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基于手机信令数据的长三角全域城际出行网络分析

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清华大学学报（自然科学版） 2022年第7期62卷 1203-1211页

作者：李自圆孙昊李林波同济大学道路与交通工程教育部重点实验室上海200000

出行需求的规模和空间分布是交通规划制定的重要依据。该文从包含2019年5月31日的手机信令数据中提取长三角41个城市下辖的306个区县之间稳定的出行联系,构建城际出行网络;利用复杂网络分析方法,从节点和边的角度,分析长三角城际出行的... 详细信息

出行需求的规模和空间分布是交通规划制定的重要依据。该文从包含2019年5月31日的手机信令数据中提取长三角41个城市下辖的306个区县之间稳定的出行联系,构建城际出行网络;利用复杂网络分析方法,从节点和边的角度,分析长三角城际出行的规模和空间分布特征。结果表明:长三角内已形成广泛的城际出行联系,但仅在南京、苏州、无锡、常州、上海、杭州、镇江、绍兴、池州等少数地区具有高强度城际出行,区县经济规模、地理区位、交通条件影响城际出行能力和强度。城际出行空间分布具有明显的空间近邻性和强度层次性,高强度等级的出行联系均发生在紧邻的区县之间,以0.05%的出行联系承担了39.4%的出行强度。首位联系呈现点簇状结构,城际出行仍然存在向心性。

关键词：城市群城际出行手机信令复杂网络

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面向城市交通规划的多源手机信令数据相关性研究

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交通运输系统工程与信息 2019年第4期19卷 239-245页

作者：张晓春于壮段冰若高永安健深圳市城市交通规划设计研究中心有限公司广东深圳518026 深圳市交通信息与交通工程重点实验室广东深圳518026

随着智能手机的普及,基于手机信令数据获取城市交通出行和人口活动信息成为了一种常用手段.但在实际应用中,绝大部分的信令数据分析都是基于单个运营商的数据.由于无法确定不同运营商数据之间是否存在显著差异,也就无法保证基于单个运... 详细信息

随着智能手机的普及,基于手机信令数据获取城市交通出行和人口活动信息成为了一种常用手段.但在实际应用中,绝大部分的信令数据分析都是基于单个运营商的数据.由于无法确定不同运营商数据之间是否存在显著差异,也就无法保证基于单个运营商数据的计算结果能够满足城市交通分析的精度要求.针对这一问题,本文使用某城市2个运营商5个工作日的信令数据,分别计算了交通规划中常用的人口分布和交通出行信息.计算结果发现,在使用算法一致的前提下,2个运营商的人口和交通出行结果十分相似,特别是居民移动人口分布和出行OD矩阵基本没有差距,相关系数在0.9以上,且当时间和空间尺度发生变化时仍然保持较高的相似性.但是,从城市停留人口分布的计算结果来看,由于2个运营商设置的位置更新周期的差异,导致计算的停留人口分布相关系数较低,在0.7左右.

关键词：城市交通手机信令数据挖掘相关性分析

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手机信令的时空密度轨迹点识别算法

计算机工程 2021年第3期47卷 83-93页

作者：陈略熊宸蔡铭中山大学智能工程学院广东省智能交通系统重点实验室广州510006

手机信令具有时空序列性以及数据量大、采样频率不均、定位精度低与基站振荡等特点,导致传统手机信令聚类方法数据密度分布不均、时空开销大且聚类效果差。提出一种用于手机信令的时空密度轨迹点识别算法。将手机信令数据网格化以统一... 详细信息

手机信令具有时空序列性以及数据量大、采样频率不均、定位精度低与基站振荡等特点,导致传统手机信令聚类方法数据密度分布不均、时空开销大且聚类效果差。提出一种用于手机信令的时空密度轨迹点识别算法。将手机信令数据网格化以统一评估尺度,根据振荡噪声特征对网格簇进行时空联结减少空间不确定性和计算量,结合网络轨迹的曲折性以及移动与停留时间重新定义网格簇内轨迹点时空移动能力,计算网格簇的时空密度以判断用户停留区域,并采集具有移动停留标签的轨迹数据以验证算法有效性和识别效率。实验结果表明,该算法识别精度较改进DBSCAN算法更高,适用于识别手机信令数据停留区域,对复杂轨迹停留区域的识别效果更好。

关键词：手机信令时空联结时空移动能力时空密度停留区域

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一种基于手机信令的通勤OD训练方法

交通运输系统工程与信息 2016年第5期16卷 64-70页

作者：唐小勇周涛陆百川高志刚重庆交通大学交通运输学院重庆400041 重庆市交通规划研究院重庆400020

针对基站定位精度低、信令采样间隔长、轨迹不连续的手机信令,提出一种职住及通勤OD(origin-destination)计算框架.对用户单日手机轨迹按时间排序,标识每个轨迹点的进出时间及停留时间,剔除长距离漂移轨迹点,对邻近轨迹点进行空间聚合.... 详细信息

针对基站定位精度低、信令采样间隔长、轨迹不连续的手机信令,提出一种职住及通勤OD(origin-destination)计算框架.对用户单日手机轨迹按时间排序,标识每个轨迹点的进出时间及停留时间,剔除长距离漂移轨迹点,对邻近轨迹点进行空间聚合.将全天划分为多个时窗,叠加用户多日轨迹,计算稳定指数并识别用户在各时窗内的多日稳定点.综合工作日与节假日稳定点判断用户居住地、工作地.采用基于常住人口的扩样方法,对街道通勤OD矩阵进行扩样.模型结果与重庆主城常住人口分布、2014年居民出行调查结果吻合.

关键词：城市交通通勤手机信令职住分布大数据交通调查

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基于手机信令数据的出行端点识别效果评估

西南交通大学学报 2021年第5期56卷 928-936,F0002页

作者：杨飞姜海航姚振兴刘好德西南交通大学交通运输与物流学院四川成都611756 长安大学公路学院陕西西安710054 交通运输部科学研究院城市交通与轨道交通研究中心北京100029

为了研究利用手机信令数据识别个体出行端点的应用效果,开展实地采集手机信令数据的出行试验,且同步采集相应的GPS轨迹数据和出行日志作为算法评估的真实数据,提出出行端点识别的3阶段处理算法.首先,提出等时距补点算法平衡各信令定位... 详细信息

为了研究利用手机信令数据识别个体出行端点的应用效果,开展实地采集手机信令数据的出行试验,且同步采集相应的GPS轨迹数据和出行日志作为算法评估的真实数据,提出出行端点识别的3阶段处理算法.首先,提出等时距补点算法平衡各信令定位点的时间权重;然后,利用凝聚层次聚类算法将定位点聚类成不同的类簇;最后,针对已有研究中缺乏关注的类簇震荡现象,提出新的震荡修正算法对聚类结果做进一步优化.案例结果表明:本文提出的方法对出行端点识别的精度、距离误差和时间误差上均有较好的效果,出行端点识别个数的精度在84%以上,端点位置识别距离平均误差在220 m以内,出行端点的离开和到达时间的平均误差分别为7.7 min和5.3 min;在不同的出行目的的比较中,以工作为目的的端点识别效果最好,以娱乐购物为目的的端点识别效果相对较差.

关键词：出行调查出行端点识别手机信令层次聚类端点震荡修正算法

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基于ECOSTRESS地表温度和手机信令数据的城市人口热环境暴露风险评价——以西安市为例

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地理科学进展 2022年第11期41卷 2061-2072页

作者：赵欣赵凯旭黄晓军西北大学城市与环境学院西安710127 陕西省地表系统与环境承载力重点实验室西安710127 陕西西安城市生态系统定位观测研究站西安710127

全球气候变暖和城市热岛效应的双重影响使人类社会面临的极端高温风险日益加剧,给城市人口健康和社会经济可持续发展带来严峻挑战,科学评估城市热环境下人口暴露风险已成为当前学术界关注的热点领域。论文基于ECOSTRESS地表温度数据和... 详细信息

全球气候变暖和城市热岛效应的双重影响使人类社会面临的极端高温风险日益加剧,给城市人口健康和社会经济可持续发展带来严峻挑战,科学评估城市热环境下人口暴露风险已成为当前学术界关注的热点领域。论文基于ECOSTRESS地表温度数据和手机信令数据,以西安市为例,在城市地表温度和人口时空变化分析基础上,构建城市人口暴露风险评价模型,揭示精细化时空尺度上的人口暴露风险时空格局及其动态演变特征。结果表明:①西安市夏季一天内的地表温度呈现出明显的波动特征,昼夜地表温度差异较大,白天平均温度为35.5℃,夜间平均温度为21.5℃,白天地表温度空间分布相比夜间具有更明显的空间异质性,且日内所有时刻均存在不同强度的城市热岛效应,热岛分布的变化表现出从聚集状态向离散状态再过渡至聚集状态的特征。②西安市人口分布呈单中心结构,73.6%的人口都分布在三环以内,且沿中轴线集中的现象显著,昼夜人口形成了“白天向心、夜间离心”的分布特征。③人口暴露的中、高与极高风险区主要呈散点式分布在城市中心区域,且86.6%的极高风险区位于三环以内,而无风险和低风险区主要集中连片分布在城市外围。④导致昼夜人口暴露风险差异的不同主导类型面积占比依次为温度主导型(37.9%)>共同主导型(31.5%)>人口主导型(30.6%)。研究可为城市人口暴露风险区域的识别及制定针对性的适应性策略提供参考。

关键词： ECOSTRESS 地表温度手机信令人口暴露风险西安市

基于手机信令数据的深圳市二元居住空间迁居模式研究

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地理研究 2023年第1期42卷 137-155页

作者：易行仝德吴雅莹沈月储君吕婷苗北京大学深圳研究生院城市规划与设计学院/北京大学未来城市实验室(深圳) 深圳518055

迁居是城市空间重构的基础动力,了解其行为机制对改善住房结构、优化空间组织具有重要意义,然而目前针对大城市内部、正规与非正规二元居住空间并存的迁居研究仍较薄弱。本文基于生命历程理论与家庭迁居理论,利用2018年12月至2019年12... 详细信息

迁居是城市空间重构的基础动力,了解其行为机制对改善住房结构、优化空间组织具有重要意义,然而目前针对大城市内部、正规与非正规二元居住空间并存的迁居研究仍较薄弱。本文基于生命历程理论与家庭迁居理论,利用2018年12月至2019年12月的手机信令等多源数据,识别深圳市二元居住空间分布和迁居流样本,从迁居流特征、邻里属性和二元空间类型三方面选取指标开展基于主成分分析的K-means聚类,探究迁居模式、结构特性与形成原因。结果表明:①非正规内部、正规与非正规交互、正规内部三层次迁居类型间存在年龄和居住质量递增的趋势,但均呈现通勤导向;②二元迁居的主体是短距离迁移,形成了4个大规模迁居网络集群,总体方向表现出郊区化趋势;③迁居模式可聚类为社区型、改善型、家庭型、事业型4类,结合二元空间分异影响呈现出8亚类,不同类型迁居群体属性和动因存在显著差别,总体反映出人们在不同生命历程下的迁居过程。最后,文章针对不同迁居模式提出差异化空间治理政策建议。

关键词：迁居二元居住空间手机信令 K-means聚类深圳

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手机信令聚类的个体常驻区域识别

测绘科学 2022年第11期47卷 177-184,214页

作者：庞文欣刘纪平王勇曹元晖中国测绘科学研究院北京100036 武汉大学资源与环境科学学院武汉430079

针对手机信令数据存在定位稀疏、精度粗糙以及语义信息有限等问题,该文提出了利用手机信令数据以识别个体常驻区域及停驻信息的方法,即采用滑动时窗去除数据噪声,计算生成用户的时序聚簇;再通过凝聚式层次聚类对长时间序列内的时序聚簇... 详细信息

针对手机信令数据存在定位稀疏、精度粗糙以及语义信息有限等问题,该文提出了利用手机信令数据以识别个体常驻区域及停驻信息的方法,即采用滑动时窗去除数据噪声,计算生成用户的时序聚簇;再通过凝聚式层次聚类对长时间序列内的时序聚簇进行空间簇联合,推测个体的常驻区域范围;最后提取合并聚簇的时间信息,计算个体在相关常驻区域停驻的时段特征。实验表明,该文方法有效识别了个体的常驻区域,降低了固定时段划分数据识别常驻地的局限性,细化地描述了个体的常驻区域及停驻时段特征。

关键词：手机信令滑动窗口算法停驻聚簇计算空间簇联合常驻区域识别

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手机信令数据在城市道路交通量预测中的应用

公路工程 2018年第5期43卷 85-88,175页

作者：周南齐远龙科军湖南省交通科学研究院有限公司湖南长沙410015 湖南省交通规划勘察设计院有限公司湖南长沙410008 长沙理工大学湖南长沙410015

交通量预测是城市道路可行性研究的核心内容,准确性和可靠性主要依据基础交通调查的准确度和覆盖率,而面对城市居民出行调查,问卷调查等传统的城市居民出行调查存在工程量浩大、耗时耗力、样本量低、经济投入巨大等诸多弊端。随着手机... 详细信息

交通量预测是城市道路可行性研究的核心内容,准确性和可靠性主要依据基础交通调查的准确度和覆盖率,而面对城市居民出行调查,问卷调查等传统的城市居民出行调查存在工程量浩大、耗时耗力、样本量低、经济投入巨大等诸多弊端。随着手机普及率的提高,手机覆盖了城市绝大多数人口,采用手机信令分析技术替代传统的出行调查成为可能。选择长沙市手机信令数据为基础,以长沙市人民路过湘江隧道的交通量预测为例,介绍了通过手机信令数据处理实现交通预测的解决方案。

关键词：手机信令城市道路交通预测