摘要：轨迹停留点的识别是轨迹分析、出行活动语义挖掘的关键。针对基于密度聚类的停留点识别方法对时空信息的表达缺陷,提出新的时空约束停留点识别方法,在密度聚类中引入轨迹的间接时空特征表示,将具有时空相似性的轨迹点进行聚合;采用与聚类过程相统一的时空特征约束对轨迹簇进行细粒度识别。算法在进行约束的时候再次利用到聚类时候所用的输入数据特征,特征的充分利用提高了识别的准确率。实验结果验证了本文方法的有效性。

摘要：利用手机信令数据了解人口规模、职住分布、出行特征等指标,有助于城市空间规划与设施布局等的应用研究。原始手机信令数据需要经过一系列算法处理,才能提炼、分析相应指标。首先对手机信令数据的处理流程进行梳理,再介绍数据处理的关键算法及其参数确定方法,最后结合应用实践,对案例城市的人口岗位分布、居民出行特征及通勤特征开展分析,相关流程及方法可为类似项目提供参考。

摘要：出行调查是出行需求预测模型的重要的数据来源,而国内外近几年使用的调查方法费时费力、数据量不大且很多处于理论阶段无法应用到实际中。为了解决当前调查方法中存在的问题,设计了一套基于手机APP的出行调查系统,同时还探讨了将收集到的出行数据运用到交通规划模型中的问题。该系统在注册填写个人信息以及收集轨迹数据的基础上,利用当前定位技术无法准确获知居民室内位置的特点,以达到收集居民出行数据的目的。具体方法是计算一定时间内轨迹数据的定位精度和速度来判断该段时间居民是否停留,然后将识别出的停留点根据距离进行合并,居民出行结束后在合并后的停留点位置填写相应的出行信息。从在上海青浦区的居民调查中可知,此系统使用的停留点识别方法其识别精度达到96%,因此利用该方法能够客观地收集居民出行过程中活动的空间位置和时间信息,对提升出行预测模型的精度具有重要意义。