CN113423065B - 一种基于手机信令数据确定交通小区人口岗位数据的方法 - Google Patents

Abstract

本发明提出了一种基于手机信令数据确定交通小区人口岗位数据的方法，方法包括：获取手机信令数据；对手机信令数据进行清洗并提取出行链，得到出行链表；根据出行链表得到基站的基站人口岗位数据；根据空间关系将基站人口岗位数据转化为基于地理栅格单元的栅格人口岗位数据；获取所述栅格单元和所述交通小区的各地块的地块信息，其中，地块信息包括建筑开发面积；并根据重合地块和所述栅格单元的所述地块信息生成各所述栅格单元的栅格摊分权重，所述重合地块为所述栅格单元与所述交通小区重合的地块；根据各所述栅格摊分权重和对应的所述栅格人口岗位数据生成所述交通小区的交通小区人口岗位数据。

Description

一种基于手机信令数据确定交通小区人口岗位数据的方法

技术领域

本发明涉及城市人口研究技术领域，具体而言，涉及一种基于手机信令数据确定交通小区人口岗位数据的方法。

背景技术

随着城市化的发展，城市中人口日益增多，城市交通的压力也越来越大，对于城市交通需求的研究需求也日益强烈。传统交通需求模型由出行生成、出行分布、方式划分、交通分配四个阶段组成。

交通小区(Traffic Analysis Zone，TAZ)是交通模型与交通调查数据分析的基本单元。交通小区的人口岗位数据可以用于建立人口岗位模型，以计算交通需求研究的出行生成阶段的出行产生量和出行吸引量。因此，交通小区的人口岗位数据的准确性对于出行生成数据的精准度至关重要。

现有技术中，一般通过对手机信令数据进行处理识别得到基于基站的基站人口岗位数据，然后通过转换关系将基站人口岗位数据转换(或者说分配)到交通小区，从而得到基于交通小区的交通小区人口岗位数据。但是，其转换(或者说分配)计算得到的交通小区人口岗位数据的准确性较低。

发明内容

本发明旨在一定程度上提高交通小区人口岗位数据的计算准确性。

为至少在一定程度上解决或改善上述问题的至少一个方面，本发明提出一种基于手机信令数据确定交通小区人口岗位数据的方法，所述方法包括：

获取手机信令数据；

对所述手机信令数据进行清洗并提取出行链，得到出行链表；

根据所述出行链表得到基站的基站人口岗位数据；

根据空间关系将所述基站人口岗位数据转化为基于地理栅格单元的栅格人口岗位数据；

获取所述栅格单元和所述交通小区的各地块的地块信息，其中，所述地块信息包括建筑开发面积；并根据重合地块和所述栅格单元的所述地块信息生成各所述栅格单元的栅格摊分权重，所述重合地块为所述栅格单元与所述交通小区重合的地块；

根据各所述栅格摊分权重和对应的所述栅格人口岗位数据生成所述交通小区的交通小区人口岗位数据。

可选地，所述地块信息还包括与所述地块对应的单位建筑开发面积；所述根据重合地块和所述栅格单元的所述地块信息生成各所述栅格单元的栅格摊分权重包括：

生成所述重合地块的人口岗位数据理论值占所述栅格单元的人口岗位数据理论值的权重，得到各所述栅格单元的所述栅格摊分权重，其中，人口岗位数据理论值根据各地块对应的所述建筑开发面积和所述单位建筑开发面积确定。

可选地，所述栅格人口岗位数据包括栅格人口数据和栅格岗位数据，所述栅格摊分权重包括栅格人口摊分权重和栅格岗位摊分权重；所述根据各所述栅格摊分权重和对应的所述栅格人口岗位数据生成所述交通小区的交通小区人口岗位数据包括：

根据所述栅格人口数据和所述栅格人口摊分权重生成各所述栅格单元的摊分人口数据，得到所述交通小区的交通小区人口数据；

根据所述栅格岗位数据和所述栅格岗位摊分权重生成各所述栅格单元的摊分岗位数据，得到所述交通小区的交通小区岗位数据。

可选地，所述单位建筑开发面积包括人口单位建筑开发面积和岗位单位建筑开发面积；所述生成所述重合地块的人口岗位数据理论值占所述栅格单元的人口岗位数据理论值的权重，得到各所述栅格单元的所述栅格摊分权重包括：

生成所述重合地块的人口数据理论值占所述栅格单元的人口数据理论值的权重，得到各所述栅格单元的所述栅格人口摊分权重，其中，人口数据理论值根据各地块对应的所述建筑开发面积和所述人口单位建筑开发面积确定；

生成所述重合地块的岗位数据理论值占所述栅格单元的岗位数据理论值的权重，得到各所述栅格单元的所述栅格岗位摊分权重，其中，岗位数据理论值根据各地块对应的所述建筑开发面积和所述岗位单位建筑开发面积确定。

可选地，根据第一公式分别获得所述栅格人口摊分权重和所述栅格岗位摊分权重，所述第一公式包括：

NumTrans_jk＝S_jk/R_k；

其中，Weight_ij表示第j个所述栅格单元到第i个所述交通小区的所述栅格人口摊分权重或所述栅格岗位摊分权重；NumTrans_ij表示第j个所述栅格单元和第i个所述交通小区的所有所述重合地块的人口岗位数据理论值总和或者岗位数据理论值总和；NumTrans_jk表示第j个所述栅格单元的第k个地块的人口数据理论值或者岗位数据理论值；j∈G，G表示与第i个所述交通小区有所述重合地块的所述栅格单元的集合；B_ij表示第j个所述栅格单元和第i个所述交通小区的所有所述重合地块b的集合，S_ijb表示所述重合地块的建筑开发面积，R_b表示所述重合地块的人口单位建筑开发面积或岗位单位建筑开发面积；B_j表示第j个栅格单元的所有地块的集合，S_jk表示该第j个栅格单元的第k个地块的建筑开发面积，R_k表示该第k个地块对应的人口单位建筑开发面积或者岗位单位建筑开发面积；

根据第二公式分别获得所述交通小区人口数据和所述交通小区岗位数据，所述第二公式包括：

NumTAZ_i＝∑_j∈GNumGrid_j*Weight_ij

其中，NumTAZ_i表示第i个所述交通小区的所述交通小区人口数据或所述交通小区岗位数据，NumGrid_j表示第j个所述栅格单元的所述栅格人口数据或所述栅格岗位数据。

可选地，所述获取所述栅格单元和所述交通小区的各地块的地块信息包括：

获取所述栅格单元和所述交通小区的各地块的地块性质和所述建筑开发面积；

在预设的第一对应关系中查找与所述地块性质对应的所述人口单位建筑开发面积，所述第一对应关系包括一一对应的所述地块性质和所述人口单位建筑开发面积；

在预设的第二对应关系中查找与所述地块性质对应的所述岗位单位建筑开发面积，所述第二对应关系包括一一对应的所述地块性质和所述岗位单位建筑开发面积。

可选地，所述栅格岗位摊分权重包括栅格细分岗位摊分权重，所述地块信息还包括所述地块对应的地块性质；所述根据各所述栅格摊分权重和对应的所述栅格人口岗位数据生成所述交通小区的交通小区人口岗位数据还包括：

根据所述栅格岗位数据和所述栅格细分岗位摊分权重生成各所述栅格单元的各岗位类型的岗位数据；

统计所述交通小区内各所述岗位类型对应的岗位数据，得到所述交通小区的细分岗位数据；

其中，所述栅格细分岗位摊分权重根据所述岗位类型对应的所述重合地块的岗位数据理论值总和占所述栅格单元的岗位数据理论值总和的权重确定；所述岗位类型根据预设的第五对应关系和所述地块性质确定，所述第五对应关系包括所述地块性质和与所述地块性质对应的岗位类型。

可选地，所述地块信息还包括所述地块对应的地块性质，所述交通小区人口岗位数据包括交通小区岗位数据；所述方法还包括：

在预设的第三对应关系中查找与所述地块性质对应的岗位类型；

在预设的第四对应关系中查找与所述岗位类型对应的岗位单位建筑开发面积；

生成各所述岗位类型的岗位数据理论值占所述交通小区的岗位数据理论值的权重，得到各所述岗位类型的小区岗位数据分配权重，其中，岗位数据理论值根据各地块对应的所述建筑开发面积和所述岗位单位建筑开发面积确定；

根据所述交通小区岗位数据和所述小区岗位数据分配权重生成所述交通小区的细分岗位数据。

可选地，所述根据所述出行链表得到基站的基站人口岗位数据包括：

根据停留时间判断人员类型，其中，所述人员类型包括常住人口、来访人口和其他人口；

根据所述人员类型、停留时段、停留次数、距离半径和停留时长识别居住地和工作地；

根据所述人员类型以及对应的所述居住地和所述工作地得到所述基站的所述基站人口岗位数据。

可选地，所述对所述手机信令数据进行清洗并提取出行链，得到出行链表包括：

对所述手机信令数据中的无效数据、漂移数据及乒乓切换数据进行清洗，得到基于个人的轨迹记录点数据；

根据距离阈值和时间阈值对所述轨迹记录点数据进行停留点识别，得到停留点数据；

根据所述停留点数据得到基于个人的个人出行链，生成所述出行链表。

相对于相关的现有技术，本发明所述的基于手机信令数据确定交通小区人口岗位数据的方法具有如下优势：

本发明所述的基于手机信令数据确定交通小区人口岗位数据的方法，通过手机信令数据识别手机用户的个人出行链，并根据出行链表识别基于个人的人口岗位信息，将以上信息集计到手机基站得到基站人口岗位数据；随后将手机基站人口岗位叠加到地理栅格，得到基于栅格单元的栅格人口岗位数据；本发明将栅格摊分权重的生成与地块信息中能够表示地块开发程度的建筑开发面积相关联，使得该栅格摊分权重更加贴近该栅格单元的重合地块对应的人口岗位数据占该栅格单元的栅格人口岗位数据的实际比重，从而使得得到的交通小区人口岗位数据更加准确；尤其是相对于直接通过占地面积的比重直接计算栅格摊分权重而言，本发明充分考虑到占地面积相同但其对应的建筑开发面积却不相同的情况，因此，本发明的方法得到的交通小区人口岗位数据更加准确。

附图说明

图1为本发明的实施例中基于手机信令数据确定交通小区人口岗位数据的方法的流程图；

图2为本发明的实施例中对手机信令数据进行清洗并得到出行链表步骤的流程图；

图3为本发明的实施例中根据出行链表得到基站的基站人口岗位数据步骤的流程图；

图4为本发明的实施例中地理栅格与交通小区的位置关系示意图。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施例做详细的说明。

如图1所示，本发明的实施例提供一种基于手机信令数据确定交通小区人口岗位数据的方法，其包括后文描述的步骤S1-S6，具体说明如下。

步骤S1，获取手机信令数据。

手机信令(Mobile Signaling)指移动通信系统中，用来传输信息和保证正常通信所需要的设备与网络之间协议控制信号。手机信令数据由手机基站(后文称基站)记录(即，通过手机信令数据统计的为基站层面的统计数据)，手机在发生开关机、接打电话、收发短信等行为时会与基站产生信息交换，对应的基站会对该(即该手机)产生一条记录。即，在对应的时间点和特定的位置(基站位置)产生一条包含时空信息的记录。每一条手机信令数据会记录手机识别码(或者说个人ID)、基站编号(或者说基站ID)、时间戳(即记录产生的时刻)，基站经纬度等信息。

步骤S2，对所述手机信令数据进行清洗并提取出行链，得到出行链表。

如图2所示，步骤S2包括后文描述的步骤S21-S23中的一步或多步，或者采用相关的现有技术得到出行链表。

步骤S21，对所述手机信令数据中的无效数据、漂移数据及乒乓切换数据进行清洗，得到基于个人的轨迹记录点数据。

无效数据可以包括基站信息、识别码信息等信息缺失的缺失数据，所有信息完全相同的重复数据(保留其中一条即可，优先保留重复数据中的第一条数据)，以及经纬度不在取值范围内的数据。将这些无效数据删除。

对于与前一个(按时间顺序)记录点的时间间隔少于某个阈值(例如60s)而距离大于某个阈值(例如5km)的记录点，和/或，对于与前一个记录点(即第m-1个记录点)的距离远大于与后一个记录点(即第m+1个记录点)的距离的记录点(即第m个记录点)，进行该记录点(即第m个记录点)的删除，完成远近切换漂移数据的清洗。

对于两两时间间隔为阈值内(例如60s)内多个乒乓切换记录点，保留停留时长最长的轨迹记录点并设置时间为乒乓切换起始时间，剔除其余乒乓切换记录点。

如此，能够得到较为准确的个人轨迹记录点数据，降低后续数据研究的噪声。

步骤S22，根据距离阈值和时间阈值对所述轨迹记录点数据进行停留点识别，得到停留点数据。

停留点表示个人在同一地点停留一段时间。当个人的相邻两个轨迹记录点的距离非常短时，把两个轨迹记录点可以视为同一个点(保留第一个轨迹记录点)。示例性地，当相邻两个轨迹记录点的时间间隔小于30min(或者15min)且距离不超过500m时，合并这两个轨迹记录点，依据这种方式得到停留点数据，提高数据处理精度并降低后续对出行链的处理量。此时，通过停留点数据能够反馈手机识别码、基站编号、经纬度、停留开始时间以及停留结束时间。

步骤S23，根据所述停留点数据得到基于个人的个人出行链，生成所述出行链表。

连续两个停留点之间(位于不同位置)视为一次出行，进一步根据该手机用户的各个停留点以及出行情况(即用户停留或是出行)得到个人出行链。

某人的单日出行链包括如下数据：手机识别码、起始基站、终点基站、起始时间、终点时间以及出行情况。出行情况包括出行和停留两种情况。出行链表包括多个人的多日出行链的数据。

如此，在步骤S2中，得到可靠性较高的出行链表，为后续通过数据处理识别人口岗位数据提供可靠的数据基础。

步骤S3，根据所述出行链表得到基站的基站人口岗位数据。

需要说明的是，基站人口岗位数据可以包括基站人口数据和基站岗位数据中的一种或多种。基站人口数据为对应于基站的人口数据，例如包括基站的人口数，具体地，包括常住人口、来访人口以及其他人口(后文详细说明)。基站岗位数据为对应于基站的岗位数据，例如岗位数。

另外，本说明书中还出现了栅格人口岗位数据(步骤S4中描述)、交通小区人口岗位数据(步骤S6中描述)、理论人口岗位数据(步骤S5中描述)等类似的描述，其组成与基站人口岗位数据相类似，并且与基站人口岗位数据的数据类型对应。一般来说，若基站人口岗位数据包括基站人口数据，则栅格人口岗位数据(步骤S4中描述)、交通小区人口岗位数据(步骤S6中描述)以及理论人口岗位数据(步骤S5中描述)均包括与此对应的人口数据。若交通小区人口岗位数据包括了交通小区岗位数据(后文描述)，则基站人口岗位数据、栅格人口岗位数据(步骤S4中描述)，以及理论人口岗位数据(步骤S5中描述)均包括相应的岗位数据，后续不再对此进行详细说明。

如图3所示，可选地，步骤S3包括后文描述的步骤S31-S33中的一步或多步，或者采用相关的现有技术得到基站人口岗位数据。

S31，根据停留时间判断人员类型，其中，所述人员类型包括常住人口、来访人口和其他人口。

示例性地，常住人口，对应于一个月某城市范围内总停留天数大于或等于18天的人员(考虑到可能存在跨市通勤人口，若对应手机信令数据为省级别，空间判定范围为省级)；来访人口，对应于一个月某城市范围内总停留天数小于或等于7天；其他人口，对应于不满足常住人口和来访人口判断条件的人员。

S32，根据所述人员类型、停留时段、停留次数、距离半径和停留时长识别居住地和工作地。

示例性地，对于常住人口，将一个月内在居家时段[21:00～7:00+1d]出现次数最多的基站，作为居住地。将工作日工作时段[9:00～17:00]内出现次数最多的基站作为候选工作地，在候选工作地半径500m范围内停留时间超过3h，并且工作天数超过工作日总数的60％，就认为该人员是工作人员，候选工作地为实际工作地。

当然，其并不局限于此，对于不同的数据性质可以采用更为细化的识别方式。例如，对于上夜班的人员其识别方式应当适应性调整。可选地，在一些实施方式中，首先通过对一个月内个人的出行链进行分析，确定其居家时段和工作时段后，再进行工作地和居住地的识别，其不作为限制。例如，对常住人口的具体个人而言，若其有工作，则居家的次数应大于工作的次数。可以某一固定时段(一般大于6h且小于16h)内，停留在某一基站处的天数最多，则定义该固定时段为居家时段，该基站位于居住地。

对于来访人口居住地：对于停留天数超过1天的来访人员，将居家时段[21:00～7:00+1d]内出现次数最多的基站作为居住地。

对于其他人口，可不做处理。

如此能够得到较为准确的常住人口的居住地和工作地信息，以及来访人口的工作地信息。

S33，根据所述人员类型以及对应的所述居住地和所述工作地得到所述基站的所述基站人口岗位数据。

需要说明的，由于对交通设施使用需求量一般以日为单位，因为不同自然日的人口对于交通设施的使用不产生竞争性。基站人口岗位数据的时间单元，可以以一个普通自然日(例如工作日)的当日实际人口数(日人口)和当日就业岗位数作为交通数据分析的基础是合乎情理的，尽管挑选不同的工作日结果会有些差别，但数量级基本相同。当然，也可以是对多个工作日的研究数据取均值。当然，这根据交通数据分析研究的目的可以进行选择，例如，可以单独就某些具有共同特征的自然日数据(如节假日数据)进行研究，其不具有局限性。

如下表1示出了一种实施方式中基站人口岗位数据的信息。

表1基站人口岗位数据表

序号	字段名称	字段类型	字段说明
				1	基站编号	整型	基站ID
2	常住人口数	整型	日常住人口
				3	来访人口数	整型	日来访人口
4	就业岗位数	整型	日就业人口数量

如此，步骤S3通过对出行链表的数据处理，能够得到较为可靠的基站人口岗位数据，为后续统计交通小区人口岗位数据提供了数据基础。

步骤S4，根据空间关系将所述基站人口岗位数据转化为基于地理栅格单元的栅格人口岗位数据。

如图4所示，示出了地理栅格与交通小区的位置关系示意图。地理栅格就是将空间分割成有规律的网格(图中通过虚线划分)，每一个网格称之为栅格单元。图中示出了交通小区T1和交通小区T2(通过粗实线划分)，交通小区T1与多个栅格单元例如栅格单元G1、G2、G3和G4有重合部分，交通小区T2与栅格单元G1有重合。栅格单元的划分根据实际情况确定，例如，其一般为250m*250m，或者500m*500m。

可以依据基站的经纬度将基站的基站人口岗位数据转化为归属于对应的栅格单元的栅格人口岗位数据；当然，当基站处于多个栅格单元的相邻边界处时，在一些实施方式中，可以将这几个栅格单元视为一个整的栅格单元进行处理，通过优化栅格单元的尺寸划分能尽可能避免这种问题。也可以根据权重计算方式将基站人口岗位数据转化为栅格人口岗位数据，其可以采用相关的现有技术。也可以采用本申请后续步骤S5和S6的类似处理方式，将基站人口岗位数据直接分配至交通小区，或者，先分配至栅格单元，再分配至交通小区，其不作为限制。

需要说明的是，一般一个栅格单元内存在一个或多个基站的基站数据(但也不排除一个栅格单元内不存在基站的情况，此时，一般认为该栅格单元内的建筑量较少，人口岗位数据几乎为零，予以忽略)。并且，在现有技术的研究中，一般从数据来源处(移动通讯商运营商)无法直接得到基站数据，一般是生成以栅格为单元的地理文件，在服务器终端上将手机信令信息匹配至栅格单元后才可以导出至本地进行公开使用，因此，步骤S4根据基站人口岗位数据得到栅格单元的栅格人口岗位数据是符合研究现状的，且能够避免以大量基站为研究对象直接进行数据分配。

步骤S5，获取所述栅格单元和所述交通小区的各地块的地块信息，其中，所述地块信息包括建筑开发面积；并根据重合地块和所述栅格单元的所述地块信息生成各所述栅格单元的栅格摊分权重，所述重合地块为所述栅格单元与所述交通小区重合的地块。

如图4所示，每个栅格单元包括至少一个地块(也可以不包括，例如湖泊等区域，本申请主要研究包括地块的情况)，每个地块具有对应的建筑开发面积，且每个地块对应的建筑开发面积不尽相同。建筑开发面积用于表示该地块的开发程度(即该地块对应的建筑的开发程度)，或者说，利用程度，一般来说，地块对应的建筑开发面积越大，其利用程度越高，能够容纳的人口或者提供的岗位数量也越多。

地块的划分根据实际情况确定。一般情况下，每个地块对应一个或多个建筑物，当然，这与能够获得的数据有关。在一些特殊情况下，例如，某建筑物部分位于交通小区内部，部分位于交通小区外部，此时，可以根据是否位于交通小区内部将该建筑物对应的土地分为两个地块，位于交通小区内部的部分视为该栅格单元的一个重合地块。

以任意一个栅格单元为例，根据各地块的建筑开发面积得到栅格单元的所有重合地块的建筑开发面积的总和，以及，所述栅格单元的所有地块的建筑开发面积的总和，计算前者与后者的比值，该栅格单元的栅格摊分权重根据该比值确定，例如，该比值即为该栅格摊分权重。

步骤S6，根据各所述栅格摊分权重和对应的所述栅格人口岗位数据生成所述交通小区的交通小区人口岗位数据。

对于任意一个确定的栅格单元，其具有步骤S4确定的栅格人口岗位数据，以及步骤S5确定的栅格摊分权重，根据二者即可得到该交通小区的摊分人口岗位数据，例如二者相乘即生成该栅格单元分配到该交通小区的摊分人口岗位数据。

对各栅格单元分配到该交通小区的摊分人口岗位数据进行累加即可得到该交通小区人口岗位数据。

本发明所述的基于手机信令数据确定交通小区人口岗位数据的方法，通过手机信令数据识别手机用户的个人出行链，并根据出行链表识别基于个人的人口岗位信息，将以上信息集计到手机基站得到基站人口岗位数据；随后将手机基站人口岗位叠加到地理栅格，得到基于栅格单元的栅格人口岗位数据；本发明将栅格摊分权重的生成与地块信息中能够表示地块开发程度的建筑开发面积相关联，使得该栅格摊分权重更加贴近该栅格单元的重合地块对应的人口岗位数据占该栅格单元的栅格人口岗位数据的实际比重，从而使得得到的交通小区人口岗位数据更加准确；尤其是相对于直接通过占地面积的比重直接计算栅格摊分权重而言，本发明充分考虑到占地面积相同但其对应的建筑开发面积却不相同的情况，因此，本发明的方法得到的交通小区人口岗位数据更加准确。

可选地，考虑到不同的地块，若建筑开发面积相同，但是，其理论上所对应的人口岗位数据确不尽相同，为使得交通小区人口岗位数据更加准确。在步骤S5的实施例中，所述地块信息还包括与所述地块对应的单位建筑开发面积；所述根据重合地块和所述栅格单元的所述地块信息生成各所述栅格单元的栅格摊分权重包括：

生成所述重合地块的人口岗位数据理论值占所述栅格单元的人口岗位数据理论值的权重，得到各所述栅格单元的所述栅格摊分权重，其中，人口岗位数据理论值根据各地块对应的所述建筑开发面积和所述单位建筑开发面积确定。

具体地，对于一个栅格单元的任意地块而言，其均具有建筑开发面积和单位建筑开发面积，由此能够推测该地块对应的建筑所对应的人口岗位数据理论值(例如，以建筑开发面积和单位建筑开发面积的比值为该人口岗位数据理论值)。从而得到该栅格单元的所有所述重合地块的人口岗位数据理论值的总和，以及，该栅格单元的所有地块的人口岗位数据理论值的总和，得到前者与后者的比值，该栅格单元的栅格摊分权重依据该比值确定，例如，该比值定义为该栅格单元的栅格摊分权重。如此，能够在一定程度上提高栅格摊分权重的准确性。

进一步，在步骤S4中，所述栅格人口岗位数据包括栅格人口数据和栅格岗位数据，对应的，在步骤S5中，所述栅格摊分权重包括栅格人口摊分权重和栅格岗位摊分权重；此时，步骤S6具体包括：

根据所述栅格人口数据和所述栅格人口摊分权重生成各所述栅格单元的摊分人口数据，得到所述交通小区的交通小区人口数据；

根据所述栅格岗位数据和所述栅格岗位摊分权重生成各所述栅格单元的摊分岗位数据，得到所述交通小区的交通小区岗位数据。

如此，充分考虑人口数据和岗位数据的差异，选择通过栅格人口摊分权重和栅格岗位摊分权重分别进行人口数据和岗位数据的摊分，其准确度更高。

为了得到上述的栅格人口摊分权重和栅格岗位摊分权重，所述生成所述重合地块的人口岗位数据理论值占所述栅格单元的人口岗位数据理论值的权重，得到各所述栅格单元的所述栅格摊分权重；具体包括：

生成所述重合地块的人口数据理论值占所述栅格单元的人口数据理论值的权重，得到各所述栅格单元的所述栅格人口摊分权重，其中，人口数据理论值根据各地块对应的所述建筑开发面积和人口单位建筑开发面积确定；

生成所述重合地块的岗位数据理论值占所述栅格单元的岗位数据理论值的权重，得到各所述栅格单元的所述栅格岗位摊分权重，其中，岗位数据理论值根据各地块对应的所述建筑开发面积和岗位单位建筑开发面积确定。

以任意一个栅格单元的所述栅格岗位摊分权重的计算为例，以所述地块对应的所述建筑开发面积和所述岗位单位建筑开发面积的比值为所述地块对应的岗位数据理论值；得到该栅格单元的所有重合地块的岗位数据理论值的总和，以及，该栅格单元的所有地块的岗位数据的理论值的总和，根据前者与后者的比值确定该栅格单元的所述栅格岗位摊分权重。该栅格单元的栅格岗位数据与栅格岗位摊分权重的乘积即为该栅格单元的摊分岗位数据。

具体地，为了获得人口单位建筑开发面积和岗位单位建筑开发面积，所述获取所述栅格单元和所述交通小区的各地块的地块信息包括：

获取所述栅格单元和所述交通小区的各地块的地块性质和所述建筑开发面积；

在预设的第一对应关系中查找与所述地块性质对应的所述人口单位建筑开发面积，所述第一对应关系包括一一对应的所述地块性质和所述人口单位建筑开发面积；

在预设的第二对应关系中查找与所述地块性质对应的所述岗位单位建筑开发面积，所述第二对应关系包括一一对应的所述地块性质和所述岗位单位建筑开发面积。

如下表2所示，示例性示出了用地性质与单位建筑开发面积的对应关系，但是其数据可以根据地区发达程度等因素调整，该对应关系包括该第一对应关系和第二对应关系，此处不再详细说明。

如此，能够获得准确的数据，为分别计算栅格人口摊分权重和栅格岗位摊分权重提供数据基础。

表2用地性质对应的单位建筑开发面积

具体地，在本发明的实施例中，根据第一公式获得所述栅格人口摊分权重(或者所述栅格岗位摊分权重，下文括弧内表示与此对应的情况)，所述第一公式包括：

NumTrans_jk＝S_jk/R_k；

其中，Weight_ij表示第j个所述栅格单元到第i个所述交通小区的所述栅格人口摊分权重(或者所述栅格岗位摊分权重)；NumTrans_ij表示第j个所述栅格单元和第i个所述交通小区的所有所述重合地块的人口岗位数据理论值总和(或者岗位数据理论值总和)；NumTrans_jk表示第j个所述栅格单元的第k个地块的人口数据理论值(或者岗位数据理论值)；j∈G，G表示与第i个所述交通小区有所述重合地块的所述栅格单元的集合；B_ij表示第j个所述栅格单元和第i个所述交通小区的所有所述重合地块b的集合，S_ijb表示所述重合地块的建筑开发面积，R_b表示所述重合地块的人口单位建筑开发面积(或者岗位单位建筑开发面积)；B_j表示第j个栅格单元的所有地块的集合，S_jk表示该第j个栅格单元的第k个地块的建筑开发面积，R_k表示该第k个地块对应的人口单位建筑开发面积(或者岗位单位建筑开发面积)。

此时，根据第二公式分别获得所述交通小区人口数据和所述交通小区岗位数据，所述第二公式包括：

NumTAZ_i＝∑_j∈GNumGrid_j*Weight_ij

其中，NumTAZ_i表示第i个所述交通小区的所述交通小区人口数据(或者交通小区岗位数据)，NumGrid_j表示第j个所述栅格单元的所述栅格人口数据(或者所述栅格岗位数据)。

如此，能够快速得到交通小区人口数据(或者交通小区岗位数据)。

进一步地，在上述步骤S5中，所述栅格岗位摊分权重包括栅格细分岗位摊分权重，所述地块信息还包括所述地块对应的地块性质；如此，在S6步骤中，能够进一步计算交通小区的细分岗位数据(如后文描述的办公岗位、商业岗位以及工业岗位所分别对应的岗位数据)。

具体地，根据所述栅格岗位数据和所述栅格细分岗位摊分权重生成各所述栅格单元的各岗位类型的岗位数据；

根据岗位类型统计所有所述栅格单元内所述岗位类型对应的岗位数据，生成交通小区的细分岗位数据。

示例性地，统计各栅格单元的岗位类型为办公岗位的岗位数据并进行累加，得到交通小区内岗位类型为办公岗位的岗位数据。

此时，为了得到各岗位类型以及栅格细分岗位摊分权重，在步骤S5还包括：

根据预设的第五对应关系查找与所述地块性质对应的岗位类型；

根据岗位类型对应的所述重合地块的岗位数据理论值总和占所述栅格单元的岗位数据理论值总和的权重确定(各岗位类型的)所述栅格细分岗位摊分权重。

如下表3所示，示例性地示出了岗位类型与地块性质的关系，第五对应关系包括与一种岗位类型对应的一种或多种地块性质。

表3岗位类型与地块性质对应表

示例性地，统计栅格单元内各重合地块的某岗位类型的理论岗位数据的总和，并统计该栅格单元的所有地块的理论岗位数据的总和，计算二者的比值，该比值即为该岗位类型对应的栅格细分岗位摊分权重；然后计算该比值和该栅格单元的栅格岗位数据的乘积即可得到该栅格单元的该岗位类型的岗位数据。对各栅格单元的数据进行统计得到所述交通小区的细分岗位数据。

如此，能够得到交通小区的细分岗位数据，为后续的交通需求研究的出行生成阶段的出行产生量和出行吸引量的研究提供更为可靠的数据。

区别于上述通过栅格单元的栅格细分岗位摊分权重等信息得到交通小区的细分岗位数据的实施方式，在得到交通小区岗位数据的情况下，可以采用如下方式得到交通小区细分岗位数据(即步骤S6之后)：

在预设的第三对应关系中查找与所述地块性质对应的岗位类型；

在预设的第四对应关系中查找与所述岗位类型对应的岗位单位建筑开发面积；

生成各所述岗位类型的岗位数据理论值占所述交通小区的岗位数据理论值的权重，得到各所述岗位类型的小区岗位数据分配权重，其中，岗位数据理论值根据各地块对应的所述建筑开发面积和所述岗位单位建筑开发面积确定；

根据所述交通小区岗位数据和所述小区岗位数据分配权重生成所述交通小区的细分岗位数据。

示例性地，第三对应关系和第四对应关系均如表3所示，此处不再详细说明。

以确定的交通小区的办公岗位的岗位数据计算为例，首先得到与办公岗位所对应的所有地块的岗位数据理论值的总和，然后得到交通小区的岗位数据理论值的总和，计算二者的比值，得到该办公岗位的小区岗位数据分配权重。

小区岗位数据和该办公岗位的小区岗位数据分配权重的乘积即为该办公岗位的岗位数据。

具体地，采用第三公式获得所述交通小区的细分岗位数据，所述第三公式包括：

NumWork_iw＝NumTAZ_i*Weight_iw；

其中，W为岗位类型的集合(包括办公岗位、商业岗位以及工业岗位三种岗位类型)，岗位类型w∈W；S_iw为交通小区i内岗位类型w的建筑开发面积；R_w为岗位类型w对应的岗位单位建筑开发面积；NumTrans_iw为交通小区i内岗位类型w对应的岗位数据理论值的总和；Weight_iw为交通小区i内岗位类型w的权重；NumTAZ_i为交通小区i的交通小区岗位数据，NumWork_iw为交通小区i内岗位类型w对应的岗位数据。

可选地，在此情况下，在步骤S5中，在根据所述栅格单元与所述交通小区的重合地块的所述地块信息计算栅格摊分权重之前，还包括：

判断所述栅格单元的所有地块是否全部落在所述交通小区的范围内；

若是，则将所述栅格单元的所述栅格人口岗位数据全部分配至所述交通小区；

若否，则根据所述栅格单元与所述交通小区的重合地块的所述地块信息计算栅格摊分权重。

如此，无需对所有栅格单元均直接计算栅格摊分权重(例如栅格岗位摊分权重)，在对与交通小区的边缘有重合地块且有不重合地块的栅格单元的栅格人口岗位数据的摊分后，即可得到交通小区的交通小区人口岗位数据，再根据上述方式得到交通小区人口岗位数据，能够在一定程度上简化计算过程。

在本说明书的描述中，参考术语“实施例”、“一个实施例”、“一些实施方式”、“示例性地”和“一个实施方式”等的描述意指结合该实施例或实施方式描述的具体特征、结构等特点包含于至少一个实施例或实施方式中。上述示意性表述不一定指的是相同的实施例或实施方式。描述的具体特征或特点可以在任何的一个或多个实施例或实施方式以合适的方式结合。

虽然本公开披露如上，但本公开的保护范围并非仅限于此。本领域技术人员，在不脱离本公开的精神和范围的前提下，可进行各种变动与修改，这些变动与修改均将落入本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于手机信令数据确定交通小区人口岗位数据的方法，其特征在于，包括：

获取手机信令数据；

对所述手机信令数据进行清洗并提取出行链，得到出行链表；

根据所述出行链表得到基站的基站人口岗位数据；

根据空间关系将所述基站人口岗位数据转化为基于地理栅格单元的栅格人口岗位数据；

获取所述栅格单元和所述交通小区的各地块的地块信息，其中，所述地块信息包括建筑开发面积；并根据重合地块和所述栅格单元的所述地块信息生成各所述栅格单元的栅格摊分权重，所述重合地块为所述栅格单元与所述交通小区重合的地块；

根据各所述栅格摊分权重和对应的所述栅格人口岗位数据生成所述交通小区的交通小区人口岗位数据。

2.根据权利要求1所述的基于手机信令数据确定交通小区人口岗位数据的方法，其特征在于，所述地块信息还包括与所述地块对应的单位建筑开发面积；所述根据重合地块和所述栅格单元的所述地块信息生成各所述栅格单元的栅格摊分权重包括：

生成所述重合地块的人口岗位数据理论值占所述栅格单元的人口岗位数据理论值的权重，得到各所述栅格单元的所述栅格摊分权重，其中，人口岗位数据理论值根据各地块对应的所述建筑开发面积和所述单位建筑开发面积确定。

3.根据权利要求2所述的基于手机信令数据确定交通小区人口岗位数据的方法，其特征在于，所述栅格人口岗位数据包括栅格人口数据和栅格岗位数据，所述栅格摊分权重包括栅格人口摊分权重和栅格岗位摊分权重；所述根据各所述栅格摊分权重和对应的所述栅格人口岗位数据生成所述交通小区的交通小区人口岗位数据包括：

根据所述栅格人口数据和所述栅格人口摊分权重生成各所述栅格单元的摊分人口数据，得到所述交通小区的交通小区人口数据；

根据所述栅格岗位数据和所述栅格岗位摊分权重生成各所述栅格单元的摊分岗位数据，得到所述交通小区的交通小区岗位数据。

4.根据权利要求3所述的基于手机信令数据确定交通小区人口岗位数据的方法，其特征在于，所述单位建筑开发面积包括人口单位建筑开发面积和岗位单位建筑开发面积；所述生成所述重合地块的人口岗位数据理论值占所述栅格单元的人口岗位数据理论值的权重，得到各所述栅格单元的所述栅格摊分权重包括：

生成所述重合地块的人口数据理论值占所述栅格单元的人口数据理论值的权重，得到各所述栅格单元的所述栅格人口摊分权重，其中，人口数据理论值根据各地块对应的所述建筑开发面积和所述人口单位建筑开发面积确定；

生成所述重合地块的岗位数据理论值占所述栅格单元的岗位数据理论值的权重，得到各所述栅格单元的所述栅格岗位摊分权重，其中，岗位数据理论值根据各地块对应的所述建筑开发面积和所述岗位单位建筑开发面积确定。

5.根据权利要求4所述的基于手机信令数据确定交通小区人口岗位数据的方法，其特征在于，根据第一公式分别获得所述栅格人口摊分权重和所述栅格岗位摊分权重，所述第一公式包括：

NumTrans_jk＝S_jk/R_k；

其中，Weight_ij表示第j个所述栅格单元到第i个所述交通小区的所述栅格人口摊分权重或所述栅格岗位摊分权重；NumTrans_ij表示第j个所述栅格单元和第i个所述交通小区的所有所述重合地块的人口岗位数据理论值总和或者岗位数据理论值总和；NumTrans_jk表示第j个所述栅格单元的第k个地块的人口数据理论值或者岗位数据理论值；j∈G，G表示与第i个所述交通小区有所述重合地块的所述栅格单元的集合；B_ij表示第j个所述栅格单元和第i个所述交通小区的所有所述重合地块b的集合，S_ijb表示所述重合地块的建筑开发面积，R_b表示所述重合地块的人口单位建筑开发面积或岗位单位建筑开发面积；B_j表示第j个栅格单元的所有地块的集合，S_jk表示该第j个栅格单元的第k个地块的建筑开发面积，R_k表示该第k个地块对应的人口单位建筑开发面积或者岗位单位建筑开发面积；

根据第二公式分别获得所述交通小区人口数据和所述交通小区岗位数据，所述第二公式包括：

NumTAZ_i＝∑_j∈GNumGrid_j*Weight_ij

其中，NumTAZ_i表示第i个所述交通小区的所述交通小区人口数据或所述交通小区岗位数据，NumGrid_j表示第j个所述栅格单元的所述栅格人口数据或所述栅格岗位数据。

6.根据权利要求4所述的基于手机信令数据确定交通小区人口岗位数据的方法，其特征在于，所述获取所述栅格单元和所述交通小区的各地块的地块信息包括：

获取所述栅格单元和所述交通小区的各地块的地块性质和所述建筑开发面积；

在预设的第一对应关系中查找与所述地块性质对应的所述人口单位建筑开发面积，所述第一对应关系包括一一对应的所述地块性质和所述人口单位建筑开发面积；

在预设的第二对应关系中查找与所述地块性质对应的所述岗位单位建筑开发面积，所述第二对应关系包括一一对应的所述地块性质和所述岗位单位建筑开发面积。

7.根据权利要求4所述的基于手机信令数据确定交通小区人口岗位数据的方法，其特征在于，所述栅格岗位摊分权重包括栅格细分岗位摊分权重，所述地块信息还包括所述地块对应的地块性质；所述根据各所述栅格摊分权重和对应的所述栅格人口岗位数据生成所述交通小区的交通小区人口岗位数据还包括：

根据所述栅格岗位数据和所述栅格细分岗位摊分权重生成各所述栅格单元的各岗位类型的岗位数据；

统计所述交通小区内各所述岗位类型对应的岗位数据，得到所述交通小区的细分岗位数据；

其中，所述栅格细分岗位摊分权重根据所述岗位类型对应的所述重合地块的岗位数据理论值总和占所述栅格单元的岗位数据理论值总和的权重确定；所述岗位类型根据预设的第五对应关系和所述地块性质确定，所述第五对应关系包括所述地块性质和与所述地块性质对应的岗位类型。

8.根据权利要求1所述的基于手机信令数据确定交通小区人口岗位数据的方法，其特征在于，所述地块信息还包括所述地块对应的地块性质，所述交通小区人口岗位数据包括交通小区岗位数据；所述方法还包括：

在预设的第三对应关系中查找与所述地块性质对应的岗位类型；

在预设的第四对应关系中查找与所述岗位类型对应的岗位单位建筑开发面积；

生成各所述岗位类型的岗位数据理论值占所述交通小区的岗位数据理论值的权重，得到各所述岗位类型的小区岗位数据分配权重，其中，岗位数据理论值根据各地块对应的所述建筑开发面积和所述岗位单位建筑开发面积确定；

根据所述交通小区岗位数据和所述小区岗位数据分配权重生成所述交通小区的细分岗位数据。

9.根据权利要求1所述的基于手机信令数据确定交通小区人口岗位数据的方法，其特征在于，所述根据所述出行链表得到基站的基站人口岗位数据包括：

根据停留时间判断人员类型，其中，所述人员类型包括常住人口、来访人口和其他人口；

根据所述人员类型、停留时段、停留次数、距离半径和停留时长识别居住地和工作地；

根据所述人员类型以及对应的所述居住地和所述工作地得到所述基站的所述基站人口岗位数据。

10.根据权利要求1至9任意一项所述的基于手机信令数据确定交通小区人口岗位数据的方法，其特征在于，所述对所述手机信令数据进行清洗并提取出行链，得到出行链表包括：

对所述手机信令数据中的无效数据、漂移数据及乒乓切换数据进行清洗，得到基于个人的轨迹记录点数据；

根据距离阈值和时间阈值对所述轨迹记录点数据进行停留点识别，得到停留点数据；

根据所述停留点数据得到基于个人的个人出行链，生成所述出行链表。

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