù)需要對各小區(qū)間出行od矩陣按比例擴樣得到總od。

其中：od為常住人口od分布；od為利用移動手機用戶數(shù)據(jù)得出的od分布；a為手機用戶的人均擁有量，單位：部/人；p為手機滲透率；m為運營商的市場占有率；d為運營商用戶手機被檢測到概率。

實施例：以某城市為例，應用本方法獲取某日居民出行od。

步驟c1：

(1)從運營商處的移動業(yè)務交換中心抽取并保存該城市所調查范圍內3時至次日3時的手機信令數(shù)據(jù)；

(2)對采集的手機信令數(shù)據(jù)逐條篩選，對時間錯誤、經緯度異常、不能有效追蹤imsi號的數(shù)據(jù)進行剔除，并整理成如下格式：

步驟c2：

(1)以某imsi編號的手機信令數(shù)據(jù)為例，提取出信令數(shù)據(jù)產生時的時空位置點序列；

(2)以第一個位置點為停留點，計算第二個位置點與之前3個停留點(可少于)平均位置之間的距離d＝0，小于臨界值，亦為停留點；

計算第三個位置點與之前3個停留點(可少于)平均位置之間的距離d＝0，小于臨界值，仍為停留點；

直至第10個位置點與之前3個停留點平均位置之間的距離d＝279m大于臨界值200m，可能處于移動狀態(tài)。

第11個位置點與之前一個可能移動點之間的距離d＝230m大于臨界值200m，則此點可能處于移動狀態(tài)，且第10個位置點為移動點。

直至第13個位置點與前一個可能移動點之間的距離d＝124m小于臨界值200m，則此兩點均為停留點，且停留在一個新的位置。

如此依次判別該imsi編號所有位置點的運動狀態(tài)；

(3)計算各停留位置的所有停留點的平均位置為出行端點，連續(xù)兩個出行端點構成一個od對。

步驟c3：

(1)結合交通小區(qū)劃分地圖，通過gis匹配居民出行od所分別對應的交通小區(qū)。

(2)根據(jù)需要可統(tǒng)計各個小區(qū)間出行od總量，并按抽樣比擴樣得到總出行量。