手机信令数据应用

《基于手机信令数据的城域出行模式提取模型研究与实现》论文摘要

研究主要取得的成就包含：

1. 通过预处理，修复基站抖动修复

筛选活跃用户

修复基站抖动

2. 面向时间序列的空间密度聚类算法，提取完整用户单日出行链

原始记录 停留点 移动点 OD出行

基于改进的空间密度聚类的停留点识别（改进DBSCAN，加入时间维度）

3. 基于手机用户出行链数据和城市交通小区数据，构建区域间出行矩阵，发现城市热点出行区域

网格划分和交通小区划分（2014年461个）

PNPoly算法（改进）匹配交通小区

对OD矩阵进行排序，得到热点出发区域和热点到达区域

热点区域出行区域的出行模式提取（根据速度和时间特性，定义九种出行模式）

OD轨迹填补

4. 基于多次出行进行轨迹填补，识别路径偏好，发现群体在区域间出行时的路径选择偏好

路径选择偏好（DWT算法）

偏好分类

5. 使用北京手机信令数据进行验证

需要

信令数据

数据格式说明（单基站数据OR多基站定位数据）

交通小区数据

网站

展示网站

http://47.93.128.28:8080/