技術(shù)特征：

1.一種基于手機信令數(shù)據(jù)的個體出行活動預(yù)測方法，其特征在于，包括如下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于手機信令數(shù)據(jù)的個體出行活動預(yù)測方法，其特征在于，采用經(jīng)緯度信息匹配、無效冗余數(shù)據(jù)清洗、異常數(shù)據(jù)處理和回切數(shù)據(jù)處理獲取預(yù)處理的手機信令數(shù)據(jù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于手機信令數(shù)據(jù)的個體出行活動預(yù)測方法，其特征在于，所述異常數(shù)據(jù)處理步驟如下：

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于手機信令數(shù)據(jù)的個體出行活動預(yù)測方法，其特征在于，所述回切數(shù)據(jù)處理步驟如下：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于手機信令數(shù)據(jù)的個體出行活動預(yù)測方法，其特征在于，所述對預(yù)處理的手機信令數(shù)據(jù)采用分層聚合方法識別個體的出行活動錨點，具體為：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于手機信令數(shù)據(jù)的個體出行活動預(yù)測方法，其特征在于，所述建立cnn-gru-self-attention模型，具體為：

7.一種基于手機信令數(shù)據(jù)的個體出行活動預(yù)測系統(tǒng)，其特征在于，包括：

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于手機信令數(shù)據(jù)的個體出行活動預(yù)測系統(tǒng)，其特征在于，所述建立cnn-gru-self-attention模型，具體為：

9.一種終端設(shè)備，包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器中并可在所述處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時實現(xiàn)如權(quán)利要求1～6任一項所述基于手機信令數(shù)據(jù)的個體出行活動預(yù)測方法的步驟。

10.一種計算機可讀存儲介質(zhì)，所述計算機可讀存儲介質(zhì)存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如權(quán)利要求1～6任一項所述基于手機信令數(shù)據(jù)的個體出行活動預(yù)測方法的步驟。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種基于手機信令數(shù)據(jù)的個體出行活動預(yù)測方法及系統(tǒng)，通過通訊商公司提供的手機信令數(shù)據(jù)和基站數(shù)據(jù)，采用經(jīng)緯度信息匹配、無效冗余數(shù)據(jù)清洗、異常數(shù)據(jù)處理和回切數(shù)據(jù)處理獲取預(yù)處理的手機信令數(shù)據(jù)；在此基礎(chǔ)上，采用分層聚合算法識別出行活動錨點，提取個體出行活動特征信息數(shù)據(jù)；根據(jù)原始時空信息和出行活動信息數(shù)據(jù)，構(gòu)建CNN?GRU?Self?Attention模型進行個體出行活動預(yù)測，輸出個體未來出行活動位置信息預(yù)測結(jié)果。該方法從通訊商公司獲取的用戶手機信令數(shù)據(jù)具有時空分辨率高，數(shù)據(jù)量大，實時動態(tài)性強等特點，相較于傳統(tǒng)居民調(diào)查方法效果更好、成本更低。本發(fā)明能夠為交通規(guī)劃與管理的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供重要基礎(chǔ)。

技術(shù)研發(fā)人員：姚振興,劉建平,姜彥璘,王彥琛,田偉,金仲存,祝亞奇,鄧亞娟,梁國華
受保護的技術(shù)使用者：長安大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/19