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公开(公告)号：CN113407906B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202110520000.4
申请日：2021-05-13
Applicant: 东南大学 , 南京瑞栖智能交通技术产业研究院有限公司
IPC: G06F17/18 , G06F16/9537 , G08G1/01 , H04W4/20
Abstract: 本发明公开了一种基于手机信令数据的交通出行分布阻抗函数的确定方法，针对大样本的手机信令数据获取特定时段出行OD数据，结合高德地图API获取的出行距离获取出行概率，利用SPSS中的非线性回归工具，分别选取不同形式的阻抗函数，分区域对出行距离和出行概率进行回归，然后从R方、一区域不同函数、同一函数不同区域分别进行对比分析，根据比较结果最终选择对阻抗函数进行分段拟合，以市域为例回归分析适合市域的分段阻抗函数，为提高出行分布模型预测的提供定性与定量的基础。同时，利用手机大数据的样本量大、覆盖面广以及获得方式成熟稳定且成本较低等特性，增加结果准确性的同时(56)对比文件杨东;韩继国;武平;赵昕.基于手机信令数据的游客识别与出行轨迹匹配方法.交通运输研究.2019,(第06期),全文.杜亚朋;雒江涛;程克非;唐刚;徐正;罗克韧;余疆.基于手机信令和导航数据的出行方式识别方法.计算机应用研究.2017,(第08期),全文.
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公开(公告)号：CN113569977A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110896262.0
申请日：2021-08-05
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于手机信令数据的出行目的识别方法，将信令数据进行地图匹配后，从停留点的识别出发，基于ST‑DBSCAN时空密度聚类算法并结合启发式算法进行停留点识别。依靠具有标签的用户手机信令数据挖掘时空聚类算法的参数，同时考虑了出行者的速度特征，提高了停留点识别的精细度。通过特征提取获得用户出行的轨迹时空特征、个人属性和交通设施建成环境特性，将特征抽象为节点。通过基于约束的贝叶斯网络结构学习算法获取有向弧，初步完成贝叶斯网络建模，以出行目的和通勤特性为演绎推理对象，通过基于规则启发式的建模方法完善贝叶斯网络概率模型。进行出行目的识别时，通过用户的手机信令数据获取出行特征，即可得到出行者出行目的概率结果。
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公开(公告)号：CN110160538B
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN201910383992.3
申请日：2019-05-09
Applicant: 东南大学
IPC: G01C21/30
Abstract: 本发明公开了一种基于手机信令数据的地图匹配方法：根据基站与地图信息的空间拓扑，构建基站‑交叉口、基站‑道路、交叉口‑道路的对应关系；根据手机信令数据，通过对停驻点的识别得到用户占用基站的轨迹序列；在此基础上，根据道路频次、空间距离等判别依据确定基站对应的最有可能交叉口；然后，对于没有相连的交叉口采用Dijkstra最短路算法补全轨迹；最后删除交叉口序列中的A‑B‑A型数据，获得连续交叉口序列即完成地图匹配工作。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113407906A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110520000.4
申请日：2021-05-13
Applicant: 东南大学 , 南京瑞栖智能交通技术产业研究院有限公司
IPC: G06F17/18 , G06F16/9537 , G08G1/01 , H04W4/20
Abstract: 本发明公开了一种基于手机信令数据的交通出行分布阻抗函数的确定方法，针对大样本的手机信令数据获取特定时段出行OD数据，结合高德地图API获取的出行距离获取出行概率，利用SPSS中的非线性回归工具，分别选取不同形式的阻抗函数，分区域对出行距离和出行概率进行回归，然后从R方、一区域不同函数、同一函数不同区域分别进行对比分析，根据比较结果最终选择对阻抗函数进行分段拟合，以市域为例回归分析适合市域的分段阻抗函数，为提高出行分布模型预测的提供定性与定量的基础。同时，利用手机大数据的样本量大、覆盖面广以及获得方式成熟稳定且成本较低等特性，增加结果准确性的同时降低过程的成本，提高研究效率。
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公开(公告)号：CN114141008B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202111269287.4
申请日：2021-10-29
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于手机信令数据的共享公共交通服务区域选取方法，具体包括：1)基于通信运营商处获取的手机用户信令数据特征，运用数据挖掘算法获取居民完整出行特征数据；2)通过提取连续多个工作日的手机用户信息，对其在特定时段周期性出现的基站进行职住地判别和通勤行为识别；3)通过计算工作日不同时段基站活跃度，结合基站富含的地理位置信息和交通信息，利用改进的DBSCAN方法对基站进行标定和分类，划分交通小区；4)根据各交通小区人口密度，交通小区OD对间出行量、质心距离、现有公交线网供给情况、道路条件，利用定性定量综合分析的方式选取共享公共交通服务区域。
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公开(公告)号：CN114141008A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111269287.4
申请日：2021-10-29
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于手机信令数据的新型共享公共交通服务区域选取方法，具体包括：1)基于通信运营商处获取的手机用户信令数据特征，运用数据挖掘算法获取居民完整出行特征数据；2)通过提取连续多个工作日的手机用户信息，对其在特定时段周期性出现的基站进行职住地判别和通勤行为识别；3)通过计算工作日不同时段基站活跃度，结合基站富含的地理位置信息和交通信息，利用改进的DBSCAN方法对基站进行标定和分类，划分交通小区；4)根据各交通小区人口密度，交通小区OD对间出行量、质心距离、现有公交线网供给情况、道路条件，利用定性定量综合分析的方式选取新型共享公共交通服务区域。
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公开(公告)号：CN113569977B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202110896262.0
申请日：2021-08-05
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于手机信令数据的出行目的识别方法，将信令数据进行地图匹配后，从停留点的识别出发，基于ST‑DBSCAN时空密度聚类算法并结合启发式算法进行停留点识别。依靠具有标签的用户手机信令数据挖掘时空聚类算法的参数，同时考虑了出行者的速度特征，提高了停留点识别的精细度。通过特征提取获得用户出行的轨迹时空特征、个人属性和交通设施建成环境特性，将特征抽象为节点。通过基于约束的贝叶斯网络结构学习算法获取有向弧，初步完成贝叶斯网络建模，以出行目的和通勤特性为演绎推理对象，通过基于规则启发式的建模方法完善贝叶斯网络概率模型。进行出行目的识别时，通过用户的手机信令数据获取出行特征，即可得到出行者出行目的概率结果。
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公开(公告)号：CN110160538A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910383992.3
申请日：2019-05-09
Applicant: 东南大学
IPC: G01C21/30
Abstract: 本发明公开了一种基于手机信令数据的地图匹配方法：根据基站与地图信息的空间拓扑，构建基站-交叉口、基站-道路、交叉口-道路的对应关系；根据手机信令数据，通过对停驻点的识别得到用户占用基站的轨迹序列；在此基础上，根据道路频次、空间距离等判别依据确定基站对应的最有可能交叉口；然后，对于没有相连的交叉口采用Dijkstra最短路算法补全轨迹；最后删除交叉口序列中的A-B-A型数据，获得连续交叉口序列即完成地图匹配工作。
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