多源数据融合驱动的居民出行特征分析方法

作     者：苏跃江 温惠英 韦清波 吴德馨 SU Yue-jiang;WEN Hui-ying;WEI Qing-bo;WU De-xin

作者机构：华南理工大学土木与交通学院广州510641 广州市交通运输研究所广州510635 广州市公共交通数据管理中心广州510620 

出 版 物：《交通运输系统工程与信息》 (Journal of Transportation Systems Engineering and Information Technology)

年 卷 期：2020年第20卷第5期

页      面：56-63页

核心收录：

学科分类：1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 08[工学] 082303[工学-交通运输规划与管理] 0802[工学-机械工程] 0814[工学-土木工程] 0701[理学-数学] 0811[工学-控制科学与工程] 082302[工学-交通信息工程及控制] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 0823[工学-交通运输工程] 

基　　金：广州市科技计划项目(201903010101) 

主　　题：城市交通 居民出行特征 多源数据融合 分析方法 

摘      要：结合传统抽样调查数据和交通大数据,研究多源数据融合驱动的居民出行特征分析方法.根据传统入户抽样调查居民的年龄结构、职业、车辆拥有、人口,以及手机信令数据分析出行频次分布等因素进行综合分析,获取居民初步出行特征;基于手机信令、IC、AFC、GPS等大数据,通过出行时间分布、OD分布和出行方式结构对居民的出行特征进行综合矫正分析;最后,以广州市为例进行实证分析.对比研究传统抽样调查和多元数据融合分析方法可知,传统抽样调查居民出行漏报率为30%,每天出行2次的比例相差39.5%,全方式非通勤出行比例、晚高峰公交和地铁出行比例分别相差7.4%、8.1%和12.6%.结果表明,多源数据融合驱动的居民出行特征分析方法,在总量上有效挖掘居民出行的沉默需求,在时空分布上起到了削峰填谷的作用,是一种研究居民出行特征的有效方法.