基于手機(jī)定位信息和出行調(diào)查的動態(tài)OD獲取方法.pdf

1、作為對一定時(shí)間范圍內(nèi)交通需求描述的OD矩陣，是現(xiàn)代化城市交通研究中必不可少的部分。隨著信息化進(jìn)程的加快，利用手機(jī)定位信息獲取交通信息已經(jīng)成為可能。但目前對手機(jī)定位信息的研究還多局限于理論建模階段，并且出行識別技術(shù)尚未成熟?；诖?，本文將基于手機(jī)定位信息以及輔助的出行調(diào)查信息，開展基于典型區(qū)域的動態(tài)OD獲取方法研究。
　　首先，本研究針對現(xiàn)有的OD估計(jì)方法展開綜述研究，并且對OD估計(jì)的數(shù)據(jù)采集方法進(jìn)行研究，分析和總結(jié)了現(xiàn)存方法的優(yōu)缺

2、點(diǎn)。進(jìn)而總結(jié)了現(xiàn)階段手機(jī)定位技術(shù)的研究現(xiàn)狀。在此基礎(chǔ)上，確定了本文研究內(nèi)容。
　　其次，針對手機(jī)定位信息和出行調(diào)查信息，分別進(jìn)行了對原始數(shù)據(jù)的分析，以及交通OD信息的提取。針對手機(jī)定位信息，本研究在分析數(shù)據(jù)特性的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了基于手機(jī)定位信息的出行鏈獲取方法，通過速度閾值、時(shí)間閾值以及距離閾值的限定，對OD點(diǎn)進(jìn)行識別。
　　然后，本研究重點(diǎn)分析了手機(jī)定位信息的觸發(fā)機(jī)制，并依據(jù)該機(jī)制，將手機(jī)定位信息劃分為主動方式和被動方式。在

3、此基礎(chǔ)上，本研究對兩種方式的時(shí)間分布特征進(jìn)行了分析，得到了不同方式下的24小時(shí)時(shí)變特征，從而總結(jié)了兩種不同觸發(fā)機(jī)制下數(shù)據(jù)的優(yōu)缺點(diǎn)。進(jìn)而，針對主動方式和被動方式分別設(shè)計(jì)了基于出行調(diào)查數(shù)據(jù)的OD矩陣修正方法。對于主動方式觸發(fā)的OD數(shù)據(jù)，首先根據(jù)OD總量時(shí)變規(guī)律進(jìn)行修正，進(jìn)而對單個(gè)OD對進(jìn)行分別的調(diào)整。對于被動方式觸發(fā)的OD數(shù)據(jù)，根據(jù)其自身的數(shù)據(jù)特性，本研究依據(jù)出行調(diào)查的OD矩陣數(shù)據(jù)，利用手機(jī)OD的時(shí)變規(guī)律曲線，設(shè)計(jì)了修正方法。
　　最

4、后，本研究以典型區(qū)域?yàn)槔M(jìn)行了動態(tài)OD獲取方法的驗(yàn)證。對區(qū)域界定后的典型區(qū)進(jìn)行原始OD數(shù)據(jù)的獲取，并按照修正方法，進(jìn)行基于出行調(diào)查數(shù)據(jù)的OD矩陣修正。對全方式觸發(fā)的OD矩陣數(shù)據(jù)以及被動方式觸發(fā)的OD矩陣數(shù)據(jù)分別進(jìn)行不同維度的驗(yàn)證。從出行總量維度分析，修正之后的誤差從原先的30.08％降低到7.11％。從小區(qū)間產(chǎn)生吸引關(guān)系來看，一維相關(guān)系數(shù)都有明顯提升。從矩陣相關(guān)性分析，雖然也有提升，但提升幅度不明顯，這可能與數(shù)據(jù)來源的技術(shù)差異以及研究過