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基于手机定位数据的城市道路交通需求推估及分析

李追日  
【摘要】:交通需求分析着眼于预测和评估不同土地利用布局下的交通流量,是城市交通规划的基础。传统的交通需求分析主要以交通四阶段法为主,而该方法受限于基础调查数据的收集以及自身集计模型的局限,预测精度难以满足需要。随着传感器技术、计算机技术以及通讯技术的发展,大量新型数据涌现,为用先进技术解决传统交通问题提供了机遇。本论文将研究利用手机定位数据进行道路交通需求分析的可行性及方法。本文以经典的交通需求分析四阶段法模型为依据,提出一种基于城市居民手机定位数据,同时融合多源交通数据进行居民出行流量分配的方法;并利用深圳市相关数据,推估其道路流量需求并分析交通网络的运行状况。对于交通生成及交通分布,该方法通过对用户的停留及移动模式分析提取出城市居民出行轨迹,然后提取出一天中各个时间段的基站间出行起讫点(Origin-Destination,OD)矩阵,得到居民出行在手机基站间的出行流量分布。考虑到城市居民出行方式的多样性,本文将居民交通出行方式划分为个人交通出行和公共交通出行,分别利用一个月的出租车GPS数据和公共交通刷卡数据,并综合考虑公共交通系统中的出行换乘情况,得到城市居民在个人交通和公共交通上的出行轨迹集。根据历史轨迹集可以得到城市路网中任意路段点之间或公交及地铁站点之间的经验轨迹,结合历史轨迹信息建立交通方式划分和出行流量分配模型,将基站间的交通分布进行出行方式划分并选取出行路径,再将基站间的OD出行量分配到城市小汽车路网和公共交通道路网中,得到每条道路在各时间段内的出行流量,从而实现对整个城市道路交通需求的推估,最后利用卡口监测数据及地铁刷卡数据完成对推估结果的验证及分析。该方法较好的接合了手机数据与其他城市交通大数据,能够较好发挥手机数据的用户高覆盖率和其他交通数据定位粒度小、采样频率高等优势,为多源交通大数据在城市交通应用中的融合使用提供了新的方法和思路。


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