基于多源大数据的居民出行调查校核体系研究

发布时间：2019-08-06 17:24

【摘要】：在改革开放持续推进的大背景下,全国范围内的各大、中城市均以高速发展的态势加快城市交通基础设施的规划与建设。与此同时,轨道交通、网约车与共享单车等新兴交通工具的兴起也使得城市居民的出行行为愈发多样化。在这样的发展趋势下,针对城市道路网、城市轨道交通等交通系统的规划与建设愈发需要精准、高效且全面的城市综合交通调查为规划与建设提供数据基础和理论支撑。传统意义的城市居民出行调查,在调查设计、调查实施与数据质量等各方面已很难做到全面与完善。交通大数据技术的兴起,为居民出行调查带来了新的思路与可靠的数据源,使得以往无法精准调查的交通指标的获取成为可能。本文首先研究了城市交通大数据多数据源的数据基本数据结构,针对交通大数据中可能存在的数据释义不明、数据冗余与信息残缺等缺陷,提出数据清洗、数据整合及数据格式变换的方法,进而提出基于交通大数据的居民出行调查中各统计参数的获取方法。在此基础上,研究传统居民出行调查的调查方法,包括交通小区划分、抽样率确定和扩样方法等,剖析多阶段误差来源,提出在调校与校核检验过程的新思路,并建立基于多源交通大数据的居民出行调查校核体系。通过本文的研究,有效地利用了时下热门的交通大数据技术且改善了传统居民出行调查精准度欠佳与校核体系的不完备,对城市交通基础设施规划与建设具有重要意义。
【图文】：

论文技术路线

图 2-1 浮动车技术数据采集原理目前我国各城市一般采用出租车作为浮动车进行数据采集，这种采集方法具有独特的优势也具有一定的局限性。其优势是出租车出行率高，运行时间长（通常是全天候运行），行驶范围广，占交通流比例较高。以北京为例，出租车约为6.7 万辆，虽仅占全市车辆数的 3%，但在整个北京市的城市交通流中占比超过15%，对北京市路网的覆盖率超过了 70%。其缺点首先在于空驶状态时，出租车主通常保持较低速度以方便拉客，较正常行驶速度偏低，因而这一运营状态不能准确地反映交通流总体状态；其次是出租车运营存在上下客停靠等状态，会对判别因交通信号、交通拥堵等原因的停车造成影响。1、浮动车（Floating Car Data，FCD）数据形式各地的浮动车数据格式略有不同，表 2-1 列出了西安市出租车作为浮动车所上传的数据格式，数据字段包括了车辆的实时地理位置（经纬度）、数据上传时间时间、瞬时车速、运营状态等，通过这些数据能够对于车辆行驶状态进行估计，
【学位授予单位】：长安大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：U491.1

【参考文献】

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本文编号：2523648