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公开(公告)号：CN111653097B
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202010478155.1
申请日：2020-05-29
Applicant: 南京瑞栖智能交通技术产业研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了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。为了更进一步的提高方式划分结果的准确性及合理性，基于个人属性及出行行为特性对方式识别结果进行进一步修正，提高了方式划分结果的准确性。
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公开(公告)号：CN111653094A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010475926.1
申请日：2020-05-29
Applicant: 南京瑞栖智能交通技术产业研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于手机信令数据且含路网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。为了更进一步的提高方式划分结果的准确性及合理性，结合目标城市公交线网设计与真实道路的设置及管控情况对结果进行进一步的修正。本发明充分考虑了供给侧不同城市道路中不同等级道路的设置、当地特有的不同路段的管控规定以及真实的公交线网布置情况对出行方式的影响，并以此对交通方式的识别结果进行修正。
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公开(公告)号：CN111653093A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010475924.2
申请日：2020-05-29
Applicant: 南京瑞栖智能交通技术产业研究院有限公司
IPC: G08G1/01 , G06F16/2458 , G06F16/28 , G06F16/29 , G06K9/62 , H04W4/024 , H04W4/029 , H04W4/20 , H04W4/42
Abstract: 本发明公开了一种基于手机信令数据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。本发明为提高识别的准确性，采取三种修正方式分别对识别结果进行修正(路网修正、用户个人属性修正、路网和用户个人属性结合修正)，并提出优化算法，将三种修正方式进行比对，获得最优的修正结果。
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公开(公告)号：CN111653093B
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202010475924.2
申请日：2020-05-29
Applicant: 南京瑞栖智能交通技术产业研究院有限公司
IPC: G08G1/01 , G06F16/2458 , G06F16/28 , G06F16/29 , G06K9/62 , H04W4/024 , H04W4/029 , H04W4/20 , H04W4/42
Abstract: 本发明公开了一种基于手机信令数据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。本发明为提高识别的准确性，采取三种修正方式分别对识别结果进行修正(路网修正、用户个人属性修正、路网和用户个人属性结合修正)，并提出优化算法，将三种修正方式进行比对，获得最优的修正结果。
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公开(公告)号：CN110245981A
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201910467120.5
申请日：2019-05-31
Applicant: 南京瑞栖智能交通技术产业研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于手机信令数据的人群类型识别方法，属于人群类型识别技术领域。本发明将手机信令数据与手机用户基本属性信息相结合，对人群出行相关特征挖掘与提取。通过计算样本全体间的总距离熵，利用后向消除法对各特征按重要程度进行排序，以进行特征选择。基于筛选出的特征，利用k-means聚类方法对手机信令数据进行聚类分析，划分聚类簇。结合各类人群在相应特征中的分布情况，对各聚类簇进行人群类型识别人群。本发明相比现有技术，该发明可以更加充分挖掘手机信令数据中的信息，利用机器学习的方法从全局的角度分析人群的类别属性。不仅减少了对先验经验知识的依赖与需求，提高了方法的适用性，而且可以避免规则判别法所带来的主观性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111653094B
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202010475926.1
申请日：2020-05-29
Applicant: 南京瑞栖智能交通技术产业研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于手机信令数据且含路网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。为了更进一步的提高方式划分结果的准确性及合理性，结合目标城市公交线网设计与真实道路的设置及管控情况对结果进行进一步的修正。本发明充分考虑了供给侧不同城市道路中不同等级道路的设置、当地特有的不同路段的管控规定以及真实的公交线网布置情况对出行方式的影响，并以此对交通方式的识别结果进行修正。
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公开(公告)号：CN111653096B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202010478118.0
申请日：2020-05-29
Applicant: 南京瑞栖智能交通技术产业研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于手机信令数据的城市出行方式识别方法，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。本发明基于手机信令数据在利用地铁专用基站判断地下轨道交通出行的基础上，结合显著出行特征的划分、高德GPS导航规划不同方式的出行路径特征偏移度判断、无监督的模糊K‑means聚类机器学习算法，对目标城市一天产生的全样本出行的交通方式进行识别。
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公开(公告)号：CN110245981B
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN201910467120.5
申请日：2019-05-31
Applicant: 南京瑞栖智能交通技术产业研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于手机信令数据的人群类型识别方法，属于人群类型识别技术领域。本发明将手机信令数据与手机用户基本属性信息相结合，对人群出行相关特征挖掘与提取。通过计算样本全体间的总距离熵，利用后向消除法对各特征按重要程度进行排序，以进行特征选择。基于筛选出的特征，利用k‑means聚类方法对手机信令数据进行聚类分析，划分聚类簇。结合各类人群在相应特征中的分布情况，对各聚类簇进行人群类型识别人群。本发明相比现有技术，该发明可以更加充分挖掘手机信令数据中的信息，利用机器学习的方法从全局的角度分析人群的类别属性。不仅减少了对先验经验知识的依赖与需求，提高了方法的适用性，而且可以避免规则判别法所带来的主观性。
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公开(公告)号：CN110753307A
公开(公告)日：2020-02-04
申请号：CN201911019390.6
申请日：2019-10-24
Applicant: 南京瑞栖智能交通技术产业研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于居民调查数据获取带有标签的手机信令轨迹数据方法，包括以下步骤：S1获取手机信令轨迹数据以及居民出行调查数据的基本属性信息；S2基于手机基站与交通小区的空间对应关系将手机出行OD转化成交通小区出行OD；S3针对不同日期提取手机信令轨迹数据以及居民出行调查数据的特征集合，对数据进行时间纬度上的初步融合；S4基于每一条居民出行调查数据的出行特征属性，在所设定的匹配规则下对手机信令轨迹数据进行初步筛选匹配；S5结合出行者与手机用户的个人特征属性，完成对居民出行调查数据与手机信令轨迹数据最终的特征匹配，获得带有标签的手机信令轨迹数据。实现了手机信令数据大样本与居民出行调查数据小样本的数据融合。
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公开(公告)号：CN110113718A
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201910467422.2
申请日：2019-05-31
Applicant: 南京瑞栖智能交通技术产业研究院有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于手机信令数据的铁路交通枢纽人口类型识别方法，针对特定城市枢纽如高铁站、火车站等，基于枢纽站的地理信息与运营商基站服务范围的关系，获得目标枢纽基站，利用手机信令数据的时空信息得到占用枢纽基站的用户出行轨迹，根据各类人口在时空中表现出的不同特性，通过出行轨迹链中各停留点与枢纽基站的逻辑关系，进而识别判断不同人口的类型，为枢纽交通的进一步分析与规划提供定性与定量的基础，同时利用手机大数据的样本量大、覆盖面广以及获得方式成熟稳定且成本较低等特性，增加结果准确性的同时降低过程的成本，提高研究效率。
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