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1 研究概述1

1.1 背景与意义2

1.1.1 个体交通出行活动分析技术缺陷2

1.1.2 手机传感器调查技术优势4

1.1.3 数据瓶颈制约交通需求分析与交通模型发展5

1.1.4 “大数据”时代交通调查技术发展新机遇5

1.2 研究目标6

1.2.1 学术理论目标6

1.2.2 技术应用目标6

1.3 应用前景6

1.4 主要内容7

1.4.1 个体出行手机传感器数据来源采集和解析7

1.4.2 基于手机传感器数据的个体交通出行特征精细化提取8

1.4.3 融合交通-通信集成仿真的个体出行活动仿真平台构建10

1.4.4 个体出行精细化数据在交通规划管理中的应用探究11

1.5 关键问题11

1.6 技术路线13

1.7 研究特色与创新15

2 基于手机定位的个体出行特征分析技术综述17

2.1 手机数据分析技术类型与特征18

2.1.1 手机传感器数据分析技术及特征18

2.1.2 手机信令数据分析技术18

2.1.3 手机社交网络数据分析技术19

2.2 基于手机位置数据的交通分析技术发展总结19

2.3 基于手机信令数据的个体活动规律分析24

2.3.1 居民活动规律动态监测24

2.3.2 区域及断面客流分析30

2.4 基于GPS定位数据的个体出行行为特征分析33

2.4.1 出行链信息精细化提取33

2.4.2 基于GPS轨迹数据的居民出行调查实地应用40

2.5 基于手机Wi-Fi数据的活动强度分析41

2.6 基于社交网络数据的居民出行特征分析43

2.6.1 居民出行特征43

2.6.2 OD估计44

2.6.3 职住空间特征45

2.7 研究总结与发展趋势45

参考文献46

3 基于手机传感器数据的挖掘算法理论与应用方法51

3.1 个体出行链信息精细化提取技术思路52

3.2 基于空间聚类算法的出行端点识别54

3.3 基于小波变换模极大值算法的交通方式换乘点识别56

3.4 基于机器学习算法的个体出行方式识别59

3.4.1 基于神经网络算法的个体出行方式识别59

3.4.2 基于支持向量机算法的个体出行方式识别61

3.4.3 基于贝叶斯网络算法的个体出行方式识别63

3.4.4 基于随机森林算法的个体出行方式识别65

3.5 基于GIS地图匹配的个体出行链信息提取结果优化66

3.6 本章小结70

参考文献70

4 手机传感器数据采集APP开发与数据解析73

4.1 数据采集APP开发74

4.1.1 APP详细功能75

4.1.2 APP操作界面76

4.2 网络数据库管理系统构建77

4.3 数据安全措施78

4.4 手机传感器数据内容与基础特征分析78

4.4.1 GPS模块定位精度与质量78

4.4.2 个体出行时空停留特征与OD特征分析80

4.4.3 个体出行移动轨迹点密度特征分析81

4.4.4 个体出行瞬时速度数据特征分析85

4.4.5 个体出行瞬时加速度数据特征分析90

4.5 本章小结99

5 “行人—交通流—通信”集成仿真平台构建101

5.1 仿真平台建设框架与思路103

5.2 交通环境与个体交通出行仿真104

5.2.1 交通仿真104

5.2.2 交通仿真模块构建实例——以成都市为例104

5.3 无线通信场景与通信仿真105

5.3.1 无线通信事件说明及仿真106

5.3.2 移动通信信号传播理论模型109

5.3.3 移动通信环境及仿真实例——以成都市为例112

5.4 手机传感器数据仿真113

5.4.1 手机传感器数据扰动加载方法113

5.4.2 数据加扰实例与效果评估115

5.5 本章小结118

参考文献118

6 基于手机传感器数据的精细化出行参数提取实证研究119

6.1 手机传感器数据采集实地试验120

6.1.1 不同出行目的的出行方案设计121

6.1.2 多方式组合出行方案设计122

6.1.3 不同交通状态的数据采集方案设计124

6.1.4 出行日志采集工作125

6.2 基于空间聚类算法的出行端点识别实证分析125

6.2.1 算法参数配置126

6.2.2 个体出行端点识别与出行轨迹切割127

6.2.3 个体出行端点识别结果与误差分析128

6.3 基于小波变换模极大值算法的交通方式换乘点识别实证分析129

6.3.1 算法参数配置129

6.3.2 多交通方式组合出行换乘点识别实例130

6.3.3 交通方式换乘点识别结果与误差分析133

6.4 基于神经网络算法的交通方式识别实证分析134

6.4.1 算法参数配置134

6.4.2 交通方式识别实例135

6.4.3 交通方式识别结果与误差分析137

6.5 基于GIS地图匹配的出行链信息识别结果优化实证分析138

6.5.1 基于GIS地图匹配算法参数配置138

6.5.2 公交车与小汽车的出行方式区分识别实证140

6.5.3 结果分析142

6.6 本章小结143

7 不同影响因素及敏感性分析145

7.1 关键参数及其对技术精度的影响机理146

7.2 不同条件实地试验机数据特征分析148

7.2.1 数据采集148

7.2.2 数据特征分析149

7.3 交通方式识别效果敏感性分析149

7.3.1 算法的选择与影响149

7.3.2 数据采样频率设置与影响150

7.3.3 交通状态与影响151

7.4 交通方式换乘时间点识别效果敏感性分析152

7.4.1 算法的选择与影响152

7.4.2 数据采样频率设置与影响152

7.4.3 交通状态与影响154

7.5 基于仿真数据的出行链信息识别效果敏感性分析155

7.5.1 基于仿真数据的交通方式识别效果敏感性分析155

7.5.2 基于仿真数据的换乘时间点识别效果敏感性分析157

7.6 本章小结160

8 精细化数据提取对交通规划与管理的改善应用思考163

8.1 精细化数据提升传统四阶段模型精度164

8.2 精细化数据优化公交站点与线网布局167

8.3 构建基于精细化个体活动的交通模型169

8.4 精细化个体出行数据的其他应用169

9 研究展望171

9.1 完善基于手机传感器数据的个体出行链采集体系172

9.2 大数据环境下多元异构数据融合提升技术应用效果172

9.3 探索基于精细化交通调查大数据的交通规划理论与方法173

附录A175