《基於移動通信網路數據的城市交通出行群體行為研究》是依託中國科學院大學，由郭田德擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：基於移動通信網路數據的城市交通出行群體行為研究
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：郭田德
- 依託單位：中國科學院大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
在項目組前期與移動公司共同研究並建立的高精度傳播模型和高精度三維覆蓋地圖的基礎上，通過移動公司提供的某確定城市的移動通信網路數據，研究城市手機用戶交通出行群體行為，從而為交通網路設計、交通網路規劃與交通網路調整等提出科學建議。本項目主要有三部分研究內容：一、利用基站切換數據和話務數據生成高精度實時的話務氣象雲圖，利用聚類分析、模式匹配等方法識別話務熱點的小區作為交通行為分析群體的空間對象；二、通過話務熱點的手機用戶的基站切換數據，研究出行人員行為的遷徙特徵，建立用戶分布的相關模型，從而分析群體交通出行行為，建立交通擁擠時間段的交通流模型。三、根據上述研究，對城市交通流生成、空間分布及其演化規律建立相關模型，完成對人、車、路和管理的綜合交通研究。
結題摘要
通過移動通信網路的數據，研究用戶的群體遷移規律，對城市交通管理與規劃具有重要意義。本項目基於圖論、網路流理論、解析幾何建立支持2/3/4/5G網路的快速格線化射線追蹤模型，通過高精度地圖建立了全北京室內外2.9億柵格(5*5*5米)的室內外場強仿真結果。根據手機MRO中上報的主控及鄰區場強信息，基於3D庫，通過多維向量最佳機率匹配原則，實現了MR數據的室內外三維立體定位，建立了話務分布模型，能夠生成實時的高精度話務地圖。通過計算各時段的話務分布情況，動態呈現 “話務氣象雲圖”。基於MR的三維立體小柵格定位，以大數定律為依據，建立了北京市室內外覆蓋精準分析和規劃最佳化平台，準確掌握了用戶分布、弱覆蓋分布以及網路建設效果。圍繞深度學習相關理論和算法以及在模式識別中的套用進行研究，研究了模式識別的一些一般理論和方法。根據動態的話務氣象雲圖，用模式識別的方法識別出不同時段的話務熱點，並按照話務量機率排序，確定出了不同時段的熱點小區。通過話務熱點，統計了用戶行為，建立了分布模型，研究了用戶行為的隨機性和複雜性，給出了用戶行為的遷徙特徵。基於本項目的研究，行動網路的精準規劃、建設能力和工作效率及效益得到了大幅提升。基於本項目定位方法的準確性及高效性，北京政企中心已經聯合網優中心將該項目的成果在交通行業支撐大客戶的行業需求，積極探索網路大數據及套用的變現。利用話務氣象圖及其行動網路基站的定位技術，可以研究城市交通流生成、空間分布及其演化規律，研究城市重點區域路段演化規律，揭示微觀交通流特性。根據用戶的整體和群體行為特徵，研究人口流動變化規律，建立城市交通流生成、空間分布及其演化規律模型，指導城市交通網路規劃與設計。對用戶群體分布特徵進行數據挖掘，結合話務熱點分布，對話務密度、話務分布和各類基礎交通設施利用率等指標進行關聯性綜合分析，給出交通管理的規劃建議。
