CN105608505A - 一种基于手机信令数据的居民轨道交通出行方式识别方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于手机信令数据的居民轨道交通出行方式识别方法，其特征在于，步骤为：获取某个居民一日出行中所有手机信令数据，并识别出有效出行段，构建地理栅格系统，将轨道交通线路与有效出行段映射到地理栅格系统中，用栅格坐标序列记录位置信息。在栅格系统中，根据有效出行段与轨道交通线路的位置匹配、轨迹相似度以及出行段平均速度值判断是否属于轨道交通出行。本发明利用海量手机信令数据，高实时性、高精度的实现了对轨道交通出行方式的判断。本发明有助于交通管理部门准确掌握轨道交通线路信息，合理规划轨道交通线路，对提高居民的生活质量以及对城市交通的满意度有重要意义。

Description

一种基于手机信令数据的居民轨道交通出行方式识别方法

技术领域

本发明涉及交通规划以及计算机应用技术，特别是涉及一种基于手机信令数据的居民轨道交通出行方式识别方法。

背景技术

在现代化的城市交通规划方面，合理的规划轨道交通线路与轨道交通站点，可以用力的解决城市某些区域道路拥堵的问题，提高居民的出行效率与出行质量。为了合理的对轨道交通线路进行规划，首先需要获取居民出行中属于轨道交通方式的信息，用于分析后可以对线路规划进行技术上的支持。

传统获取居民出行信息的方式分为人工调查，视频监控人像识别与IC卡数据统计。人工调查对于现在快速发展的城市交通现状而言，时效性与适用性会大打折扣。视频监控方式识别精度不高，同时存在监控死角，获取的数据集不完整，结果存在偏差。利用IC卡数据进行客流统计的方式，对于比较复杂的换乘以及不出站往返的出行情况无法精准统计，数据存在局限。

目前多数专利中存在利用手机信令数据进行交通方面的技术研究，其多是单纯利用速度阈值来判断出行方式，这种方案判断条件单一，根据目前复杂的交通状况，难以区分轨道交通出行方式与地铁沿线的驾车出行方式或者公共交通出行方式，判断准确率低。在《一种基于手机信号数据的轨道交通出行方式》专利中，其利用额外的虚拟传感器网络来映射当前用户轨迹来进行出行方式识别。

由于以上各种方案存在各种问题，因此需要一种利用手机信令数据实时获取用户出行状态的新方法，来判断基于轨道交通的出行方式。本专利构建城市地理栅格系统，不仅利用居民手机信令位置信息映射，同时考虑居民出行轨迹与轨道交通轨道的相似性，以及利用栅格系统准确计算居民出行距离以及出行速度，多维度的对居民出行中轨道交通出行方式进行识别。

发明内容

针对以上各种方法的不足，本发明的目的在于提供一种基于利用居民手机信号进行轨道交通出行方式识别的办法，通过该方法可以有效的对居民日常出行中属于轨道交通出行的出行段进行精确识别。

本发明解决上述问题的技术方案是提供了一种基于手机信令数据的居民轨道交通出行方式识别方法，其特征在于，步骤为：

步骤1、获取居民一日出行中所有手机信令数据集，提取数据集中基站数据，用半径为R的圆将基站聚类为基站聚集点。在该数据集中，若居民在相同基站聚集点下连续停留t分钟及以上，则将该基站聚集点作为该居民有效出行段分割点，定义为联合驻留点。利用联合驻留点，将该居民一日出行分割为多个有效出行段G(1)、G(2)…G(i)…G(N)，其中1<＝i<＝N，N是分割的有效出行段总数，统计每个有效出行段中的所有手机信令数据。

步骤2、根据先验知识，设定轨道交通合理速度范围以及站点停靠时间T_stop。

步骤3、根据目标城市道路与轨道交通分布情况，在地图中用边长为P米的多个正方形栅格构建城市地理栅格系统，覆盖范围为O。将以上边长为P米的正方形栅格定义为B型栅格，记为B[X_I,Y_J]，其中X_I指该B型栅格在覆盖范围O中的行数，Y_J是指该栅格在覆盖范围O中的列数。在B型栅格中，以边长Q米的正方形划定S型栅格且S型栅格填满B型栅格，记每个S型栅格为B[X_I,Y_J]-S[x_i,y_j]，其中x_i是指该S型栅格在B型栅格中的行数，y_j是指该S型栅格在B型栅格中的列数。将每条轨道交通线路根据其位置坐标，映射在栅格系统的B型栅格跟S型栅格中，记为N-B[X_I,Y_J]和N-B[X_I,Y_J]-S[x_i,y_j]，其中N是指这条轨道交通的名称，利用轨道交通线路栅格序列记录轨道交通线路信息。

步骤4、将该居民一个有效出行段中手机信令位置坐标映射在地理栅格系统中，用栅格坐标序列记录有效出行段信息。

步骤5、进行地理位置匹配：若步骤4中该有效出行段栅格坐标序列与某条或某几条轨道交通路线栅格坐标序列成功匹配，则判定该出行段中拟采用了轨道交通出行，同时记录下匹配的第一个栅格坐标所在手机信令数据Startmsg以及最后一个栅格坐标所在手机信令数据Endmsg，进入步骤6。若没有成功匹配，判定该段出行方式为非轨道交通。

步骤6、进行轨迹轨道相似度匹配：统计手机信令数据Startmsg到Endmsg中位置数据坐标，利用最小二乘法拟合为曲线y1；统计该出行段中包含的所有轨道交通站点位置数据坐标，利用最小二乘法拟合为曲线y2，选取手机信令数据Startmsg到Endmsg中位置数据横坐标范围内任意d个横坐标，分别计算这些横坐标在曲线y1与y2中对应的纵坐标，利用以上坐标计算其皮尔森相关系数作为这两条曲线的相似程度值P_same。

步骤7、进行速度匹配：计算手机数据信令Startmsg和Endmsg两者间隔时间T_go，T_go＝T_E–T_S，其中T_E为Endmsg信令中时间数据，T_S为Startmsg信令中时间数据.

计算手机数据信令Startmsg和Endmsg两者对应栅格坐标之间轨道交通路线长度S_go。根据以下公式，计算轨道线路在每个S型栅格中的长度Dis_S[x_i,y_j]和对应的每个B型栅格中的长度Dis_B[X_I,Y_J]。

其中，(x_i1,y_j1)与(x_i2,y_j2)是轨道交通线路与S型栅格的两个交点坐标。

根据以下公式，计算手机数据信令Startmsg和Endmsg对应栅格坐标之间轨道交通路线长度S_go。

考虑到轨道交通车辆会在站点停靠，利用步骤2中先验知识得到的站点停靠时间T_stop的时间，结合以下公式，计算该出行段的出行平均速度V_go。

根据以下公式，计算平均速度V_go符合轨道交通出行的概率。

其中，V_rmin是先验知识中该轨道交通速度范围的最小值，V_rmax是先验知识中该轨道交通速度范围的最大值。

步骤8、结合相似度值P_same和平均速度符合概率P_v，根据以下公式计算匹配值result。

result＝λ₁*P_same+λ₂*P_v

其中，λ₁与λ₂是P_same和P_v的权值，且λ₁+λ₂＝1。将匹配值result与设立的阈值进行比较。若大于阈值，则判定该段出行方式为轨道交通。否则，判定该段出行方式为非轨道交通。

本发明充分利用手机信令数据资源，不需要额外的设备支持，从大量的居民日常手机信令数据中挖掘轨道交通出行方式，并计算该出行方式的出行距离。该发明可用于轨道交通线路规划、运力分布分析、客流量预测与干预中。

附图说明

图1为基于手机信令数据的居民轨道交通出行方式识别方法的流程图

图2为城市地理栅格系统和轨道交通的线路映射图

图3为部分城市地理栅格系统B型栅格

图4为部分城市地理栅格系统S型栅格

具体实施方式

下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但并不用来限制本发明的范围。

实施例

如图1所示，本发明提供了一种基于手机信令数据的居民轨道交通出行方式识别方法，其步骤为：

步骤1、获取居民一日出行中所有手机信令数据集，提取数据集中基站数据，用半径为R的圆将基站聚类为基站聚集点。在该数据集中，若居民在相同基站聚集点下连续停留t分钟及以上，则将该基站聚集点作为该居民有效出行段分割点，定义为联合驻留点。利用联合驻留点，将该居民一日出行分割为多个有效出行段G(1)、G(2)…G(i)…G(N)，其中1<＝i<＝N，N是分割的有效出行段总数，统计每个有效出行段中的所有手机信令数据。

步骤2、根据先验知识，设定轨道交通合理速度范围以及站点停靠时间T_stop。

步骤3、根据目标城市道路与轨道交通分布情况，在地图中用边长为P米的多个正方形栅格构建城市地理栅格系统，覆盖范围为O。在本实施例中，构建的城市地理栅格系统和轨道交通的线路映射如图2所示，图中空心圆代表轨道交通站点。将以上边长为P米的正方形栅格定义为B型栅格，如图3所示，每个B型栅格记为B[X_I,Y_J]，其中X_I指该B型栅格在覆盖范围O中的行数，Y_J是指该栅格在覆盖范围O中的列数。在B型栅格中，以边长Q米的正方形划定S型栅格且S型栅格填满B型栅格，如图4所示，记每个S型栅格为B[X_I,Y_J]-S[x_i,y_j]，其中x_i是指该S型栅格在B型栅格中的行数，y_j是指该S型栅格在B型栅格中的列数。将每条轨道交通线路根据其位置坐标，映射在栅格系统的B型栅格跟S型栅格中，记为N-B[X_I,Y_J]和N-B[X_I,Y_J]-S[x_i,y_j]，其中N是指这条轨道交通的名称，利用轨道交通线路栅格序列记录轨道交通线路信息。

步骤4、将该居民一个有效出行段中手机信令位置坐标映射在地理栅格系统中，用栅格坐标序列记录有效出行段信息。

步骤5、进行地理位置匹配：若步骤4中该有效出行段栅格坐标序列与某条或某几条轨道交通路线栅格坐标序列成功匹配，则判定该出行段中拟采用了轨道交通出行，同时记录下匹配的第一个栅格坐标所在手机信令数据Startmsg以及最后一个栅格坐标所在手机信令数据Endmsg，进入步骤6。若没有成功匹配，判定该段出行方式为非轨道交通。

步骤6、进行轨迹轨道相似度匹配：统计手机信令数据Startmsg到Endmsg中位置数据坐标，利用最小二乘法拟合为曲线y1；统计该出行段中包含的所有轨道交通站点位置数据坐标，利用最小二乘法拟合为曲线y2，选取手机信令数据Startmsg到Endmsg中位置数据横坐标范围内任意d个横坐标，分别计算这些横坐标在曲线y1与y2中对应的纵坐标，利用以上坐标计算其皮尔森相关系数作为这两条曲线的相似程度值P_same。

步骤7、进行速度匹配：计算手机数据信令Startmsg和Endmsg两者间隔时间T_go，T_go＝T_E–T_S，其中T_E为Endmsg信令中时间数据，T_S为Startmsg信令中时间数据.

计算手机数据信令Startmsg和Endmsg两者对应栅格坐标之间轨道交通路线长度S_go。根据以下公式，计算轨道线路在每个S型栅格中的长度Dis_S[x_i,y_j]和对应的每个B型栅格中的长度Dis_B[X_I,Y_J]。

其中，(x_i1,y_j1)与(x_i2,y_j2)是轨道交通线路与S型栅格的两个交点坐标。

根据以下公式，计算手机数据信令Startmsg和Endmsg对应栅格坐标之间轨道交通路线长度S_go。

考虑到轨道交通车辆会在站点停靠，利用步骤2中先验知识得到的站点停靠时间T_stop的时间，结合以下公式，计算该出行段的出行平均速度V_go。

根据以下公式，计算平均速度V_go符合轨道交通出行的概率。

其中，V_rmin是先验知识中该轨道交通速度范围的最小值，V_rmax是先验知识中该轨道交通速度范围的最大值。

步骤8、结合相似度值P_same和平均速度符合概率P_v，根据以下公式计算匹配值result。

result＝λ₁*P_same+λ₂*P_v

其中，λ₁与λ₂是P_same和P_v的权值，且λ₁+λ₂＝1。将匹配值result与设立的阈值进行比较。若大于阈值，则判定该段出行方式为轨道交通。否则，判定该段出行方式为非轨道交通。

Claims (1)

1.一种基于手机信令数据的居民轨道交通出行方式识别方法，其特征在于，步骤为：

步骤1、获取居民一日出行中所有手机信令数据集，提取数据集中基站数据，用半径为R的圆将基站聚类为基站聚集点。在该数据集中，若居民在相同基站聚集点下连续停留t分钟及以上，则将该基站聚集点作为该居民有效出行段分割点，定义为联合驻留点。利用联合驻留点，将该居民一日出行分割为多个有效出行段G(1)、G(2)…G(i)…G(N)，其中1<＝i<＝N，N是分割的有效出行段总数，统计每个有效出行段中的所有手机信令数据。

步骤2、根据先验知识，设定轨道交通合理速度范围以及站点停靠时间T_stop。

步骤3、根据目标城市道路与轨道交通分布情况，在地图中用边长为P米的多个正方形栅格构建城市地理栅格系统，覆盖范围为O。将以上边长为P米的正方形栅格定义为B型栅格，记为B[X_I,Y_J]，其中X_I指该B型栅格在覆盖范围O中的行数，Y_J是指该栅格在覆盖范围O中的列数。在B型栅格中，以边长Q米的正方形划定S型栅格且S型栅格填满B型栅格，记每个S型栅格为B[X_I,Y_J]-S[x_i,y_j]，其中x_i是指该S型栅格在B型栅格中的行数，y_j是指该S型栅格在B型栅格中的列数。将每条轨道交通线路根据其位置坐标，映射在栅格系统的B型栅格跟S型栅格中，记为N-B[X_I,Y_J]和N-B[X_I,Y_J]-S[x_i,y_j]，其中N是指这条轨道交通的名称，利用轨道交通线路栅格序列记录轨道交通线路信息。

步骤4、将该居民一个有效出行段中手机信令位置坐标映射在地理栅格系统中，用栅格坐标序列记录有效出行段信息。

步骤5、进行地理位置匹配：若步骤4中该有效出行段栅格坐标序列与某条或某几条轨道交通路线栅格坐标序列成功匹配，则判定该出行段中拟采用了轨道交通出行，同时记录下匹配的第一个栅格坐标所在手机信令数据Startmsg以及最后一个栅格坐标所在手机信令数据Endmsg，进入步骤6。若没有成功匹配，判定该段出行方式为非轨道交通。

步骤6、进行轨迹轨道相似度匹配：统计手机信令数据Startmsg到Endmsg中位置数据坐标，利用最小二乘法拟合为曲线y1；统计该出行段中包含的所有轨道交通站点位置数据坐标，利用最小二乘法拟合为曲线y2，选取手机信令数据Startmsg到Endmsg中位置数据横坐标范围内任意d个横坐标，分别计算这些横坐标在曲线y1与y2中对应的纵坐标，利用以上坐标计算其皮尔森相关系数作为这两条曲线的相似程度值P_same。

步骤7、进行速度匹配：计算手机数据信令Startmsg和Endmsg两者间隔时间T_go，T_go＝T_E–T_S，其中T_E为Endmsg信令中时间数据，T_S为Startmsg信令中时间数据.

计算手机数据信令Startmsg和Endmsg两者对应栅格坐标之间轨道交通路线长度S_go。根据以下公式，计算轨道线路在每个S型栅格中的长度Dis_S[x_i,y_j]和对应的每个B型栅格中的长度Dis_B[X_I,Y_J]。

$Dis\_S\&lsqb;x_i,y_j\&rsqb;=\sqrt{{(x_{i1}-x_{i2})}^2+{(y_{j1}-y_{j2})}^2}$

其中，(x_i1,y_j1)与(x_i2,y_j2)是轨道交通线路与S型栅格的两个交点坐标。

Dis_B[X_I,Y_J]＝∑Dis_S[x_i,y_j]

根据以下公式，计算手机数据信令Startmsg和Endmsg对应栅格坐标之间轨道交通路线长度S_go。

S_go＝∑Dis_B[X_I,Y_J]

考虑到轨道交通车辆会在站点停靠，利用步骤2中先验知识得到的站点停靠时间T_stop的时间，结合以下公式，计算该出行段的出行平均速度V_go。

$V_{go}=\frac{S_{go}}{T_{go}-N_{go}*T_{stop}}$

根据以下公式，计算平均速度V_go符合轨道交通出行的概率。

$P_v=\left\{\begin{array}{cc}1& V_{rmin}\&le;V_{go}\&le;V_{rmax}\\ \frac{V_{go}}{V_{r\min }}& V_{go}<V_{r\min }\\ 1-\frac{V_{go}-V_{rmax}}{V_{r\max }}& V_{r\max }<V_{go}\end{array}\right.$

其中，V_rmin是先验知识中该轨道交通速度范围的最小值，V_rmax是先验知识中该轨道交通速度范围的最大值。

步骤8、结合相似度值P_same和平均速度符合概率P_v，根据以下公式计算匹配值result。

result＝λ₁*P_same+λ₂*P_v

其中，λ₁与λ₂是P_same和P_v的权值，且λ₁+λ₂＝1。将匹配值result与设立的阈值进行比较。若大于阈值，则判定该段出行方式为轨道交通。否则，判定该段出行方式为非轨道交通。