基於位置信息的交通出行行為分析方法的研究

《基於位置信息的交通出行行為分析方法的研究》是依託北京交通大學，由董宏輝擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：基於位置信息的交通出行行為分析方法的研究
• 項目類別：青年科學基金項目
• 項目負責人：董宏輝
• 依託單位：北京交通大學

項目摘要

基於位置的服務，特別是面向智慧型交通領域的服務，是最近的研究熱點之一。本項目提出了一種基於位置信息的交通出行行為分析方法。首先，提出了基於交通功能的空間位置語義表征方法，並基於先驗知識建立候選位置的多級濾波模型，提高了位置信息獲取的魯棒性。同時，還提出了交通出行行為數據聚類分析與自標定方法，通過無監督、半監督學習的聚類分析方法實現出行狀態、交通方式等交通出行行為的標定，為交通出行行為分析建模提供了數據基礎。最後，研究並建立了基於空間上下文特徵及運行軌跡特徵的交通出行狀態和交通方式的辨識模型，基於交通參與者的位置、速度、時間等特徵對交通出行狀態和交通方式進行建模；依據自動辨識出的交通出行狀態和交通方式，還可以實現動態OD估計、交通態勢分析、混合交通流檢測等更高層次的出行行為分析，初步構建了交通出行行為分析模型，為基於位置信息的交通服務的套用提供了理論基礎。

結題摘要

本項目主要研究基於位置信息的交通出行行為分析方法。主要研究內容包括：（1）研究如何獲取準確的、魯棒的交通位置信息，為交通出行行為分析奠定數據基礎；（2）研究如何構建基於位置信息的空間交通語義框架，並基於位置信息實現空間交通語義標定，提升交通信息與交通知識獲取的效率；（3）研究如何基於出行者位置信息解析交通出行行為，辨識交通出行方式；（4）研究如何基於交通出行行為分析實現交通小區劃分、出行OD獲取及巨觀交通態勢分析等高層交通行為分析理解。 針對上述研究內容，我們開展了一系列的研究工作，取得的主要研究成果為：（1）通過分析移動通信網路數據，我們提出了基於位置變化頻率結合卡爾曼濾波的位置序列獲取方法。該方法結合了移動通信網路數據的特點，引入位置變化頻率的概念，消除“沉默用戶”。進一步利用卡爾曼濾波方法濾除用戶移動通信網路數據位置序列中的“桌球切換”，並消除位置漂移等對位置獲取的干擾。（2）我們提出了基於移動通信網路數據的交通語義框架，並採用基於特徵提取的交通語義標定方法為移動通信網路基站標定交通語義。實現移動通信網路基站與城市交通系統的關聯，形成物理空間的交通語義拓撲，提升了交通信息與交通知識獲取的效率。（3）研究用戶出行GPS位置信息，提出基於出行軌跡狀態切分的交通出行狀態獲取和交通出行方式獲取方法。該方法將出行軌跡進行分割，並提取各分割片段的距離、瞬時速度、瞬時加速度等特徵，對相鄰分隔段進行基於歐式距離的相似性度量，確定出行狀態切分點，進而利用決策樹分類法辨識各出行片段的出行方式。（4）基於上述研究工作，我們進一步研究了基於交通出行行為分析的綜合套用。基於移動通信網路基站交通語義及位置特徵，提出基於加權馬氏距離的K-means聚類劃分交通小區的方法，該方法可以自動、快速的實現交通規劃層面的交通小區劃分。還研究了基於卡爾曼濾波結合逗留時間閾值的出行OD獲取的方法，快速獲取交通出行OD矩陣。在這些工作的基礎上，從兩個區域和路網兩個層面上分析城市巨觀交通態勢。 基於上述成果已經在交通領域國內外知名期刊和國內外一流學術會議上發表一系列論文，並申請發明專利3項。