CN109978746B - 一种基于信令数据并结合动态阈值判断出行有效性的人口交换量估计方法 - Google Patents
一种基于信令数据并结合动态阈值判断出行有效性的人口交换量估计方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种基于信令数据并结合动态阈值判断出行有效性的人口交换量估计方法，能够利用手机网络运营商日常运营时产生收集的信令数据，低成本地获得进行交通规划所必需的不同空间尺度和时间尺度的人口交换量信息。本发明利用信令数据获取各层次的人口交换量，可以广泛应用于城市规划以及交通规划和管理，更合理高效地分有限的公共资源；此外，和传统的问卷等方式采集人口交换数据相比，基于信令数据的人口交换量估计方法成本低、准确率高，是大数据时代城市交通规划方法革新的代表之一。
Description
技术领域
本发明涉及交通大数据技术领域，尤其是一种基于信令数据并结合动态阈值判断出行有效性的人口交换量估计方法。
背景技术
近年来我国经济迅速发展，机动车保有量明显增加。2010年，我国汽车的保有量约为7000万辆，根据公安部交通管理局2018年7月16日发布的数据，截至2018年6月底，全国机动车保有量达3.19亿辆。机动车数量的高速增加给我国城市道路交通规划带来了严峻的挑战，交通拥堵现象越来越严重。现阶段我国治理交通拥堵还是以扩建道路基础设施为主要措施，其治理效果逐渐减弱，寻求新的治理方案已经成为亟待解决的问题。在交通问题研究比较早的发达国家，合理的交通规划在治理交通拥堵方面起到了较好的效果。全面深入地了解城市交通出行的特点，对于深入了解城市交通系统、进行交通规划和管理有着至关重要的作用。获取城市居民的主要出行路径，刻画居民出行信息，对于交通规划和管理有重要的意义。
传统的居民出行调查方法主要有家访调查、抽样问卷调查、收发表调查、明信片调查、公交线路调查、电话询问等。不同的调查方法存在不同的问题，其中精确度低、调查费用高、抽样率低等问题是传统调查方法的瓶颈所在。居民出行调查结果已被应用于公路网规划，新建或改建项目可行性研究、设计、交通组织及管理等各方面。大量的居民出行调查数据，尤其是人口交换量调查数据，对远景交通量的预测、道路类型及等级的确定、互通立交的设置、道路横断面的设计、交通服务设施的配置、交通管理与控制、规划方案和建设项目的国民经济评价、以及财务分析等提供了定量依据，进而为交通规划的完善和建设项目的科学决策奠定了基础。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于，提供一种基于信令数据并结合动态阈值判断出行有效性的人口交换量估计方法，能够利用手机网络运营商日常运营时产生收集的信令数据，低成本地获得进行交通规划所必需的不同空间尺度和时间尺度的人口交换量信息。
为解决上述技术问题，本发明提供一种基于信令数据并结合动态阈值判断出行有效性的人口交换量估计方法，包括如下步骤：
(1)基于信令数据计算出行者在出行链中的各个基站的停留时间；
(2)识别并清除信令数据所包含的乒乓漂移数据；
(3)根据停留时间阈值筛选停留时间满足要求的信令数据；
(4)基于信令数据计算出行者在出行链中的两个基站之间的转移时间；
(5)用基站的泰森多边形面积设立动态阈值，根据步骤(3)得到的出行者在各个基站的停留时间和步骤(4)得到的出行者在出行链中的每两个基站之间的转移时间，判断出行有效性；
(6)将步骤(5)得到的有效出行分不同空间尺度进行匹配并集计，得到不同空间尺度的人口交换量信息；
(7)将步骤(6)得到的不同空间尺度的人口交换量信息按照不同时间尺度进行统计，得到不同时间尺度的人口交换量信息；
(8)基于运营商市场占有率等数据对步骤(7)得到的人口交换量进行扩样。
优选的，步骤(1)中，基于信令数据计算出行者在各个基站的停留时间方法为：获取出行者在每个基站的最后一条通信记录的时间(字段名start_time_o)作为出行者在该基站的离去时间，计算出行者在相邻基站的记录中前一基站的离去时间与后一基站的离去时间之差作为出行者在后一基站的停留时间，同时提取每一条信令数据的前一条记录的所属基站的经纬度，得到新字段LAT_1,LON_1，以及后一条记录所属基站的经纬度，得到新字段LAT_2,LON_2。
优选的，步骤(2)中，识别并清除信令数据所包含的乒乓漂移数据方法为：选取连续的三条信令记录Mi、Mi+1、Mi+2，也即用户连续的在三个基站的停留记录，如果Mi与Mi+2的经纬度相同，且记录Mi+1的停留时间小于给定的时间阈值，则判定为乒乓数据加以删除。
优选的，步骤(3)中，根据停留时间阈值筛选停留时间满足要求的信令数据的方法为：事先制定一个时间阈值，将步骤(1)中计算得到的出行者在各个基站中的停留时间与给定的阈值进行比较，剔除停留时间小于阈值的信令数据。
优选的，步骤(4)中，基于信令数据计算出行者在出行链中的两个基站之间的转移时间方法为：出行者离开后一基站的时间减去离开前一基站的时间减去在后一基站的停留时间。
优选的，步骤(5)中，判断出行有效性的方法为：
(51)选取一个特定的基站作为标准基站，计算其他i个基站的泰森多边面积Si与标准基站面积S0的比值，作为字段area的取值；
(52)给标准基站制定一个转移时间阈值Tr 0，其他基站的转移时间阈值Tr i可由以下公式计算：
(53)当出行者在某一基站的停留时间大于给定的阈值，并且在该基站的转移时间大于动态阈值Tr i时，则认为该出行者在此处是有效出行。
优选的，步骤(6)中，不同空间层次可以包含基站级别、社区级别、街道级别、行政区级别等；具体集计方法为：
(61)与行政区信息表匹配；其中行政区信息表内包括的字段有：基站号sector_id、基站经度lat、基站纬度lon、行政区号district_number、行政区名称district_name，通过基站人口交换量表中的基站号与行政区信息表中基站号进行联结，得到基站人口交换量与行政区匹配表；
(62)与社区信息表匹配；其中社区信息表内包括的字段：基站号sector_id、基站经度lat、基站纬度lon、社区号community_number、社区名称community_name，通过基站人口交换量表中的基站号与社区信息表中基站号进行联结，得到基站人口交换量与社区匹配表；
(63)与街道信息表匹配；其中街道信息表内包括的字段：基站号sector_id、基站经度lat、基站纬度lon、街道号street_number、街道名称street_name，通过基站人口交换量表中的基站号与街道信息表中基站号进行联结，得到基站人口交换量与街道匹配表；
(64)以各层次所有类别为单位，集计区域内所有有效出行的起终点；
(65)根据出行起终点，统计不同区域之间的人口交换量。
优选的，步骤(7)中，不同时间层次可以包括全天时段级别、早高峰时段级别、晚高峰时段级别、每小时级别等，具体集计方法为：
(71)全天时段出行统计；选取某一天的信令数据按上述步骤统计出行情况，得到全天时段级别的人口交换量统计结果；
(72)早高峰时段出行统计；在一天的信令数据中，通过信令发生的时间字段(start_time)筛选出行时间处于早高峰时间区域(早7点至早9点)内的数据，按上述步骤统计出行情况，得到早高峰时段级别的人口交换量统计结果；
(73)晚高峰时段出行统计；在一天的信令数据中，通过信令发生的时间字段(start_time)筛选出行时间处于晚高峰时间区域(晚5点至晚7点)内的数据，按上述步骤统计出行情况，得到晚高峰时段级别的人口交换量统计结果；
(74)每小时出行统计；在一天的信令数据中，通过信令发生的时间字段(start_time)获取该信令所处的小时时刻，记为字段hour，按上述步骤统计出行情况，根据字段hour的不同取值可以获得每小时级别的人口交换量统计结果。
优选的，步骤(8)中，扩样方法为将各区域之间的交换量除以所用信令数据运营商在该地区的市场占有率。
本发明的有益效果为：本发明利用信令数据获取各层次的人口交换量，可以广泛应用于城市规划以及交通规划和管理，更合理高效地分有限的公共资源；此外，和传统的问卷等方式采集人口交换数据相比，基于信令数据的人口交换量估计方法成本低、准确率高，是大数据时代城市交通规划方法革新的代表之一。
附图说明
图1为本发明的方法流程示意图。
具体实施方式
如图1所示，一种基于信令数据并结合动态阈值判断出行有效性的人口交换量估计方法，包括如下步骤：
1、计算出行者在各个基站的停留时间。
其中一个基站的停留时间是指出行者与该基站发生信令数据通信的时间。
其中，计算出行者在各个基站的停留时间的方法，具体包括：
11)对出行者一天产生的信令数据按时间排序，标记出行者在各个基站发生通讯的最后一条记录，获取该条记录的时间(字段start_time)记为出行者离开该基站的离去时间tend；
12)计算出行者的出行链记录中相邻基站的前一基站的离去时间
与后一基站的离去时间
之差，作为出行者在后一基站的停留时间tstaytime；同时提取每一条信令数据的前一条记录的所属基站的经纬度，记为新字段LAT_1,LON_1，以及后一条记录所属基站的经纬度，记为新字段LAT_2,LON_2。
2、识别并筛去乒乓数据。
乒乓数据是指在信令记录中表现为用户在短时间内多次在两个或以上的基站之间来回切换。本发明能够对ABA，AB…BA型乒乓数据进行识别，即用户在A基站停留，但在某一时刻漂移至B基站，之后又重新连回A基站。对于A-B-A的类型，选取连续的三条信令记录，也即用户连续的在三个基站的停留记录，如果与的经纬度相同，且记录的停留时间小于时间阈值，则判定为乒乓数据加以删除。
其中，判定为乒乓数据加以删除的具体实现方法为：
21)检查上一步中获得的新字段，当满足以下条件时：1)LAT_1等于LAT_2，且LON_1等于LON_2,即前后基站相同；2)LAT不等于LAT_1或LON不等于LON_1；3)停留时间小于某给定阈值，则判断该条记录为乒乓数据，标记为1；完成所有标记后，剔除标记为1的信令数据，完成乒乓数据的删除。
22)删去乒乓数据后，ABA数据中，两个A基站的信令数据会相邻，使用步骤1中的方法，重新计算在出行者在不同基站下的停留时间tstaytime。
3、根据停留时间阈值筛选停留时间满足要求的信令数据。
其中，停留时间阈值主要由基站面积决定，在实际应用中通常由调查获得。
其中，根据停留时间阈值筛选停留时间满足要求的信令数据的具体实现方法为：
通过实验法或调查法选取不同的时间阈值，将步骤1中计算得到的出行者在各个基站中的停留时间tstaytime与给定的阈值t0进行比较，剔除停留时间小于阈值，即tstaytime＜t0的信令数据。
4、计算出行者在出行链中的相邻两个基站之间的转移时间。
其中，相邻两个基站之间的转移时间是指筛选满足停留时间阈值的出行者停留记录；
其中，计算相邻两个基站之间的转移时间方法为：
获取当前记录的基站离去时间，记为字段start_time_o，获取下一条记录的基站离去时间，记为字段start_time_d。用字段start_time_d的值减去字段start_time_o的值减去当前记录的基站的停留时间的值作为当前基站与下一基站之间的转移时间。
5、用基站的泰森多边形面积设立动态阈值，根据步骤(3)得到的出行者在各个基站的停留时间和步骤(4)得到的出行者在出行链中的每两个基站之间的转移时间，判断出行有效性；
其中，动态阈值的计算方法为：
51)选取一个基站作为标准基站，其他基站的面积与标准基站的面积比值记为新字段area的取值。
52)给标准基站制定转移时间阈值
其他基站的转移时间阈值用如下公式计算：
其中，出行有效性的判断方法为：
获取当前记录的转移时间，与该记录对应的基站的动态阈值进行比较，当前记录的转移时间小于对应基站的动态阈值时，剔除该信令记录。
6、将步骤5得到的有效出行分不同空间尺度进行匹配并集计，得到不同空间尺度的人口交换量信息；
其中，不同空间尺度级别可以是社区、街道、行政区；
其中，不同空间尺度人口交换量集计方法为：
61)与行政区信息表匹配。其中行政区信息表内包括的字段有：基站号(sector_id)、基站经度(lat)、基站纬度(lon)、行政区号(district_number)、行政区名称(district_name)，通过基站人口交换量表中的基站号与行政区信息表中基站号进行联结，得到基站人口交换量与行政区匹配表；
62)与社区信息表匹配。其中社区信息表内包括的字段：基站号(sector_id)、基站经度(lat)、基站纬度(lon)、社区号(community_number)、社区名称(community_name)，通过基站人口交换量表中的基站号与社区信息表中基站号进行联结，得到基站人口交换量与社区匹配表；
63)与街道信息表匹配。其中街道信息表内包括的字段：基站号(sector_id)、基站经度(lat)、基站纬度(lon)、街道号(street_number)、街道名称(street_name)，通过基站人口交换量表中的基站号与街道信息表中基站号进行联结，得到基站人口交换量与街道匹配表；
64)以各层次所有类别为单位，集计区域内所有有效出行的起终点；
65)根据出行起终点，统计不同区域之间的人口交换量。
7、将步骤6得到的不同空间尺度的人口交换量信息按照不同时间尺度进行统计，得到不同时间尺度的人口交换量信息；其中，不同时间尺度可以包括全天时段级别、早高峰时段级别、晚高峰时段级别、每小时级别等，具体集计方法为：
71)全天时段出行统计；选取某一天的信令数据按上述步骤统计出行情况，得到全天时段级别的人口交换量统计结果。
72)早高峰时段出行统计；在一天的信令数据中，通过信令发生的时间字段(start_time)筛选出行时间处于早高峰时间区域(早7点至早9点)内的数据，按上述步骤统计出行情况，得到早高峰时段级别的人口交换量统计结果。
73)晚高峰时段出行统计；在一天的信令数据中，通过信令发生的时间字段(start_time)筛选出行时间处于晚高峰时间区域(晚5点至晚7点)内的数据，按上述步骤统计出行情况，得到晚高峰时段级别的人口交换量统计结果。
74)每小时出行统计；在一天的信令数据中，通过信令发生的时间字段(start_time)获取该信令所处的小时时刻，记为字段hour，按上述步骤统计出行情况，根据字段hour的不同取值可以获得每小时级别的人口交换量统计结果。
8、基于选用信令数据的运营商的市场占有率等数据对基于上述步骤得到的人口交换量进行扩样。
其中，扩样方法为将不同区域之间的人口交换量除以所采用信令数据的运营商在该地区的市场占有率。
本发明提供的基于信令数据并结合动态阈值判断出行有效性的人口交换量估计方法，可以为城市交通规划提供更加精确的不同空间尺度和时间尺度的人口交换量数据，与传统的问卷调查法相比不仅资金需求更低，而且精确度有所提高。
Claims (8)
1.一种基于信令数据并结合动态阈值判断出行有效性的人口交换量估计方法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)基于信令数据计算出行者在出行链中的各个基站的停留时间；
(2)识别并清除信令数据所包含的乒乓漂移数据；
(3)根据停留时间阈值筛选停留时间满足要求的信令数据；
(4)基于信令数据计算出行者在出行链中的两个基站之间的转移时间；
(5)用基站的泰森多边形面积设立动态阈值，根据步骤(3)得到的出行者在各个基站的停留时间和步骤(4)得到的出行者在出行链中的每两个基站之间的转移时间，判断出行有效性；判断出行有效性的方法为：
(51)选取一个特定的基站作为标准基站，计算其他i个基站的泰森多边面积Si与标准基站面积S0的比值，作为字段area的取值；
(52)给标准基站制定一个转移时间阈值Tr 0，其他基站的转移时间阈值Tr i由以下公式计算：
(53)当出行者在某一基站的停留时间大于给定的阈值，并且在该基站的转移时间大于动态阈值Tr i时，则认为该出行者在此处是有效出行；
(6)将步骤(5)得到的有效出行分不同空间尺度进行匹配并集计，得到不同空间尺度的人口交换量信息；
(7)将步骤(6)得到的不同空间尺度的人口交换量信息按照不同时间尺度进行统计，得到不同时间尺度的人口交换量信息；
(8)基于运营商市场占有率数据对步骤(7)得到的人口交换量进行扩样。
2.如权利要求1所述的基于信令数据并结合动态阈值判断出行有效性的人口交换量估计方法，其特征在于，步骤(1)中，基于信令数据计算出行者在各个基站的停留时间方法为：获取出行者在每个基站的最后一条通信记录的时间作为出行者在该基站的离去时间，计算出行者在相邻基站的记录中前一基站的离去时间与后一基站的离去时间之差作为出行者在后一基站的停留时间，同时提取每一条信令数据的前一条记录的所属基站的经纬度，得到新字段LAT_1,LON_1，以及后一条记录所属基站的经纬度，得到新字段LAT_2,LON_2。
3.如权利要求1所述的基于信令数据并结合动态阈值判断出行有效性的人口交换量估计方法，其特征在于，步骤(2)中，识别并清除信令数据所包含的乒乓漂移数据方法为：选取连续的三条信令记录Mi、Mi+1、Mi+2，也即用户连续的在三个基站的停留记录，如果Mi与Mi+2的经纬度相同，且记录Mi+1的停留时间小于给定的时间阈值，则判定为乒乓数据加以删除。
4.如权利要求1所述的基于信令数据并结合动态阈值判断出行有效性的人口交换量估计方法，其特征在于，步骤(3)中，根据停留时间阈值筛选停留时间满足要求的信令数据的方法为：事先制定一个时间阈值，将步骤(1)中计算得到的出行者在各个基站中的停留时间与给定的阈值进行比较，剔除停留时间小于阈值的信令数据。
5.如权利要求1所述的基于信令数据并结合动态阈值判断出行有效性的人口交换量估计方法，其特征在于，步骤(4)中，基于信令数据计算出行者在出行链中的两个基站之间的转移时间方法为：出行者离开后一基站的时间减去离开前一基站的时间减去在后一基站的停留时间。
6.如权利要求1所述的基于信令数据并结合动态阈值判断出行有效性的人口交换量估计方法，其特征在于，步骤(6)中，不同空间层次可以包含基站级别、社区级别、街道级别、行政区级别；具体集计方法为：
(61)与行政区信息表匹配；其中行政区信息表内包括的字段有：基站号sector_id、基站经度lat、基站纬度lon、行政区号district_number、行政区名称district_name，通过基站人口交换量表中的基站号与行政区信息表中基站号进行联结，得到基站人口交换量与行政区匹配表；
(62)与社区信息表匹配；其中社区信息表内包括的字段：基站号sector_id、基站经度lat、基站纬度lon、社区号community_number、社区名称community_name，通过基站人口交换量表中的基站号与社区信息表中基站号进行联结，得到基站人口交换量与社区匹配表；
(63)与街道信息表匹配；其中街道信息表内包括的字段：基站号sector_id、基站经度lat、基站纬度lon、街道号street_number、街道名称street_name，通过基站人口交换量表中的基站号与街道信息表中基站号进行联结，得到基站人口交换量与街道匹配表；
(64)以各层次所有类别为单位，集计区域内所有有效出行的起终点；
(65)根据出行起终点，统计不同区域之间的人口交换量。
7.如权利要求1所述的基于信令数据并结合动态阈值判断出行有效性的人口交换量估计方法，其特征在于，步骤(7)中，不同时间层次可以包括全天时段级别、早高峰时段级别、晚高峰时段级别、每小时级别，具体集计方法为：
(71)全天时段出行统计；选取某一天的信令数据按上述步骤统计出行情况，得到全天时段级别的人口交换量统计结果；
(72)早高峰时段出行统计；在一天的信令数据中，通过信令发生的时间字段start_time筛选出行时间处于早高峰时间区域内的数据，按上述步骤统计出行情况，得到早高峰时段级别的人口交换量统计结果；
(73)晚高峰时段出行统计；在一天的信令数据中，通过信令发生的时间字段start_time筛选出行时间处于晚高峰时间区域内的数据，按上述步骤统计出行情况，得到晚高峰时段级别的人口交换量统计结果；
(74)每小时出行统计；在一天的信令数据中，通过信令发生的时间字段start_time获取该信令所处的小时时刻，记为字段hour，按上述步骤统计出行情况，根据字段hour的不同取值获得每小时级别的人口交换量统计结果。
8.如权利要求1所述的基于信令数据并结合动态阈值判断出行有效性的人口交换量估计方法，其特征在于，步骤(8)中，扩样方法为将各区域之间的交换量除以所用信令数据运营商在该地区的市场占有率。
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