CN113543052A - 一种基于手机信令数据城市群交通联系强度的测度方法 - Google Patents

一种基于手机信令数据城市群交通联系强度的测度方法 Download PDF

Info

Publication number
CN113543052A
CN113543052A CN202110821961.9A CN202110821961A CN113543052A CN 113543052 A CN113543052 A CN 113543052A CN 202110821961 A CN202110821961 A CN 202110821961A CN 113543052 A CN113543052 A CN 113543052A
Authority
CN
China
Prior art keywords
city
traffic
connection strength
strength
railway
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202110821961.9A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113543052B (zh
Inventor
许玉斌
李军
王旭辉
李振维
郭婧
杨尚基
靳琴芳
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
China University of Mining and Technology Beijing CUMTB
China Academy of Civil Aviation Science and Technology
Original Assignee
China University of Mining and Technology Beijing CUMTB
China Academy of Civil Aviation Science and Technology
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by China University of Mining and Technology Beijing CUMTB, China Academy of Civil Aviation Science and Technology filed Critical China University of Mining and Technology Beijing CUMTB
Priority to CN202110821961.9A priority Critical patent/CN113543052B/zh
Publication of CN113543052A publication Critical patent/CN113543052A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113543052B publication Critical patent/CN113543052B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04WWIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/20Services signaling; Auxiliary data signalling, i.e. transmitting data via a non-traffic channel
    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08GTRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0125Traffic data processing
    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08GTRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0137Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions for specific applications
    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08GTRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G3/00Traffic control systems for marine craft
    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08GTRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G5/00Traffic control systems for aircraft, e.g. air-traffic control [ATC]
    • G08G5/0095Aspects of air-traffic control not provided for in the other subgroups of this main group
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04WWIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/30Services specially adapted for particular environments, situations or purposes
    • H04W4/40Services specially adapted for particular environments, situations or purposes for vehicles, e.g. vehicle-to-pedestrians [V2P]
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04WWIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/30Services specially adapted for particular environments, situations or purposes
    • H04W4/40Services specially adapted for particular environments, situations or purposes for vehicles, e.g. vehicle-to-pedestrians [V2P]
    • H04W4/42Services specially adapted for particular environments, situations or purposes for vehicles, e.g. vehicle-to-pedestrians [V2P] for mass transport vehicles, e.g. buses, trains or aircraft

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Ocean & Marine Engineering (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于手机信令数据城市群交通联系强度的测度方法,A、建立城市群交通联系强度研究系统,采集涵盖所有城市的手机信令数据;B、对手机信令数据按照时间排序,得到各城市之间的公路交通量、铁路交通量、航空交通量、水运交通量以及总交通量;C、根据城市交通基础设施数据计算公路、铁路、航空、水运所对应的交通联系强度修正系数;D、基于交通量、修正系数计算得到各个城市间交通联系强度;E、输出交通联系强度矩阵数据。本发明既可以实现公路、铁路、航空、水运四种交通分别的交通联系强度矩阵数据,也可以得到综合的交通联系强度矩阵数据,实现了基于数据处理测度出城市群交通联系强度,便于技术科学数据研究。

Description

一种基于手机信令数据城市群交通联系强度的测度方法
技术领域
本发明涉及数据处理领域,尤其涉及一种基于手机信令数据城市群交通联系强度的测度方法。
背景技术
当前对于城市交通联系强度计算方法较少,陈津怡等人提出将高速公路基础设施供给与实际产生的交通量协同考虑的计算方法,并对江苏省13个地级市的交通联系强度进行计算分析,研究江苏省城市联系格局。对于高速交通方式的交通联系强度进行计算,但并没有囊括多种交通方式的计算方法,并且传统的城市群交通联系强度测度采用的基础数据非常依赖前期的统计工作,并且基础数据的时效性滞后。
手机信令数据是由手机用户在发生通话、发短信或移动位置等事件时,被运营商的通信基站捕获并记录同一用户信令轨迹所产生,最后经过脱密、脱敏、扩样等处理后可用于居民行为偏好、移动轨迹分析、城镇空间布局等研究。手机信令数据的数据空间分辨率多为基站,时间分辨率则可精确到秒。手机信令数据字段中包含时间和空间位置属性,还有通话和信息记录等信息,通过上述信息的关联可以反推用户的出行轨迹。手机信令数据作为一种新型的大数据源,兼具空间位置和特征信息,具有动态、实时、客观、精细、获取速度快、覆盖面广等优势。
发明内容
针对现有技术的不足之处,本发明的目的在于提供一种基于手机信令数据城市群交通联系强度的测度方法,依靠手机信令数据计算得到系统中各城市之间的公路交通量、铁路交通量、航空交通量、水运交通量以及总交通量,然后根据各自对应公式得到公路、铁路、航空、水运四种交通分别的交通联系强度修正系数,接着基于交通量、修正系数按照公式计算得到各个城市间交通联系强度,进而输出交通联系强度矩阵数据。
本发明的目的通过下述技术方案实现:
一种基于手机信令数据城市群交通联系强度的测度方法,其方法如下:
A、建立城市群交通联系强度研究系统,城市群交通联系强度研究系统包括若干个城市和所有城市的城市交通基础设施数据,城市交通基础设施数据包括公路交通数据、铁路交通数据、航空交通数据、水运交通数据,实时采集涵盖所有城市的手机信令数据;
B、对手机信令数据按照时间排序,以各个城市为节点,得到各城市之间的公路交通量、铁路交通量、航空交通量、水运交通量以及总交通量;
C、根据城市交通基础设施数据计算公路、铁路、航空、水运四种交通方式的交通联系强度修正系数;
C1、公路交通联系强度修正系数采用如下公式计算得到:
Figure BDA0003170959870000021
其中
Figure BDA0003170959870000022
为城市i与城市j之间的高速里程,
Figure BDA0003170959870000023
为城市i和城市j之间的公路里程,α为高速公路权重系数,β普通公路权重系数,
Figure BDA0003170959870000024
为城市群交通联系强度研究系统内所有公路长度之和;
C2、铁路交通联系强度修正系数采用如下公式计算得到:
Figure BDA0003170959870000025
其中
Figure BDA0003170959870000026
为城市i与城市j之间的铁路里程,
Figure BDA0003170959870000027
为城市群交通联系强度研究系统内所有铁路长度之和,
Figure BDA0003170959870000028
表示城市i与城市j两地火车班次,
Figure BDA0003170959870000029
为城市群交通联系强度研究系统内所有火车班次之和;
C3、航空交通联系强度修正系数采用如下公式计算得到:
Figure BDA00031709598700000210
其中
Figure BDA00031709598700000211
为城市i与城市j之间的航空里程,
Figure BDA00031709598700000212
为城市群交通联系强度研究系统内所有航线长度之和,
Figure BDA00031709598700000213
表示城市i与城市j两地航班数量,
Figure BDA00031709598700000214
为城市群交通联系强度研究系统内所有航班数量之和;
C4、水运交通联系强度修正系数采用如下公式计算得到:
Figure BDA0003170959870000031
其中
Figure BDA0003170959870000032
为城市i与城市j之间的水运客运里程,
Figure BDA0003170959870000033
为城市群交通联系强度研究系统内所有水运客运长度之和,
Figure BDA0003170959870000034
表示城市i与城市j两地水运客运班次,
Figure BDA0003170959870000035
为城市群交通联系强度研究系统内所有水运客运班次之和;
D、基于交通量、修正系数按照如下公式计算得到各个城市间交通联系强度;
Figure BDA0003170959870000036
Tij表示城市i与城市j两个城市的交通联系强度;k为常量;
Figure BDA0003170959870000037
为城市i与城市j之间基于公路的公路交通联系强度修正系数;
Figure BDA0003170959870000038
为城市i与城市j之间基于铁路的铁路交通联系强度修正系数;
Figure BDA0003170959870000039
为城市i与城市j之间基于航空的航空交通联系强度修正系数;
Figure BDA00031709598700000310
为城市i与城市j之间基于水运的水运交通联系强度修正系数;Vij为城市i与城市j之间基于公路的公路交通量;Vi为城市群交通联系强度研究系统内所有从城市i出发的公路交通量;Vj为城市群交通联系强度研究系统内所有从城市j出发的公路交通量;Rij为城市i与城市j之间基于铁路的铁路交通量;Ri为城市群交通联系强度研究系统内所有从城市i出发的铁路交通量;Rj为城市群交通联系强度研究系统内所有从城市j出发的铁路交通量;Aij为城市i与城市j之间基于民航航空的航空交通量;Ai为城市群交通联系强度研究系统内所有从城市i出发的航空交通量;Aj为城市群交通联系强度研究系统内所有从城市j出发的航空交通量;Bij为城市i与城市j之间基于水运的水运交通量;Bi为城市群交通联系强度研究系统内所有从城市i出发的水运交通量;Bj为城市群交通联系强度研究系统内所有从城市j出发的水运交通量。
本发明城市群交通联系强度测度方法还包括如下步骤E:
E、输出各个城市间的交通联系强度矩阵数据。
本发明城市群交通联系强度测度方法的步骤A中公路交通数据包括城市公路进出路口点、城市高速公路进出路口点以及道路路线数据,铁路交通数据包括铁路站点以及铁路路线数据,航空交通数据包括航空站点以及航空航线数据,水运交通数据包括水路码头站点以及水运路线数据。
本发明城市群交通联系强度测度方法的步骤D还包括如下步骤D1:
D1、基于公路交通量、公路交通联系强度修正系数按照如下公式计算得到各个城市间公路交通联系强度;
Figure BDA0003170959870000041
其中
Figure BDA0003170959870000042
表示城市i与城市j两个城市的公路交通联系强度;k为常量;
Figure BDA0003170959870000043
为城市i与城市j之间基于公路的公路交通联系强度修正系数;Vij为城市i与城市j之间基于公路的公路交通量;Vi为城市群交通联系强度研究系统内所有从城市i出发的公路交通量;Vj为城市群交通联系强度研究系统内所有从城市j出发的公路交通量。
本发明城市群交通联系强度测度方法的步骤D还包括如下步骤D2:
D2、基于铁路交通量、铁路交通联系强度修正系数按照如下公式计算得到各个城市间铁路交通联系强度;
Figure BDA0003170959870000044
其中
Figure BDA0003170959870000045
表示城市i与城市j两个城市的铁路交通联系强度;k为常量;
Figure BDA0003170959870000046
为城市i与城市j之间基于铁路的铁路交通联系强度修正系数;Rij为城市i与城市j之间基于铁路的铁路交通量;Ri为城市群交通联系强度研究系统内所有从城市i出发的铁路交通量;Rj为城市群交通联系强度研究系统内所有从城市j出发的铁路交通量。
本发明城市群交通联系强度测度方法的步骤D还包括如下步骤D3:
D3、基于航空交通量、航空交通联系强度修正系数按照如下公式计算得到各个城市间航空交通联系强度;
Figure BDA0003170959870000047
其中
Figure BDA0003170959870000048
表示城市i与城市j两个城市的航空交通联系强度;k为常量;
Figure BDA0003170959870000051
为城市i与城市j之间基于航空的航空交通联系强度修正系数;Aij为城市i与城市j之间基于航空的航空交通量;Ai为城市群交通联系强度研究系统内所有从城市i出发的航空交通量;Aj为城市群交通联系强度研究系统内所有从城市j出发的航空交通量。
本发明城市群交通联系强度测度方法的步骤D还包括如下步骤D4:
D4、基于水运交通量、水运交通联系强度修正系数按照如下公式计算得到各个城市间水运交通联系强度;
Figure BDA0003170959870000052
其中
Figure BDA0003170959870000053
表示城市i与城市j两个城市的水运交通联系强度;k为常量;
Figure BDA0003170959870000054
为城市i与城市j之间基于水运的水运交通联系强度修正系数;Bij为城市i与城市j之间基于水运的水运交通量;Bi为城市群交通联系强度研究系统内所有从城市i出发的水运交通量;Bj为城市群交通联系强度研究系统内所有从城市j出发的水运交通量。
本发明城市群交通联系强度测度方法的步骤A中城市群交通联系强度研究系统内置有地图模块。
本发明较现有技术相比,具有以下优点及有益效果:
(1)本发明依靠手机信令数据计算得到系统中各城市之间的公路交通量、铁路交通量、航空交通量、水运交通量以及总交通量,然后根据各自对应公式得到公路、铁路、航空、水运四种交通分别的交通联系强度修正系数,接着基于交通量、修正系数按照公式计算得到各个城市间交通联系强度,进而输出交通联系强度矩阵数据。
(2)本发明根据系统中交通联系强度矩阵数据能够得到理论上的交通量,基于手机信令数据得到实际上的交通量,然后结合修正系数得到各自对应的交通联系强度修正系数,既可以实现公路、铁路、航空、水运四种交通分别的交通联系强度矩阵数据,也可以得到综合的交通联系强度矩阵数据,实现了基于数据处理测度出城市群交通联系强度,便于技术科学数据研究。
附图说明
图1为本发明城市群交通联系强度测度方法的流程示意图。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明作进一步地详细说明:
实施例一
如图1所示,一种基于手机信令数据城市群交通联系强度的测度方法,其方法如下:
A、建立城市群交通联系强度研究系统,城市群交通联系强度研究系统包括若干个城市和所有城市的城市交通基础设施数据,城市交通基础设施数据包括公路交通数据、铁路交通数据、航空交通数据、水运交通数据,实时采集涵盖所有城市的手机信令数据;其中,公路交通数据包括城市公路进出路口点、城市高速公路进出路口点以及道路路线数据,铁路交通数据包括铁路站点以及铁路路线数据,航空交通数据包括航空站点以及航空航线数据,水运交通数据包括水路码头站点以及水运路线数据。城市群交通联系强度研究系统内置有地图模块,地图模块能够对城市交通基础设施数据进行地图展示(展示包括进出路口点、站点、路线数据等)。
B、对手机信令数据按照时间排序,以各个城市为节点,得到各城市之间的公路交通量、铁路交通量、航空交通量、水运交通量以及总交通量;本实施例的公路交通量可以根据城市交通量的总交通量减去其他三种交通方式的交通量而得到。
C、根据城市交通基础设施数据计算公路、铁路、航空、水运四种交通方式的交通联系强度修正系数;
C1、公路交通联系强度修正系数采用如下公式计算得到:
Figure BDA0003170959870000061
其中
Figure BDA0003170959870000062
为城市i与城市j之间的高速里程,
Figure BDA0003170959870000063
为城市i和城市j之间的公路里程,α为高速公路权重系数,β普通公路权重系数,
Figure BDA0003170959870000064
为城市群交通联系强度研究系统内所有公路长度之和;
C2、铁路交通联系强度修正系数采用如下公式计算得到:
Figure BDA0003170959870000071
其中
Figure BDA0003170959870000072
为城市i与城市j之间的铁路里程,
Figure BDA0003170959870000073
为城市群交通联系强度研究系统内所有铁路长度之和,
Figure BDA0003170959870000074
表示城市i与城市j两地火车班次,
Figure BDA0003170959870000075
为城市群交通联系强度研究系统内所有火车班次之和;
C3、航空交通联系强度修正系数采用如下公式计算得到:
Figure BDA0003170959870000076
其中
Figure BDA0003170959870000077
为城市i与城市j之间的航空里程,
Figure BDA0003170959870000078
为城市群交通联系强度研究系统内所有航线长度之和,
Figure BDA0003170959870000079
表示城市i与城市j两地航班数量,
Figure BDA00031709598700000710
为城市群交通联系强度研究系统内所有航班数量之和;
C4、水运交通联系强度修正系数采用如下公式计算得到:
Figure BDA00031709598700000711
其中
Figure BDA00031709598700000712
为城市i与城市j之间的水运客运里程,
Figure BDA00031709598700000713
为城市群交通联系强度研究系统内所有水运客运长度之和,
Figure BDA00031709598700000714
表示城市i与城市j两地水运客运班次,
Figure BDA00031709598700000715
为城市群交通联系强度研究系统内所有水运客运班次之和;
D、基于交通量、修正系数按照如下公式计算得到各个城市间交通联系强度;
Figure BDA00031709598700000716
Tij表示城市i与城市j两个城市的交通联系强度;k为常量;
Figure BDA00031709598700000717
为城市i与城市j之间基于公路的公路交通联系强度修正系数;
Figure BDA00031709598700000718
为城市i与城市j之间基于铁路的铁路交通联系强度修正系数;
Figure BDA00031709598700000719
为城市i与城市j之间基于航空的航空交通联系强度修正系数;
Figure BDA00031709598700000720
为城市i与城市j之间基于水运的水运交通联系强度修正系数;Vij为城市i与城市j之间基于公路的公路交通量(从城市i出发到城市j的公路交通量),Vji为城市j与城市i之间基于公路的公路交通量(从城市j出发到城市i的公路交通量);Vi为城市群交通联系强度研究系统内所有从城市i出发的公路交通量;Vj为城市群交通联系强度研究系统内所有从城市j出发的公路交通量;Rij为城市i与城市j之间基于铁路的铁路交通量(从城市i出发到城市j的铁路交通量),Rji为城市j与城市i之间基于铁路的铁路交通量(从城市i出发到城市j的铁路交通量);Ri为城市群交通联系强度研究系统内所有从城市i出发的铁路交通量;Rj为城市群交通联系强度研究系统内所有从城市j出发的铁路交通量;Aij为城市i与城市j之间基于民航航空的航空交通量(从城市i出发到城市j的航空交通量),Aji为城市j与城市i之间基于民航航空的航空交通量(从城市j出发到城市i的航空交通量);Ai为城市群交通联系强度研究系统内所有从城市i出发的航空交通量;Aj为城市群交通联系强度研究系统内所有从城市j出发的航空交通量;Bij为城市i与城市j之间基于水运的水运交通量(从城市i出发到城市j的水运交通量),Bji为城市j与城市i之间基于水运的水运交通量(从城市j出发到城市i的水运交通量);Bi为城市群交通联系强度研究系统内所有从城市i出发的水运交通量;Bj为城市群交通联系强度研究系统内所有从城市j出发的水运交通量。
E、输出各个城市间的交通联系强度矩阵数据。
本实施例步骤D还包括如下步骤D1:
D1、基于公路交通量、公路交通联系强度修正系数按照如下公式计算得到各个城市间公路交通联系强度;
Figure BDA0003170959870000081
其中
Figure BDA0003170959870000082
表示城市i与城市j两个城市的公路交通联系强度;k为常量;
Figure BDA0003170959870000083
为城市i与城市j之间基于公路的公路交通联系强度修正系数;Vij为城市i与城市j之间基于公路的公路交通量;Vi为城市群交通联系强度研究系统内所有从城市i出发的公路交通量;Vj为城市群交通联系强度研究系统内所有从城市j出发的公路交通量。
本实施例步骤D还包括如下步骤D2:
D2、基于铁路交通量、铁路交通联系强度修正系数按照如下公式计算得到各个城市间铁路交通联系强度;
Figure BDA0003170959870000091
其中
Figure BDA0003170959870000092
表示城市i与城市j两个城市的铁路交通联系强度;k为常量;
Figure BDA0003170959870000093
为城市i与城市j之间基于铁路的铁路交通联系强度修正系数;Rij为城市i与城市j之间基于铁路的铁路交通量;Ri为城市群交通联系强度研究系统内所有从城市i出发的铁路交通量;Rj为城市群交通联系强度研究系统内所有从城市j出发的铁路交通量。
本实施例步骤D还包括如下步骤D3:
D3、基于航空交通量、航空交通联系强度修正系数按照如下公式计算得到各个城市间航空交通联系强度;
Figure BDA0003170959870000094
其中
Figure BDA0003170959870000095
表示城市i与城市j两个城市的航空交通联系强度;k为常量;
Figure BDA0003170959870000096
为城市i与城市j之间基于航空的航空交通联系强度修正系数;Aij为城市i与城市j之间基于航空的航空交通量;Ai为城市群交通联系强度研究系统内所有从城市i出发的航空交通量;Aj为城市群交通联系强度研究系统内所有从城市j出发的航空交通量。
本实施例步骤D还包括如下步骤D4:
D4、基于水运交通量、水运交通联系强度修正系数按照如下公式计算得到各个城市间水运交通联系强度;
Figure BDA0003170959870000097
其中
Figure BDA0003170959870000098
表示城市i与城市j两个城市的水运交通联系强度;k为常量;
Figure BDA0003170959870000099
为城市i与城市j之间基于水运的水运交通联系强度修正系数;Bij为城市i与城市j之间基于水运的水运交通量;Bi为城市群交通联系强度研究系统内所有从城市i出发的水运交通量;Bj为城市群交通联系强度研究系统内所有从城市j出发的水运交通量。
实施例二
本实施例基于手机信令数据城市群交通联系强度的测度方法用于京津冀城市群研究区域,并选取基于公路交通方式的公路交通联系强度进行计算。
本实例所使用的中国联通手机信令数据,基本字段信息见表1包括:基站ID(表中cid栏)、位置网格编号(表中grid_id栏)、当日出行编号(表中move_id栏)、出行编号经过基站的编号(表中move_vp_id栏)、省份编码(表中province栏)、时间戳(表中stime栏)、用户编号(表中uid栏)、日期(表中date栏)、基站位置的经度(表中lat栏)、基站位置的纬度(表中lon栏)等信息,本实例中基础设施数据来源于OpenStreetMap的路网数据。
Figure BDA0003170959870000101
具体方法如下:
(1)建立城市群交通联系强度研究系统,城市群交通联系强度研究系统包括若干个城市和所有城市的城市交通基础设施数据,城市交通基础设施数据包括公路交通数据、铁路交通数据、航空交通数据、水运交通数据,实时采集涵盖所有城市的手机信令数据;读取研究系统内的手机信令数据及城市交通基础设施数据;
(2)提取城市群交通联系强度研究系统内各城市之间公路交通方式交通量;对手机信令数据按照时间排序,以各个城市为节点,得到各城市之间的公路交通量、铁路交通量、航空交通量、水运交通量;通过对手机信令数据按时间进行排序,以各个城市为节点,可以提取城市群交通联系强度研究系统内各城市之间的总交通量。根据火车站、机场、码头的位置可以提取出以上三种交通方式的交通量,公路的交通量可以根据城市交通量的总量减去其他交通方式的交通量求得。
(3)根据城市交通基础设施数据计算公路交通联系强度修正系数;
Figure BDA0003170959870000111
其中
Figure BDA0003170959870000112
为城市i与城市j之间的高速里程,
Figure BDA0003170959870000113
为城市i和城市j之间的公路里程,α为高速公路权重系数,β普通公路权重系数,
Figure BDA0003170959870000114
为城市群交通联系强度研究系统内所有公路长度之和;
Figure BDA0003170959870000115
中,α取值0.6,β取值为0.4
(4)基于交通量测算交通联系强度的方法及修正系数计算城市间的公路交通联系强度;
Figure BDA0003170959870000116
其中Tij表示城市i与城市j两个城市的公路交通联系强度;k为常量;
Figure BDA0003170959870000117
为城市i与城市j之间基于公路的公路交通联系强度修正系数;Vij为城市i与城市j之间基于公路的公路交通量(从城市i出发到城市j的公路交通量);Vji为城市j与城市i之间基于公路的公路交通量(从城市j出发到城市i的公路交通量);Vi为城市群交通联系强度研究系统内所有从城市i出发的公路交通量;Vi为城市群交通联系强度研究系统内所有从城市j出发的公路交通量,其中参数k取值为10000。
(5)输出各个城市间的公路交通联系强度矩阵数据,可通过地图模块进行地图化的可视展示,也可以通过其他方式进行可视化展示输出,本实施例以如下表格形式输出或展示公路交通联系强度矩阵数据。
Figure BDA0003170959870000121
Figure BDA0003170959870000131
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于手机信令数据城市群交通联系强度的测度方法,其特征在于:其方法如下:
A、建立城市群交通联系强度研究系统,城市群交通联系强度研究系统包括若干个城市和所有城市的城市交通基础设施数据,城市交通基础设施数据包括公路交通数据、铁路交通数据、航空交通数据、水运交通数据,实时采集涵盖所有城市的手机信令数据;
B、对手机信令数据按照时间排序,以各个城市为节点,得到各城市之间的公路交通量、铁路交通量、航空交通量、水运交通量以及总交通量;
C、根据城市交通基础设施数据计算公路、铁路、航空、水运四种交通方式的交通联系强度修正系数;
C1、公路交通联系强度修正系数采用如下公式计算得到:
Figure FDA0003170959860000011
其中
Figure FDA0003170959860000012
为城市i与城市j之间的高速里程,
Figure FDA0003170959860000013
为城市i和城市j之间的公路里程,α为高速公路权重系数,β普通公路权重系数,
Figure FDA0003170959860000014
为城市群交通联系强度研究系统内所有公路长度之和;
C2、铁路交通联系强度修正系数采用如下公式计算得到:
Figure FDA0003170959860000015
其中
Figure FDA0003170959860000016
为城市i与城市j之间的铁路里程,
Figure FDA0003170959860000017
为城市群交通联系强度研究系统内所有铁路长度之和,
Figure FDA0003170959860000018
表示城市i与城市j两地火车班次,
Figure FDA0003170959860000019
为城市群交通联系强度研究系统内所有火车班次之和;
C3、航空交通联系强度修正系数采用如下公式计算得到:
Figure FDA00031709598600000110
其中
Figure FDA00031709598600000111
为城市i与城市j之间的航空里程,
Figure FDA00031709598600000112
为城市群交通联系强度研究系统内所有航线长度之和,
Figure FDA00031709598600000113
表示城市i与城市j两地航班数量,
Figure FDA00031709598600000114
为城市群交通联系强度研究系统内所有航班数量之和;
C4、水运交通联系强度修正系数采用如下公式计算得到:
Figure FDA0003170959860000021
其中
Figure FDA0003170959860000022
为城市i与城市j之间的水运客运里程,
Figure FDA0003170959860000023
为城市群交通联系强度研究系统内所有水运客运长度之和,
Figure FDA0003170959860000024
表示城市i与城市j两地水运客运班次,
Figure FDA0003170959860000025
为城市群交通联系强度研究系统内所有水运客运班次之和;
D、基于交通量、修正系数按照如下公式计算得到各个城市间交通联系强度;
Figure FDA0003170959860000026
Tij表示城市i与城市j两个城市的交通联系强度;k为常量;
Figure FDA0003170959860000027
为城市i与城市j之间基于公路的公路交通联系强度修正系数;
Figure FDA0003170959860000028
为城市i与城市j之间基于铁路的铁路交通联系强度修正系数;
Figure FDA0003170959860000029
为城市i与城市j之间基于航空的航空交通联系强度修正系数;
Figure FDA00031709598600000210
为城市i与城市j之间基于水运的水运交通联系强度修正系数;Vij为城市i与城市j之间基于公路的公路交通量;Vi为城市群交通联系强度研究系统内所有从城市i出发的公路交通量;Vj为城市群交通联系强度研究系统内所有从城市j出发的公路交通量;Rij为城市i与城市j之间基于铁路的铁路交通量;Ri为城市群交通联系强度研究系统内所有从城市i出发的铁路交通量;Rj为城市群交通联系强度研究系统内所有从城市j出发的铁路交通量;Aij为城市i与城市j之间基于民航航空的航空交通量;Ai为城市群交通联系强度研究系统内所有从城市i出发的航空交通量;Aj为城市群交通联系强度研究系统内所有从城市j出发的航空交通量;Bij为城市i与城市j之间基于水运的水运交通量;Bi为城市群交通联系强度研究系统内所有从城市i出发的水运交通量;Bj为城市群交通联系强度研究系统内所有从城市j出发的水运交通量。
2.按照权利要求1所述的一种基于手机信令数据城市群交通联系强度的测度方法,其特征在于:还包括如下步骤E:
E、输出各个城市间的交通联系强度矩阵数据。
3.按照权利要求1所述的一种基于手机信令数据城市群交通联系强度的测度方法,其特征在于:步骤A中公路交通数据包括城市公路进出路口点、城市高速公路进出路口点以及道路路线数据,铁路交通数据包括铁路站点以及铁路路线数据,航空交通数据包括航空站点以及航空航线数据,水运交通数据包括水路码头站点以及水运路线数据。
4.按照权利要求1所述的一种基于手机信令数据城市群交通联系强度的测度方法,其特征在于:步骤D还包括如下步骤D1:
D1、基于公路交通量、公路交通联系强度修正系数按照如下公式计算得到各个城市间公路交通联系强度;
Figure FDA0003170959860000031
其中
Figure FDA0003170959860000032
表示城市i与城市j两个城市的公路交通联系强度;k为常量;
Figure FDA0003170959860000033
为城市i与城市j之间基于公路的公路交通联系强度修正系数;Vij为城市i与城市j之间基于公路的公路交通量;Vi为城市群交通联系强度研究系统内所有从城市i出发的公路交通量;Vj为城市群交通联系强度研究系统内所有从城市j出发的公路交通量。
5.按照权利要求1所述的一种基于手机信令数据城市群交通联系强度的测度方法,其特征在于:步骤D还包括如下步骤D2:
D2、基于铁路交通量、铁路交通联系强度修正系数按照如下公式计算得到各个城市间铁路交通联系强度;
Figure FDA0003170959860000034
其中
Figure FDA0003170959860000035
表示城市i与城市j两个城市的铁路交通联系强度;k为常量;
Figure FDA0003170959860000036
为城市i与城市j之间基于铁路的铁路交通联系强度修正系数;Rij为城市i与城市j之间基于铁路的铁路交通量;Ri为城市群交通联系强度研究系统内所有从城市i出发的铁路交通量;Rj为城市群交通联系强度研究系统内所有从城市j出发的铁路交通量。
6.按照权利要求1所述的一种基于手机信令数据城市群交通联系强度的测度方法,其特征在于:步骤D还包括如下步骤D3:
D3、基于航空交通量、航空交通联系强度修正系数按照如下公式计算得到各个城市间航空交通联系强度;
Figure FDA0003170959860000041
其中
Figure FDA0003170959860000042
表示城市i与城市j两个城市的航空交通联系强度;k为常量;
Figure FDA0003170959860000043
为城市i与城市j之间基于航空的航空交通联系强度修正系数;Aij为城市i与城市j之间基于航空的航空交通量;Ai为城市群交通联系强度研究系统内所有从城市i出发的航空交通量;Aj为城市群交通联系强度研究系统内所有从城市j出发的航空交通量。
7.按照权利要求1所述的一种基于手机信令数据城市群交通联系强度的测度方法,其特征在于:步骤D还包括如下步骤D4:
D4、基于水运交通量、水运交通联系强度修正系数按照如下公式计算得到各个城市间水运交通联系强度;
Figure FDA0003170959860000044
其中
Figure FDA0003170959860000045
表示城市i与城市j两个城市的水运交通联系强度;k为常量;
Figure FDA0003170959860000046
为城市i与城市j之间基于水运的水运交通联系强度修正系数;Bij为城市i与城市j之间基于水运的水运交通量;Bi为城市群交通联系强度研究系统内所有从城市i出发的水运交通量;Bj为城市群交通联系强度研究系统内所有从城市j出发的水运交通量。
8.按照权利要求1所述的一种基于手机信令数据城市群交通联系强度的测度方法,其特征在于:步骤A中城市群交通联系强度研究系统内置有地图模块。
CN202110821961.9A 2021-07-20 2021-07-20 一种基于手机信令数据城市群交通联系强度的测度方法 Active CN113543052B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110821961.9A CN113543052B (zh) 2021-07-20 2021-07-20 一种基于手机信令数据城市群交通联系强度的测度方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110821961.9A CN113543052B (zh) 2021-07-20 2021-07-20 一种基于手机信令数据城市群交通联系强度的测度方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113543052A true CN113543052A (zh) 2021-10-22
CN113543052B CN113543052B (zh) 2022-04-29

Family

ID=78100572

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110821961.9A Active CN113543052B (zh) 2021-07-20 2021-07-20 一种基于手机信令数据城市群交通联系强度的测度方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113543052B (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114724414A (zh) * 2022-03-14 2022-07-08 中国科学院地理科学与资源研究所 城市空中交通分担率的确定方法、装置、电子设备及介质
CN114882703A (zh) * 2022-05-17 2022-08-09 长安大学 一种城市群综合交通评价方法

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101510357A (zh) * 2009-03-26 2009-08-19 美慧信息科技(上海)有限公司 一种基于手机信号数据检测交通状态的方法
CN106570184A (zh) * 2016-11-11 2017-04-19 同济大学 从手机信令数据提取游憩‑居住联系数据集的方法
CN106781463A (zh) * 2016-12-02 2017-05-31 北京中创信测科技股份有限公司 一种基于手机信令和od属性计算城市道路流速的方法
CN107527293A (zh) * 2017-08-10 2017-12-29 中国科学院地理科学与资源研究所 基于统计模型的城市群空间联系强度分析系统
US20190165894A1 (en) * 2016-07-29 2019-05-30 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus for reporting channel state information in mobile communication system
CN110097264A (zh) * 2019-04-18 2019-08-06 华南理工大学 一种城市群经济空间联系强度的度量方法
CN111222744A (zh) * 2019-11-18 2020-06-02 西南交通大学 基于信令数据的建成环境与轨道客流分布关系确定方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101510357A (zh) * 2009-03-26 2009-08-19 美慧信息科技(上海)有限公司 一种基于手机信号数据检测交通状态的方法
US20190165894A1 (en) * 2016-07-29 2019-05-30 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus for reporting channel state information in mobile communication system
CN106570184A (zh) * 2016-11-11 2017-04-19 同济大学 从手机信令数据提取游憩‑居住联系数据集的方法
CN106781463A (zh) * 2016-12-02 2017-05-31 北京中创信测科技股份有限公司 一种基于手机信令和od属性计算城市道路流速的方法
CN107527293A (zh) * 2017-08-10 2017-12-29 中国科学院地理科学与资源研究所 基于统计模型的城市群空间联系强度分析系统
CN110097264A (zh) * 2019-04-18 2019-08-06 华南理工大学 一种城市群经济空间联系强度的度量方法
CN111222744A (zh) * 2019-11-18 2020-06-02 西南交通大学 基于信令数据的建成环境与轨道客流分布关系确定方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
周永杰等: "基于手机信令数据的珠三角城市群空间特征研究", 《规划师》 *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114724414A (zh) * 2022-03-14 2022-07-08 中国科学院地理科学与资源研究所 城市空中交通分担率的确定方法、装置、电子设备及介质
CN114724414B (zh) * 2022-03-14 2023-06-09 中国科学院地理科学与资源研究所 城市空中交通分担率的确定方法、装置、电子设备及介质
CN114882703A (zh) * 2022-05-17 2022-08-09 长安大学 一种城市群综合交通评价方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN113543052B (zh) 2022-04-29

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Mintsis et al. Applications of GPS technology in the land transportation system
Lin et al. A review of travel-time prediction in transport and logistics
Gong et al. A GPS/GIS method for travel mode detection in New York City
Long Cheu et al. Probe vehicle population and sample size for arterial speed estimation
CN102663887B (zh) 基于物联网技术的道路交通信息云计算和云服务实现系统及方法
JP5649726B2 (ja) 障害横断情報を判断する方法
CN113543052B (zh) 一种基于手机信令数据城市群交通联系强度的测度方法
Wang et al. Estimating dynamic origin-destination data and travel demand using cell phone network data
CN110298500A (zh) 一种基于出租车数据和城市路网的城市交通轨迹数据集生成方法
CN105043401A (zh) 基于浮动车法的城市健康出行规划方法及系统
Zanjani et al. Estimation of statewide origin–destination truck flows from large streams of GPS data: Application for Florida statewide model
Jiménez-Meza et al. Framework for estimating travel time, distance, speed, and street segment level of service (los), based on GPS data
Wu et al. The impacts of the built environment on bicycle-metro transfer trips: A new method to delineate metro catchment area based on people's actual cycling space
CN112036757A (zh) 基于手机信令和浮动车数据的停车换乘停车场的选址方法
CN103942952B (zh) 一种路网功能层次状态等级评估方法
Hao et al. Evaluating the environmental impact of traffic congestion based on sparse mobile crowd-sourced data
TW201327458A (zh) 一種應用車輛探測資料之交通路網生成方法
Kutsch et al. Tempus-test field munich-pilot test for urban automated road traffic
Liu et al. Determination of routing velocity with GPS floating car data and webGIS-based instantaneous traffic information dissemination
Tiedong et al. Applying floating car data in traffic monitoring
Wang et al. Verification and Analysis of Traffic Evaluation Indicators in Urban Transportation System Planning Based on Multi-Source Data–A Case Study of Qingdao City, China
Li et al. Mapping highway mobile carbon source emissions using traffic flow big data: a case study of Guangdong Province, China
CN106875321A (zh) 一种列车线路空间数据实时自动生成方法
Asakura et al. Tracking individual travel behaviour using mobile phones: recent technological development
Ma et al. A low-cost GPS-data-enhanced approach for traffic network evaluations

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant