OD(Origin-Destination)矩阵作为一种描述在一定时间范围内居民出行需求 的工具,是进行交通规划和制定交通管理政策过程中最为基础的分析数据。随着 手机用户的不断增多和手机定位技术的不断成熟,利用手机数据获取居民出行需 求信息成为可能。但由于目前用户隐私保护的相关法律法规并不健全,获取真实 的手机数据较为困难,对该方法的研究,尤其是国内的研究,大多停留在仿真试 验阶段。基于此,本文在获取真实手机数据及居民出行调查信息的前提条件下, 对基于手机数据的居民出行分布进行了研究,探讨了手机数据应用于居民出行分 布的可行性。 首先,本研巧针对现有的居民出行0D数据采集方法和估计方法进行研巧, 分析和总结了现存方法的优缺点。进而总结了现阶段基于手机定位技术获取0D 数据的研究现状,并在此基础上确定本文的研究内容。 其次,W曲靖市臘沾马一体化区域为例,基于传统重力模型的方法构建居民 出行分布模型,并W居民出行调查信息为依据对模型进行标定,获取精度较高的 居民出行0D矩阵。 最后,本研究介绍了基于手机信令数据获取00矩阵的方法,并仍(^>1曲靖市 牒沾马一体化区域为例,对通过手机信令获取的0D数据(简称手机0D数据) 的时空分布特性进行研究,探索手机0D数据的误差产生原因和修正方法,着重 分析了手机0D数据的稳定性,并探索将手机数据中获取得到的信息运用于居民 出行分布中的其他方法。 关键词:出行分布;手机数据;0D矩阵;可行性 IAbstract Asal:oolofdescriptingresidents'traveldemandwithinacertaintimeframe,OD matrixisthemostbasicdatain1:heprogressoftrafficplanninganddeveloping transportationmana呂ementpolicies.Wi化化eincreaseofmobilepho打eusersand mobilelocation化chnologycontinuestomature,itbecomesmoreandmorepossibly forustousemoWledatatogettheinformationofresidents,traveldemand.However, sincetheprivacy-relatedlawsandregulationsarenotperfect,itisreallydifficultfor ustogetrealmobiledata.So,theresearchonthemethod,especiallytheresearch, mostremaininthesimulatio打phase.Basedonthis,inordertoobtain化aldataand conditionofreside打ttripi打vestigationinformatio打,basedonthegravitymodelof inhabitanttripdistributionanddatawerecompared. First,sortout化edomestica打dforeigni＊esearchs化tusofresidents’travel demanddistributio打,a打dseveralcommonmodelswerecompareda打danalyzed,clear theadvan化gesanddisadvaiUagesoftheprincipleandapplicationofthemodels. Then,usetheMobileSignalingDataandQujingCity^sTripInvestigationData asbasicdata,usingt:hegravitymodela打dMobileDataanalyzedthecharaUeristicsof Spatiala打dtemporaldistrib山ion. Atlast,proposedthecorrectionme化odofmobileODdata.Onthisbasis, exploringthenewmethodsoftripdistributionbyusingthemobiledata. Keywords:TripDistr化ution;MobileSignalingData;ODmatrix;Feasibility 111目录 摘要I AbstractIll 第1章绪论 1 1.1研究背景及意义 1 1.2研究内容与技术路线 2 1.3报告组织结构 4 第2章国内外研究综述 5 2.1基于传统方法的0D数据采集研究综述 5 2丄1国外研究综述 5 2丄2国内研究综述 6 2.2基于手机数据的0D采集研究综述 7 2.2.1国外研究综述 7 2.2.2国内研巧综述 9 2.3居民出行分布模型的研究综述 11 2.3.1增长系数模型 11 2.3.2最大贿模型 16 2.3.3重力模型 20 2.3.4介入机会模型 24 2.3.5福射模型 26 2.4本章小结 29 第3章基于传统方法的居民出行分布研巧 31 3.1居民出行调查的方法 31 3.1.1抽样设计与抽样调查 32 3丄2居民出行调查扩样 34 3丄3居民出行调查结果 34 3.2基于重力模型的出行分布模型构建及参数标定 37 3.2.1出行生成模型的构建及标定 37 3.2.2出行分布模型的构建及标定 44 13.3本章小结 47 第4章基于手机数据的居民出行分布研究 49 4.1基于手机信令数据的0D获取方法 49 4丄1手机信令数据的内容 49 4丄2手机数据的预处理 51 4丄3基站小区与交通小区的对应 54 4丄4出行的定义 54 4丄5居住地和工作地的识别 % 4.2手机0D数据的可信度验证 57 4.2.1手机数据波动规律的稳定性研究 58 4.2.2手机0D数据的时间分布特性验证 61 4.2.3手机0D数据的空间分布特性验证 61 4.3手机0D数据的误差产生原因及修化方法研究 64 4.3.1剔除凌晨信号的修正方法 64 4.3.2剔除短距离出行的修正方法 64 4.3.3基于关系拟合法的修正方法 65 4.4基于手机信令数据的福射分布模型构建 68 4.4.1福射模型的基本内容 68 4.4.2福射模型的构建 69 4.5本￥小结 70 第5章结论与展望 73 5.1研究成果和主要结论 73 5.2研究展望 73 g(谢75