An urban travel mode comprehensive identification method based on mobile phone signaling data and including personal attribute correction. For mobile phone signaling data generated throughout the day in a target city, stop points and all-day travel ODs of each person are identified. Firstly, all underground rail transit travel modes are accurately identified by means of a subway-specific base station; then, on the basis of extracting mobile phone data feature parameters, comparing same with GPS real navigation data in Amap; and using an unsupervised machine learning algorithm to identify the travel modes of residents. On the basis of personal attributes and travel behavior characteristics, a travel mode identification result is corrected, thereby further improving the accuracy and rationality of a travel mode division result.
L'invention concerne un procédé d'identification complète de modes de déplacements urbains basé sur des données de signalisation de téléphones mobiles et comprenant une correction d'attributs personnels. Pour des données de signalisation de téléphones mobiles générées constamment dans une ville cible, des points d'arrêt et des trajets de déplacements de journée entière de chaque personne sont identifiés. D'abord, tous les modes de déplacements en réseau souterrain sont identifiés avec précision par une station de base propre au métro. Puis, selon l'extraction de paramètres de particularités de données de téléphones mobiles, on compare les modes de déplacements en réseau souterrain à des données de navigation réelle en GPS dans le logiciel Amap. Et l'on utilise un algorithme d'apprentissage automatique non supervisé pour identifier les modes de déplacements de résidents. Selon des attributs personnels et des caractéristiques de comportements de déplacements, un résultat d'identification de mode de déplacement est corrigé, ce qui permet d'améliorer la précision et la rationalité d'un résultat de division de modes de déplacements.
一种基于手机信令数据且含个人属性修正的城市出行方式综合识别方法,针对目标城市全天产生的手机信令数据,识别出每个人的停驻点及全天出行OD,首先通过地铁专用基站精准识别出所有地下轨道交通出行方式,然后在提取手机数据特征参数的基础上与高德GPS真实导航数据相比较,利用无监督的机器学习算法识别居民出行的交通方式。基于个人属性及出行行为特性对出行方式识别结果进行修正,进一步的提高出行方式划分结果的准确性及合理性。
URBAN TRAVEL MODE COMPREHENSIVE IDENTIFICATION METHOD BASED ON MOBILE PHONE SIGNALING DATA AND INCLUDING PERSONAL ATTRIBUTE CORRECTION
PROCÉDÉ D'IDENTIFICATION COMPLÈTE DE MODES DE DÉPLACEMENTS URBAINS BASÉ SUR DES DONNÉES DE SIGNALISATION DE TÉLÉPHONES MOBILES ET COMPRENANT UNE CORRECTION D'ATTRIBUTS PERSONNELS
一种基于手机信令数据且含个人属性修正的城市出行方式综合识别方法
2021-12-02
Patent
Electronic Resource
Chinese
IPC: | G08G Anlagen zur Steuerung, Regelung oder Überwachung des Verkehrs , TRAFFIC CONTROL SYSTEMS |
European Patent Office | 2020
|European Patent Office | 2020
|European Patent Office | 2020
|Urban resident transportation mode identification method based on mobile phone signaling data
European Patent Office | 2022
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