基于手机信令数据和Needleman-Wunsch序列匹配算法的都市圈出行方式识别

摘要：

为弥补传统的居民出行调查方法在都市圈出行调查中的不足,提出一套基于手机信令数据的都市圈跨市出行方式识别算法,通过分析不同出行方式在出行路径、出行时间、出行地点方面的差异,实现高铁、大巴及小汽车3类主要跨市出行方式识别.首先,在成都市成华区和资阳市雁江区设计都市圈出行试验,招募志愿者采集出行手机信令数据;然后,分析都市圈跨市出行连接信号基站分布特征,再基于Needleman-Wunsch序列匹配算法提取出行路径信息,区分高铁出行和公路出行;最后,针对公路出行方式构建模糊识别模型,划分小汽车和大巴车出行.研究结果显示,在志愿者出行识别中,通过与志愿者出行日志对比,所提模型出行路径识别准确率达93.80％,3种出行方式均被正确识别;在研究区域全部手机用户集计出行识别中,3种出行方式占比大致为12.79％,1.36％,85.85％,与成都交通发展研究院2021年公布的《成德眉资区域出行报告》中出行分担比基本相同(12.23％,1.36％,86.41％),证明所提算法识别效果良好.

关键词：手机信令数据、都市圈交通、出行方式、Needleman-Wunsch、模糊识别模型

所属期刊栏目：9

分类号：U491.1(交通工程与公路运输技术管理)

资助基金：中央级公益性科研院所基本科研业务费项目;国家社会科学基金;城市公共交通智能化交通运输行业重点实验室开放课题

在线出版日期：2023-03-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：40-50