張春輝 孟昭輝 張寶 張宏鵬

摘要：城市化發(fā)展速度的持續(xù)增長使得城市交通出現了巨大的壓力，包括對交通基礎設施的修建以及交通運輸組織的要求。評估交通網絡特別是動態(tài)網絡對于改善和促進城市交通的發(fā)展有著重要作用。本文以手機信令數據為數字基礎來進行交通網絡動態(tài)變化的評估。根據手機信令數據進行交通網的仿真，對于交通運輸組織和管控有著較大的應用前景。

關鍵詞：手機信令數據;交通網;仿真

1.前言

不斷發(fā)展的經濟和城市，對于室內交通帶來了越來越大的壓力，目前，我國的機動化進程也越來越快，擁堵成為了制約城市發(fā)展的重要影響因素，也是影響市民生活的主要因素之一，如果評估交通動態(tài)網絡或如果改善交通動態(tài)網絡成為了一項重要的研究項目。隨著我國交通運輸的發(fā)展正向著智能化、數字化方向發(fā)展，越來越多的大數據成為了支撐研究的重要基礎。以往的居民出行調查數據存在采集更新速度慢、覆蓋率低等問題，因此數據精度存在很大的誤差。隨著手機覆蓋率的提高，通過手機信令分析數據為調查出行數據提供了更多的便利，也提高了全交通網動態(tài)評估的準確性。對于數字化的應用是以大數據為基礎的，而出行中，大數據主要來源就來自于手機的信令數據，手機的信令數據可以生成基于居民出行的動靜態(tài)OD數據，通過，微波和卡口數據，可以進行定位和一些參數的標定，其中包括手機定位技術，通過數據分析可以得到用戶的出行軌跡，進而形成路網的拓撲圖。國內外學者對于手機信令數據的研究是基于居民的手機信令數據估算了其出行的OD矩陣，從而對于特定路段，費用等進行研究，包括各節(jié)點的交通狀態(tài)，出行時間，最終給出最佳的路徑選擇，通過誘導和指揮對交通系統(tǒng)制定策略，使得交通流可以在空間和時間分布上達到最優(yōu)。

2.信令數據在交通網絡評估中的應用

2.1居民出行OD標定

最常見的就是信令數據的定位技術。通常是根據手機和基站的距離進行信號的互傳進而得到手機的具體位置，這種形式，精度較高，并不會增加額外的通信費用，可以兼容現在主要的手機設備。 另一種是以基站為圓心，測量手機到達基站的傳輸時間，兩個或多個基站信號的交點即為定位處。另一種是信號連入基站的角度，來確定手機位置。

手機信令數據可以通過數據分析得到居民的出行軌跡，從而可以進行OD流的標定，以交通小區(qū)劃分，來進行大數據挖掘，獲得居民的出行時空分布特征和OD矩陣。OD矩陣是通過定位技術將信令數據收集起來，形成靜態(tài)的一個OD矩陣，再結合采集的微博和端口數據對OD流進行仿真，其中對一些關鍵數據進行標定，比如一些路段圖標，路段函數，和動態(tài)交通分配結果的動態(tài)OD標定。其優(yōu)點就是信令數據具有非常良好的客觀性和持續(xù)性，并且樣本數量龐大，不容易受到人工填寫的影響，有非常好的連續(xù)性，更新的頻率快，數據精度高。依托網絡運行商的實時信令數據，可以獲得居民出行的特征信息可以綜合的分析出交通運輸的部分調查需求，輔助交通運營管理措施的實施。

對于標定的內容，一般包括：居民居住地分布、通勤出行特征、特定區(qū)域出行特征、道路網絡交通狀態(tài)判別，交通小區(qū)的發(fā)生和吸引分布等。通過一系列的標定，來轉化為整個城市的居民OD，再進一步轉化為機動車OD?？梢圆扇∫韵碌乃惴?，

式中：其中，ODp是民居分布;ODm是基于手機信令數據算出的OD分布;α1 是人均的手機保有數量，單位是部/人;α2是為手機的用戶比例;α3是運營商的市場占有份額;α4是被檢測到的手機用戶概率。

2.2交通網仿真

交通網的仿真具有準確、直觀、靈活的特點，可以描述較為復雜的道路交通流，交通仿真也是兼宏觀和微觀并存的可以描述交通流態(tài)的技術，在交通運輸領域內有很多的應用。仿真模型的建立主要依靠既有的仿真軟件，OD標定的主要步驟為：（1）構建交通網絡內的包括主要干道、支道在內的路網模型，其中還應有快速通道、次干道、支路等元素，并驗查其是否連通。（2）識別數據等參數進行標定，一般采用分段的線性擬合法，進行典型道路斷面的通過能力、自由流的速度和堵塞情況以及擁擠波的消散，進行函數的建立和標定。（3）通過信令數據進行分析，取得居民出行的動態(tài)OD，計算出機動車出行OD分布。（4）進行仿真模型的動態(tài)交通分配。

3應用案例

信令數據的分析和建模在國內的一些重要活動中已經有所應用，在G期間，杭州市就利用信令數據進行了市政道路路網模型的建立，其中包括了454個小區(qū)，4313個點，11230個標定路段，76個檢測器和125個占道作業(yè)區(qū)。其仿真模型建立后將路網劃分的示意圖如下。通過檢測器，提取到了相應的微波數據，作為該斷面的基準流量。再通過手機的信令數據獲取靜態(tài)的居民OD流，作為一個初始OD。該次進行仿真的時間是在高峰期進行監(jiān)測，下圖取得是2015年8月某日的早高峰時段，利用了臺式機進行OD矩陣的數據迭代，次數達200次，動態(tài)用戶的平均分配迭代達到20次。仿真過程中，以15min作為一個頻段，大約一個頻段的機動車流量為4萬兩，2小時內通過仿真路網的機動車輛共達到了31萬。經過動態(tài)的監(jiān)測和仿真模型進行的離散，發(fā)現觀測量和仿真流量幾乎一致。

由于仿真模型與實際流量的一致性，因此變可以利用信令數據為基礎，進行交通流模型的建立和修正，并通過一系列軟件平臺，進行交通狀態(tài)的識別算法，可以實現實時的、高頻次、精準的路網交通狀態(tài)的評估。在這里，關鍵的因素就是手機信令數據的質量，其好壞直接決定了路網交通信息及監(jiān)測的準確性，因此在進行交通評估時，還要建立一個包含數據準確性、完整性、有效性、時效性在內的指標體系，以確保評估的可信度。

4結語

信令數據在交通網絡評估中是一項重要的數據采集手段，在數據基礎上，可以進行數據的處理、道路地圖的匹配和交通實時狀態(tài)的評估。通過杭州的高峰期動態(tài)圖的仿真我們看到，其數據具有準確性的特征?；究梢詽M足交通網實時評估的需要，并且可以基于數據資源進行融合和分析進而深挖技術信息來供決策。然而手機信令數據的支持也必須在一個有效的評估體系之下進行使用，因此，在技術成熟之時，也需建立長期有效的評估機制以保證交通網動態(tài)評估的可靠性。

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