基于位置信息的北京市出行模式研究

发布时间：2017-08-17 16:32

  本文关键词：基于位置信息的北京市出行模式研究

  更多相关文章： 出行模式 出行模式分析 位置信息 聚类分析

【摘要】：随着移动手机作为通讯工具的市场占有率越来越高与移动通讯基站的不断建设,基于手机切换定位的准确率越来越高,特别是在城市的城区。信息化交通管理与控制对交通状态的实时监测需求越来越明显。移动手机作为行人出行随身携带的设备,其位置信息直接体现了行人一天的出行变化。以移动手机位置信息作为交通调查的方式具有成本低、覆盖范围广并且抽样率高等优点。现有研究证明移动手机位置信息可用于有效的交通信息获取并且在对城市居民群体行为分析上具有巨大潜力。本文以匿名的北京市移动手机信令数据作为研究对象,进行北京市群体交通出行模式研究。由于噪声与异常值的存在,本文在使用移动手机位置信息之前,对移动通信基站位置信息与移动手机信令数据分别进行了预处理,并依据出行链进行样本数据筛选。本文按照筛选出的移动手机信令数据进行北京市平均出行次数计算,并且本文给出时刻O或D的估算方法。同时,本文根据北京市停留状态人数及其变化值随时间的变化规律,得到北京市的特征时间如早高峰、晚高峰和典型的平峰时间段等。本文设计了相对时间计算方法与小时间区间计算方法用以估算一个基站小区内任一时刻的O或D数量。本文在考虑邻接性与相似性的基础上,设计基于O或D密度的聚类算法,获取北京市出行模式。本文通过对各时间段聚类结果的数据值进行整理,发现数量排名前20的聚类小区占总O或D的30%以上,从而总结得到北京市的出行具有聚集性。同时,本文通过分析O与D的总数量和相对大小变化的规律,结合聚类前20小区所占的比例值,得出平峰和晚高峰的整体出行集中程度均高于早高峰。在北京市出行聚集性的基础上,本文按照北京市的时间区间特性,分别进行北京市早高峰出行模式、晚高峰出行模式和平峰出行模式下不同区域与北京市的整体出行变化规律研究,进而总结出北京市全天的出行模式变化规律。最后,本文给出通过对北京市出行模式进行主要聚集区域确定的方法,并在此基础上给出某区域出行流向与流量的确定方法。本文根据出行模式可获得的交通状态信息,并结合交通流的分模态特性,介绍了部分利用出行模式进行交通领域相关应用的方向。
【关键词】：出行模式 出行模式分析 位置信息 聚类分析
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U491
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-12
• 1 引言12-30
• 1.1 选题背景和研究意义12-16
• 1.1.1 相关概念12
• 1.1.2 选题背景12-15
• 1.1.3 研究意义15-16
• 1.2 国内外研究现状16-26
• 1.2.1 国外研究综述16-22
• 1.2.2 国内研究综述22-26
• 1.3 研究目标及研究内容26-27
• 1.4 技术路线27-28
• 1.5 章节安排28-29
• 1.6 本章小结29-30
• 2 相关理论与技术30-43
• 2.1 交通出行30
• 2.2 交通小区30-31
• 2.3 移动通信网络31-39
• 2.3.1 移动通信网络系统31-33
• 2.3.2 手机定位技术33-35
• 2.3.3 移动通信基站覆盖区域35-36
• 2.3.4 乒乓切换36-37
• 2.3.5 手机位置数据的优缺点37-39
• 2.4 聚类分析39-40
• 2.5 地理信息系统40-41
• 2.6 Oracle数据库41
• 2.7 本章小结41-43
• 3 北京市移动手机位置信息43-56
• 3.1 北京市移动手机位置基础数据43-46
• 3.1.1 北京市移动通信基站信息43-44
• 3.1.2 北京市移动手机信令数据44-46
• 3.2 北京市移动手机位置信息预处理46-51
• 3.2.1 北京市基站信息数据预处理47-48
• 3.2.2 北京市移动手机信令数据无约束预处理48-50
• 3.2.3 北京市移动手机信令数据有约束预处理50-51
• 3.3 北京市移动通信基站与地理信息匹配51-52
• 3.4 北京市移动通信基站邻接矩阵52-55
• 3.5 本章小结55-56
• 4 基于位置信息的北京市出行模式获取56-74
• 4.1 基于位置信息的北京市居民出行链56-57
• 4.2 北京市手机信令数据样本集筛选57-58
• 4.3 基于位置信息的北京市平均出行次数估算58
• 4.4 北京市移动基站特定时刻的O或D58-60
• 4.4.1 相对时间计算方法59
• 4.4.2 小时间区间计算方法59-60
• 4.5 基于位置信息的北京市特征时间估计60-67
• 4.5.1 基于位置信息的北京市出行时间规律61-62
• 4.5.2 基于位置信息的北京市早晚高峰62-65
• 4.5.3 基于位置信息的北京市典型平峰65-67
• 4.6 基于位置信息的北京市出行模式获取聚类算法67-71
• 4.6.1 多邻近约束分层次聚类算法构建67-71
• 4.6.2 多邻近约束分层次聚类算法参数选择71
• 4.6.3 基于多邻近约束分层次聚类算法实现71
• 4.7 基于位置信息的北京市出行模式示例71-73
• 4.8 本章小结73-74
• 5 基于位置信息的北京市出行模式分析74-92
• 5.1 北京市出行的聚集性74-76
• 5.2 北京市早高峰出行模式分析76-81
• 5.2.1 北京市早高峰O分布分析76-78
• 5.2.2 北京市早高峰D分布分析78-81
• 5.3 北京市晚高峰出行模式分析81-85
• 5.3.1 北京市晚高峰O分布分析81-83
• 5.3.2 北京市晚高峰D分布分析83-85
• 5.4 北京市平峰模式分析85-89
• 5.4.1 北京市平峰O分布分析85-87
• 5.4.2 北京市平峰D分布分析87-89
• 5.5 基于位置信息的北京市整体态势89
• 5.6 基于位置信息的北京市出行模式应用89-90
• 5.7 本章小结90-92
• 6 结论与展望92-95
• 6.1 研究总结92-93
• 6.1.1 研究成果92-93
• 6.1.2 研究创新点93
• 6.2 研究展望93-95
• 参考文献95-99
• 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果99-102
• 学位论文数据集102

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本文编号：690016