基于手机信令的城市机动化方式细分双层模型研究
基于手机信令的城市机动化方式细分双层模型研究
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DOI：
10.16097/j.cnki.1009-6744.2023.03.012
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发表时间：
2023
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
魏胤呈
中科院分区：
文献类型：
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作者：
郭煜东;杨飞;周涛;姚振兴;张楚良;魏胤呈
针对现阶段手机信令数据难以适用城市复杂出行环境,无法有效区分密集路网下机动化出行方式,本文提出一种考虑路径精准拟合与多维时空特征的双层识别模型。在出行路径识别层面,Savitzky-Golay(S-G)滤波能有效平滑信令数据相对实际出行路径的波动,线性插值算法能弥补信令数据时空缺失。在出行方式识别层面,探究了识别路径相似度、出行时间相似度、加速度、小波速度等关键因素,利用K-临近算法识别公交、小汽车。结果表明:本文提出方法能有效细分城市密集路网环境下的公交与小汽车出行,识别准确度分别达到88.29%和82.28%。在不同出行距离、出行时段、拥挤状态、道路等级、道路类型及识别路径相似度等角度,识别效果均优于随机森林等算法。研究支撑了基于信令数据的出行特征精准挖掘,为道路规划建设,公交线网规划等提供重要基础。