專利名稱:一種基于手機定位數(shù)據(jù)的出行od矩陣獲取方法
技術(shù)領(lǐng)域:
本發(fā)明涉及一種基于手機定位數(shù)據(jù)的出行OD矩陣估計方法,用于高頻度、自動化 地獲取出行OD矩陣數(shù)據(jù),可為交通規(guī)劃、交通需求管理政策評估與制定以及交通管理工作 服務(wù),屬于交通規(guī)劃與交通需求管理的技術(shù)領(lǐng)域。
背景技術(shù):
出于交通規(guī)劃的需要,根據(jù)行政區(qū)劃、地理水文特征、社會經(jīng)濟性質(zhì)等因素,將整 個城市路網(wǎng)區(qū)域劃分為若干個子區(qū)域,每個子區(qū)域稱為一個交通小區(qū)。城市居民的出行就 發(fā)生在不同的交通小區(qū)之間。統(tǒng)計在任意兩個交通小區(qū)之間發(fā)生的出行次數(shù),構(gòu)成一個數(shù) 值矩陣,稱為居民出行OD矩陣。居民出行OD矩陣反映的是最基本的交通需求信息,是對支 持交通規(guī)劃工作實施定量分析的重要數(shù)據(jù)資源,也是挖掘常態(tài)交通擁堵原因以便于有針對 性地進行整治的數(shù)據(jù)依據(jù)。傳統(tǒng)的居民出行調(diào)查方法耗費成本高、涉及人員多、組織難度大、實施周期長。一 般只有較大規(guī)模的城市才有實力實施全市范圍內(nèi)大規(guī)模居民出行調(diào)查,且每隔數(shù)年才開展 一次。因此,只能獲取一定時段內(nèi)的靜態(tài)的交通需求信息,而無法獲取逐月、逐日乃至單日 內(nèi)隨時間的變化的動態(tài)交通需求特征。近年來,隨著我國經(jīng)濟的快速發(fā)展,城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)蓬勃開展,土地利用性質(zhì)變 化很快。隨著各種先進的交通運輸工具以及各種信息化的交通管理手段的應(yīng)用,交通基礎(chǔ) 設(shè)施與交通運行模式都在迅速地發(fā)生變化。在這種情況下,通過傳統(tǒng)居民出行調(diào)查來獲取 出行OD矩陣數(shù)據(jù)的方法,無論在經(jīng)濟性上,還是在成果準確性、時效性上,都無法滿足新時 代交通規(guī)劃和管理的需要。因此,產(chǎn)生了對能夠高頻度、低成本、自動化獲取出行OD矩陣數(shù) 據(jù)的新技術(shù)的迫切需求。隨著移動運營商的無線通信網(wǎng)絡(luò)日益完善、無線通信網(wǎng)絡(luò)信令采集和監(jiān)控平臺、 安全加密機制等技術(shù)的發(fā)展,使得在合理保護隱私的前提下,從手機與通信網(wǎng)絡(luò)的交互行 為中獲取手機位置數(shù)據(jù)成為可能。同時,隨著手機終端大范圍普及,出行者群體的手機擁 有率和使用率達到了相當(dāng)高的比例,無線通信網(wǎng)絡(luò)中蘊含的海量的手機定位數(shù)據(jù)為出行OD 矩陣數(shù)據(jù)的自動化獲取提供了良好的數(shù)據(jù)源,并且在成本和數(shù)據(jù)覆蓋等方面的具有獨特優(yōu) 勢。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是提供一種面向給定交通小區(qū)劃分方案的、低成本、高頻度的出行 OD矩陣數(shù)據(jù)的獲取方法。 為了達到上述目的,本發(fā)明的技術(shù)方案是提供了 一種基于手機定位數(shù)據(jù)的出行OD 矩陣獲取方法,其特征在于步驟為
步驟1、確定某一路網(wǎng)區(qū)域的交通小區(qū)劃分方案;
步驟2、獲取上述路網(wǎng)區(qū)域中指定路網(wǎng)范圍的所有出行群體在某一時間范圍內(nèi)的所有手機定位數(shù)據(jù),每個手機定位數(shù)據(jù)包含有產(chǎn)生該手機定位數(shù)據(jù)時,手持移動終端的出行者 所處的位置點信息;
步驟3、對每個出行者的每個位置點進行位移狀態(tài)判斷,判斷當(dāng)前位置點是處于位移狀 態(tài),還是停留狀態(tài);
步驟4、將屬于同一出行者的一系列位置點中相鄰的處于停留狀態(tài)的位置點作為一個 集合,經(jīng)過有效性篩選之后,若得到N個集合,則該出行者在某一時間范圍內(nèi)產(chǎn)生N-I次出 行,將相鄰的兩個集合的中心位置點分別定義為該N-I次出行中某次出行的起點和終點, 從而得到N-I次出行的所有起點和終點;
步驟5、根據(jù)步驟4獲得每個出行者在某一時間范圍內(nèi)產(chǎn)生的每次出行的起點和終點; 步驟6、根據(jù)交通小區(qū)劃分方案,將步驟5中得到的每個出行者每一次出行的起點與終 點映射到相應(yīng)的交通小區(qū)上,對識別出的所有出行行為進行分組統(tǒng)計,得到所有“出行—— 到達”交通小區(qū)組合對應(yīng)的出行次數(shù),這些數(shù)據(jù)匯總在一起,形成原始的出行OD矩陣數(shù)據(jù)。步驟7、根據(jù)手機用戶群體占據(jù)城市出行者群體的比例,對原始的出行OD矩陣進 行擴樣處理,得到最終的出行OD矩陣。本發(fā)明的優(yōu)點是充分依托現(xiàn)有的移動通信網(wǎng)絡(luò)資源,利用已有手機通信網(wǎng)絡(luò)中 的定位 信息,即能低成本、高頻度、自動化獲取大范圍城市路網(wǎng)范圍內(nèi)的出行OD矩陣數(shù)據(jù)。
圖1為本發(fā)明提出的基于手機定位數(shù)據(jù)的出行OD矩陣獲取方法的流程圖; 圖2為判斷位置點狀態(tài)流程圖3為將出行的出發(fā)點和到達點映射到交通小區(qū)的示意圖。
具體實施例方式以下結(jié)合實施例來具體說明本發(fā)明。 實施例如圖1所示,本發(fā)明提供了一種基于手機定位數(shù)據(jù)的出行OD矩陣獲取方法,本實 施例中涉及到的各個閾值參數(shù)的取值如表1所示。_
權(quán)利要求
1.一種基于手機定位數(shù)據(jù)的出行OD矩陣獲取方法,其特征在于步驟為步驟1、確定某一路網(wǎng)區(qū)域的交通小區(qū)劃分方案;步驟2、獲取上述路網(wǎng)區(qū)域中指定路網(wǎng)范圍的所有出行群體在某一時間范圍內(nèi)的所有 手機定位數(shù)據(jù),每個手機定位數(shù)據(jù)包含有產(chǎn)生該手機定位數(shù)據(jù)時,手持移動終端的出行者 所處的位置點信息;步驟3、對每個出行者的每個位置點進行位移狀態(tài)判斷,判斷當(dāng)前位置點是處于位移狀 態(tài),還是停留狀態(tài);步驟4、將屬于同一出行者的一系列位置點中相鄰的處于停留狀態(tài)的位置點作為一個 集合,經(jīng)過有效性篩選之后,若得到N個集合,則該出行者在某一時間范圍內(nèi)產(chǎn)生N-I次出 行,將相鄰的兩個集合的中心位置點分別定義為該N-I次出行中某次出行的起點和終點, 從而得到N-I次出行的所有起點和終點;步驟5、根據(jù)步驟4獲得每個出行者在某一時間范圍內(nèi)產(chǎn)生的每次出行的起點和終點;步驟6、根據(jù)交通小區(qū)劃分方案,將步驟5中得到的每個出行者每一次出行的起點與終 點映射到相應(yīng)的交通小區(qū)上,對識別出的所有出行行為進行分組統(tǒng)計,得到所有“出行—— 到達”交通小區(qū)組合對應(yīng)的出行次數(shù),這些數(shù)據(jù)匯總在一起,形成原始的出行OD矩陣數(shù)據(jù);步驟7、根據(jù)手機用戶群體占據(jù)城市出行者群體的比例,對原始的出行OD矩陣進行擴 樣處理,得到最終的出行OD矩陣。
2.如權(quán)利要求1所述的一種基于手機定位數(shù)據(jù)的出行OD矩陣獲取方法,其特征在于 步驟2所述的某一時間范圍至少為1天。
3.如權(quán)利要求1所述的一種基于手機定位數(shù)據(jù)的出行OD矩陣獲取方法,其特征在于 在步驟2中獲得所有手機定位數(shù)據(jù)后,還對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,其步驟為步驟2.1、將手機定位數(shù)據(jù)中的經(jīng)過加密之后的手機序號作為滿足唯一性的出行者 ID,將某一時間范圍內(nèi)的手機定位數(shù)據(jù)按照出行者ID進行分組,將屬于同一出行者ID的手 機定位數(shù)據(jù)分入同一組;步驟2. 2、對每一組內(nèi)的手機定位數(shù)據(jù)按照手機定位數(shù)據(jù)所包含的時間戳進行排序。
4.如權(quán)利要求1所述的一種基于手機定位數(shù)據(jù)的出行OD矩陣獲取方法,其特征在于 在步驟3中進行位移判斷時將每個出行者第一個獲取到的手機定位數(shù)據(jù)及最后一個獲取 到的手機定位數(shù)據(jù)所對應(yīng)的位置點直接判定為處于停留狀態(tài)。
5.如權(quán)利要求3所述的一種基于手機定位數(shù)據(jù)的出行OD矩陣獲取方法,其特征在于 所述步驟3包括步驟3. 1、將一組手機定位數(shù)據(jù)中的第一個和最后一個手機定位數(shù)據(jù)所對應(yīng)的位 置點直接判斷為處于停留狀態(tài);步驟3. 2、針對其他手機定位數(shù)據(jù)所對應(yīng)的位置點,計算當(dāng)前位置點與前一個 位置點的時間差DTl和點間位移速度VI,計算當(dāng)前位置點與后一個位置點的時間差DT2和 點間位移速度V2;步驟3. 3、如果時間差DTl小于給定的閾值Tmax,且點間位移速度Vl大于給定 的閾值Vmin,同時,時間差DT2也小于給定的閾值Tmax,且點間位移速度V2也大于給定的 閾值Vmin,就將當(dāng)前位置點判斷為處于位移狀態(tài),反之,則判斷為處于停留狀態(tài),重新返回 步驟3. 1直至將所有手機定位數(shù)據(jù)組都計算完畢。
6.如權(quán)利要求5所述的一種基于手機定位數(shù)據(jù)的出行OD矩陣獲取方法,其特征在于 為了減少計算量,在所述步驟3. 1與所述步驟3. 2還對位置點進行剔除,其步驟為若一組 手機定位數(shù)據(jù)中存在相鄰的兩個手機定位數(shù)據(jù)點所對應(yīng)的位置點之間的時間差小于給定 的閾值Tmin,則刪除后一個手機定位數(shù)據(jù)點。
7.如權(quán)利要求1所述的一種基于手機定位數(shù)據(jù)的出行OD矩陣獲取方法,其特征在于 對步驟4中所述集合進行有效性判斷再統(tǒng)計出行次數(shù),有效性判斷的步驟為步驟4. 1、計算每個集合的位置浮動范圍L和持續(xù)時間Tstill,其中,位置浮動范圍L 定義為集合中任兩個位置點之間距離的最大值,持續(xù)時間Tstill定義為集合中第一個位 置點與最后一個位置點的時間差;步驟4. 2、將第一個集合和最后一個集合直接被判斷為有效的集合,對于其他集合,如 果當(dāng)前集合的位置浮動范圍L小于給定的閾值Lmax,且持續(xù)時間Tstill大于給定的閾值 Tstill-min,就將其判斷為有效的集合。
8.如權(quán)利要求1所述的一種基于手機定位數(shù)據(jù)的出行OD矩陣獲取方法,其特征在于 在步驟4中,將相鄰的兩個集合中的中心點坐標分別定義為該N-I次出行中某次出行的起 點和終點。
9.如權(quán)利要求1所述的一種基于手機定位數(shù)據(jù)的出行OD矩陣獲取方法,其特征在于 在步驟6中,若每個出行者每一次出行的起點或終點映射在兩個交通小區(qū)的邊界上時,以 兩個交通小區(qū)的面積為權(quán)重,按照隨機概率分配映射的交通小區(qū)。
10.如權(quán)利要求1所述的一種基于手機定位數(shù)據(jù)的出行OD矩陣獲取方法,其特征在于 所述步驟7的具體步驟為根據(jù)手機用戶群體占據(jù)步驟1所述的某一路網(wǎng)區(qū)域出行者群體 的比例,設(shè)置合理的擴樣系數(shù)Alpha,Alpha表示出行者群體總?cè)藬?shù)與手機用戶群體總?cè)藬?shù) 之比,將步驟6中得到的原始的出行OD矩陣數(shù)據(jù)中的每一個數(shù)值都乘以擴樣系數(shù)Alpha,得 到最終的出行OD矩陣。
全文摘要
本發(fā)明提供了一種基于手機定位數(shù)據(jù)的出行OD矩陣獲取方法,其特征在于步驟為首先確定某一路網(wǎng)區(qū)域的交通小區(qū)劃分方案,然后獲取上述路網(wǎng)區(qū)域中指定路網(wǎng)范圍的所有出行群體在某一時間范圍內(nèi)的所有手機定位數(shù)據(jù),再對每個出行者的每個位置點進行位移狀態(tài)判斷。根據(jù)上述判斷,獲得每個出行者在某一時間范圍內(nèi)產(chǎn)生的每次出行的起點和終點,并將其映射到相應(yīng)的交通小區(qū)上,對識別出的所有出行行為進行分組統(tǒng)計,形成原始的出行OD矩陣數(shù)據(jù)。本發(fā)明的優(yōu)點是充分依托現(xiàn)有的移動通信網(wǎng)絡(luò)資源,利用已有手機通信網(wǎng)絡(luò)中的定位信息,即能低成本、高頻度、自動化迅速地獲取大范圍城市路網(wǎng)范圍內(nèi)的出行OD矩陣數(shù)據(jù)。
文檔編號G08G1/00GK102097004SQ20111003383
公開日2011年6月15日 申請日期2011年1月31日 優(yōu)先權(quán)日2011年1月31日
發(fā)明者冉斌, 劉杰, 裘煒毅, 邱志軍, 陳明威 申請人:上海美慧軟件有限公司