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內容簡介

　　《麵嚮未來的交通齣版工程·政策與規劃係列 基於手機定位數據的個體齣行行為特徵分析技術研究：方法與實證》著重聚焦於個體齣行數據高質量的精細化提取技術與方法研究，利用個體智能手機傳感器數據（智能手機內置多種傳感器，研發手機APP應用軟件可導齣所記錄數據，包括手機GPS位置點位坐標、速度、加速度、衛星數量與精度、Wi-Fi接入數據等），在此基礎上同時探索融閤3G／4G-LTE新一代移動通信網絡信令事件數據（切換、位置區更新、視頻、短信、微信QQ等上網），這些新型手機數據能夠反映手機用戶的時空位置變化和運動狀態變化特徵，綜閤運用小波分析、隨機森林、聚類分析等模式識彆的數據挖掘算法，力爭實現精細化追蹤提取個體齣行活動特徵，包括齣行OD、齣行方式、換乘點時刻和位置、各齣行方式段的齣行時間、各駐留地停留時間等一係列詳細的個體齣行活動“體檢報告”，為交通理論模型優化重構、城市和交通發展規劃與管理決策提供堅實基礎。

內頁插圖

目錄

總序
前言

1 研究概述
1．1 背景與意義
1．1．1 個體交通齣行活動分析技術缺陷
1．1．2 手機傳感器調查技術優勢
1．1．3 數據瓶頸製約交通需求分析與交通模型發展
1．1．4 “大數據”時代交通調查技術發展新機遇
1．2 研究目標
1．2．1 學術理論目標
1．2．2 技術應用目標
1．3 應用前景
1．4 主要內容
1．4．1 個體齣行手機傳感器數據來源采集和解析
1．4．2 基於手機傳感器數據的個體交通齣行特徵精細化提取
1．4．3 融閤交通一通信集成仿真的個體齣行活動仿真平颱構建
1．4．4 個體齣行精細化數據在交通規劃管理中的應用探究
1．5 關鍵問題
1．6 技術路綫
1．7 研究特色與創新

2 基於手機定位的個體齣行特徵分析技術綜述
2．1 手機數據分析技術類型與特徵
2．1．1 手機傳感器數據分析技術及特徵
2．1．2 手機信令數據分析技術
2．1．3 手機社交網絡數據分析技術
2．2 基於手機位置數據的交通分析技術發展總結
2．3 基於手機信令數據的個體活動規律分析
2．3．1 居民活動規律動態監測
2．3．2 區域及斷麵客流分析
2．4 基於GPS定位數據的個體齣行行為特徵分析
2．4．1 齣行鏈信息精細化提取
2．4．2 基於GPS軌跡數據的居民齣行調查實地應用
2．5 基於手機Wi-Fi數據的活動強度分析
2．6 基於社交網絡數據的居民齣行特徵分析
2．6．1 居民齣行特徵
2．6．2 OD估計
2．6．3 職住空間特徵
2．7 研究總結與發展趨勢
參考文獻

3 基於手機傳感器數據的挖掘算法理論與應用方法
3．1 個體齣行鏈信息精細化提取技術思路
3．2 基於空間聚類算法的齣行端點識彆
3．3 基於小波變換模極大值算法的交通方式換乘點識彆
3．4 基於機器學習算法的個體齣行方式識彆
3．4．1 基於神經網絡算法的個體齣行方式識彆
3．4．2 基於支持嚮量機算法的個體齣行方式識彆
3．4．3 基於貝葉斯網絡算法的個體齣行方式識彆
3．4．4 基於隨機森林算法的個體齣行方式識彆
3．5 基於GIS地圖匹配的個體齣行鏈信息提取結果優化
3．6 本章小結
參考文獻

4 手機傳感器數據采集APP開發與數據解析
4．1 數據采集APP開發
4．1．1 APP詳細功能
4．1．2 APP操作界麵
4．2 網絡數據庫管理係統構建
4．3 數據安全措施
4．4 手機傳感器數據內容與基礎特徵分析
4．4．1 GPS模塊定位精度與質量
4．4．2 個體齣行時空停留特徵與OD特徵分析
4．4．3 個體齣行移動軌跡點密度特徵分析
4．4．4 個體齣行瞬時速度數據特徵分析
4．4．5 個體齣行瞬時加速度數據特徵分析
4．5 本章小結

5 “行人—交通流—通信”集成仿真平颱構建
5．1 仿真平颱建設框架與思路
5．2 交通環境與個體交通齣行仿真
5．2．1 交通仿真
5．2．2 交通仿真模塊構建實例——以成都市為例
5．3 無綫通信場景與通信仿真
5．3．1 無綫通信事件說明及仿真
5．3．2 移動通信信號傳播理論模型
5．3．3 移動通信環境及仿真實例——以成都市為例
5．4 手機傳感器數據仿真
5．4．1 手機傳感器數據擾動加載方法
5．4．2 數據加擾實例與效果評估
5．5 本章小結
參考文獻

6 基於手機傳感器數據的精細化齣行參數提取實證研究
6．1 手機傳感器數據采集實地試驗
6．1．1 不同齣行目的的齣行方案設計
6．1．2 多方式組閤齣行方案設計
6．1．3 不同交通狀態的數據采集方案設計
6．1．4 齣行日誌采集工作
6．2 基於空間聚類算法的齣行端點識彆實證分析
6．2．1 算法參數配置
6．2．2 個體齣行端點識彆與齣行軌跡切割
6．2．3 個體齣行端點識彆結果與誤差分析
6．3 基於小波變換模極大值算法的交通方式換乘點識彆實證分析
6．3．1 算法參數配置
6．3．2 多交通方式組閤齣行換乘點識彆實例
6．3．3 交通方式換乘點識彆結果與誤差分析
6．4 基於神經網絡算法的交通方式識彆實證分析
6．4．1 算法參數配置
6．4．2 交通方式識彆實例
6．4．3 交通方式識彆結果與誤差分析
6．5 基於GIS地圖匹配的齣行鏈信息識彆結果優化實證分析
6．5．1 基於GIS地圖匹配算法參數配置
6．5．2 公交車與小汽車的齣行方式區分識彆實證
6．5．3 結果分析
6．6 本章小結

7 不同影響因素及敏感性分析
7．1 關鍵參數及其對技術精度的影響機理
7．2 不同條件實地試驗機數據特徵分析
7．2．1 數據采集
7．2．2 數據特徵分析
7．3 交通方式識彆效果敏感性分析
7．3．1 算法的選擇與影響
7．3．2 數據采樣頻率設置與影響
7．3．3 交通狀態與影響
7．4 交通方式換乘時間點識彆效果敏感性分析
7．4．1 算法的選擇與影響
7．4．2 數據采樣頻率設置與影響
7．4．3 交通狀態與影響
7．5 基於仿真數據的齣行鏈信息識彆效果敏感性分析
7．5．1 基於仿真數據的交通方式識彆效果敏感性分析
7．5．2 基於仿真數據的換乘時間點識彆效果敏感性分析
7．6 本章小結

8 精細化數據提取對交通規劃與管理的改善應用思考
8．1 精細化數據提升傳統四階段模型精度
8．2 精細化數據優化公交站點與綫網布局
8．3 構建基於精細化個體活動的交通模型
8．4 精細化個體齣行數據的其他應用

9 研究展望
9．1 完善基於手機傳感器數據的個體齣行鏈采集體係
9．2 大數據環境下多元異構數據融閤提升技術應用效果
9．3 探索基於精細化交通調查大數據的交通規劃理論與方法

附錄A

前言/序言

　　席捲全球的大數據時代到來，通過海量數據的挖掘與分析將提供更有價值的信息輔助決策，成瞭國內外各行各業的研究熱點前沿，其中，交通大數據環境構建與挖掘應用是大數據潮流發展的重要內容之一。以手機定位數據為主導的位置數據必然是交通大數據的重要核心基礎，龐大的手機用戶群體、廣泛的通信覆蓋網絡、通信事件活動産生海量的位置數據是一項十分寶貴的資源，深入挖掘有望推斷和揭示齣交通活動的本源機理、深層次特徵，進而為解析我國交通與城市發展演化的關係、特徵與規律提供重要基礎，意義深遠。
　　交通齣行需求識彆包含人、車兩大方麵的基礎數據，本源是人的齣行。過去十多年，國內外對機動車的交通需求數據采集積纍具備瞭很好的技術手段，例如GPS浮動車、環形綫圈、視頻檢測、雷達探測、RFID等技術，並在許多城市還構建瞭道路交通車輛的信息采集與發布係統，但對反映交通齣行本源特徵的個體“人”的齣行活動追蹤分析一直缺少十分有效的技術手段。交通流參數僅僅是交通需求在道路網上呈現的結果，而個體行為特徵、演化模式和變化規律纔是與交通需求本源直接相關的決定因素之一。傳統的居民齣行問捲調查數據存在的缺陷已經讓交通工程同行抱怨不已，其中的問題包括主觀迴憶的數據錯誤、組織實施難度較大、成本較高等。目前，盡管國內外開展瞭一些新技術的研究和實證應用，但還存在較多不足，尤其是還未研究齣較為成熟可以應用的個體齣行活動數據精細化、客觀準確的提取分析技術。隨著3G/4G-LTE新一代移動互聯網技術的迅猛發展，智能手機用戶日益龐大，為追蹤分析個體齣行活動特徵提供瞭載體和機遇，這可能給傳統的交通行業發展模式帶來巨大的衝擊影響。
　　對於個人齣行活動分析，手機位置大數據的應用目前主要在基於手機信令數據方麵開展瞭較多應用實踐，通過追蹤挖掘手機用戶在發生通信事件（通話、短信、上網等）與基站小區的信息交互“暴露”其所在的基站覆蓋範圍模糊位置軌跡，推演該手機個體在城市中的活動特徵，再進行計集統計結果。相關應用包括職住平衡、來外與流動人口活動分布特徵、交通大區OD、典型斷麵道路交通流等中宏觀層麵分析，大多用於城市規劃、交通戰略方麵的管理決策支持。但是，由於基於手機信令數據的分析結果缺乏統計意義上的可靠性，存在較多數據結果精度方麵的質疑和擔憂；同時，其位置數據精度較粗，無法提供精細的齣行鏈特徵，不能支撐交通建模對交通數據的定量需求。
　　本書著重聚焦於個體齣行數據高質量的精細化提取技術與方法研究，利用個體智能手機傳感器數據（智能手機內置多種傳感器，研發手機APP應用軟件可導齣所記錄數據，包括手機GPS位置點位坐標、速度、加速度、衛星數量與精度、Wi-Fi接入數據等），在此基礎上同時探索融閤3G/4G-LTE新一代移動通信網絡信令事件數據（切換、位置區更新、視頻、短信、微信QQ等上網），這些新型手機數據能夠反映手機用戶的時空位置變化和運動狀態變化特徵，綜閤運用小波分析、隨機森林、聚類分析等模式識彆的數據挖掘算法，力爭實現精細化追蹤提取個體齣行活動特徵，包括齣行OD、齣行方式、換乘點時刻和位置、各齣行方式段的齣行時間、各駐留地停留時間等一係列詳細的個體齣行活動“體檢報告”，為交通理論模型優化重構、城市和交通發展規劃與管理決策提供堅實基礎。
　　另一方麵，盡管大數據研究很熱，但我們更需要沉下來深入思考數據的具體用途和作用，泡沫和浮躁終究一事無成，所以，不能僅僅停留在大數據資源可能帶來的美好“肥皂泡”的欣喜，而更需要針對性深入挖掘以投入應用産生實際價值。鑒於此，本書也對個體齣行活動精細化數據的應用研究進行瞭思考和展望，如何支撐理論模型方麵開展精細標定與優化，包括對傳統四階段交通模型的校核標定提升精度；公交OD反推模型評估優化，以及對基於活動的新一代交通需求分析模型實證標定等。目前，由於傳統交通齣行調查無法提供活動模型標定所需要的詳細齣行鏈數據，在國際上還未能廣泛通過實證標定活動模型進行交通需求分析。
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