基于手机数据的出行链推演算法

摘要：

利用手机数据推演居民出行特征是近年交通研究中的一个热点.尽管已有众多研究成果发表,但现实应用中仍有诸多问题需要解决和改进.提出一种基于手机数据的出行链推演算法,通过构造时空贪婪同化流程来处理手机数据的空间不确定性,并对传统聚类算法进行改进以提高活动地点识别效率.通过个体实际数据验证了算法的有效性.结果显示,与其他方法相比,提出的算法能够高效地锚固居住地、工作地等停留较长时间的出行端点,从而提高出行链推演的效率和准确性.该算法适用于多天、手机基站定位和三角算法定位的混合位置数据,对现实数据有很好的适应性.

关键词：大数据、手机数据、出行链、贪婪同化、聚类算法

所属期刊栏目：17

分类号：U491.1+2(交通工程与公路运输技术管理)

资助基金：中国城市规划设计研究院科技创新基金项目"基于多元数据的长三角城市群交通特征研究"C-201727

在线出版日期：2019-07-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：11-18,83