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公开(公告)号：CN112150796B
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202010698436.8
申请日：2020-07-20
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定制公交站点布局方法，针对目标城市全天产生的手机信令数据，识别出枢纽站的到发人口及其以枢纽点为起点和终点的出行OD。然后根据出行距离分布情况，考虑各出行方式的优势出行距离，结合交通枢纽到发人口的出行特征、手机信令基站覆盖范围、根据出行起讫点的坐标调用高德地图规划路径API获取相关指标，考虑公交站点最大距离取值及最短距离对定制公交出行必要性的影响等因素，利用基于密度的DBSCAN聚类算法聚合合乘站点初步确定可能合乘站点，最后结合路网确定合成点的具体位置。这一方法大大提高了定制公交站点选址的精度，使选址更具科学性，该方法在不同城市间具有普遍适用性。
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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：CN112150796A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202010698436.8
申请日：2020-07-20
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定制公交站点布局方法，针对目标城市全天产生的手机信令数据，识别出枢纽站的到发人口及其以枢纽点为起点和终点的出行OD。然后根据出行距离分布情况，考虑各出行方式的优势出行距离，结合交通枢纽到发人口的出行特征、手机信令基站覆盖范围、根据出行起讫点的坐标调用高德地图规划路径API获取相关指标，考虑公交站点最大距离取值及最短距离对定制公交出行必要性的影响等因素，利用基于密度的DBSCAN聚类算法聚合合乘站点初步确定可能合乘站点，最后结合路网确定合成点的具体位置。这一方法大大提高了定制公交站点选址的精度，使选址更具科学性，该方法在不同城市间具有普遍适用性。
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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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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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Patent Agency Ranking
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：CN112312303B
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202011050867.X
申请日：2020-09-29
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时空特性的手机信令数据精细化预处理方法，包括以下步骤：(1)原始手机信令数据与研究区域基站信息匹配；(2)错误基站信息识别与反馈；(3)同一空间位置信令数据合并；(4)漂移数据轨迹降噪处理；(5)全类型乒乓数据优化处理。针对手机信令数据精度低、数据量大、噪声数据多、时空位置复杂等特点，本发明对手机信令数据预处理过程中的每一步骤赋予更加精细化的方法，不仅能够为研究城市职住空间分布、交通规划等领域提供精确的数据支撑，也为通信运营商维护其基站位置信息提供实时有效反馈，降低运营成本。
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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：CN113407906A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110520000.4
申请日：2021-05-13
Applicant: 东南大学 , 南京瑞栖智能交通技术产业研究院有限公司
IPC: G06F17/18 , G06F16/9537 , G08G1/01 , H04W4/20
Abstract: 本发明公开了一种基于手机信令数据的交通出行分布阻抗函数的确定方法，针对大样本的手机信令数据获取特定时段出行OD数据，结合高德地图API获取的出行距离获取出行概率，利用SPSS中的非线性回归工具，分别选取不同形式的阻抗函数，分区域对出行距离和出行概率进行回归，然后从R方、一区域不同函数、同一函数不同区域分别进行对比分析，根据比较结果最终选择对阻抗函数进行分段拟合，以市域为例回归分析适合市域的分段阻抗函数，为提高出行分布模型预测的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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公开(公告)号：CN112312303A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN202011050867.X
申请日：2020-09-29
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时空特性的手机信令数据精细化预处理方法，包括以下步骤：(1)原始手机信令数据与研究区域基站信息匹配；(2)错误基站信息识别与反馈；(3)同一空间位置信令数据合并；(4)漂移数据轨迹降噪处理；(5)全类型乒乓数据优化处理。针对手机信令数据精度低、数据量大、噪声数据多、时空位置复杂等特点，本发明对手机信令数据预处理过程中的每一步骤赋予更加精细化的方法，不仅能够为研究城市职住空间分布、交通规划等领域提供精确的数据支撑，也为通信运营商维护其基站位置信息提供实时有效反馈，降低运营成本。
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