基于移动通信网络数据的城市交通出行群体行为研究

On basis of the establishment of high accuracy propagation model and high-precision three-dimensional coverage map afer a joint research with mobile companies, and on basis of the research of urban mobile phone users' transpotation group behavior with the help of mobile companies which provide some certain cities' mobile communications network data, we put forward some scientific advice to transportation network design, transportation network planning and transportation network adjustment. This project has three main parts: first, we generate high-precision real-time traffic weather maps by use of the base station switching data and traffic data.Thus we identify traffic hot spots district as the space objects of traffic behavior analysis of a group by use of cluster analysis and pattern matching methods. Second, , we study migration characteristics of the travel staff behavior through the base station switching data of traffic hot spots mobile phone users and establish user distribution model in order to analyze the group transportation travel behavior and then create traffic flow model in traffic congestion time. Finally, since we have given the model on urban traffic flow generation, spatial distribution and its evolution, we accomplish the comprehensive traffic study for people, vehicles, roads and management.

在项目组前期与移动公司共同研究并建立的高精度传播模型和高精度三维覆盖地图的基础上，通过移动公司提供的某确定城市的移动通信网络数据，研究城市手机用户交通出行群体行为，从而为交通网络设计、交通网络规划与交通网络调整等提出科学建议。本项目主要有三部分研究内容：一、利用基站切换数据和话务数据生成高精度实时的话务气象云图，利用聚类分析、模式匹配等方法识别话务热点的小区作为交通行为分析群体的空间对象；二、通过话务热点的手机用户的基站切换数据，研究出行人员行为的迁徙特征，建立用户分布的相关模型，从而分析群体交通出行行为，建立交通拥挤时间段的交通流模型。三、根据上述研究，对城市交通流生成、空间分布及其演化规律建立相关模型，完成对人、车、路和管理的综合交通研究。

通过移动通信网络的数据，研究用户的群体迁移规律，对城市交通管理与规划具有重要意义。本项目基于图论、网络流理论、解析几何建立支持2/3/4/5G网络的快速网格化射线追踪模型，通过高精度地图建立了全北京室内外2.9亿栅格(5*5*5米)的室内外场强仿真结果。根据手机MRO中上报的主控及邻区场强信息，基于3D库，通过多维向量最佳概率匹配原则，实现了MR数据的室内外三维立体定位，建立了话务分布模型，能够生成实时的高精度话务地图。通过计算各时段的话务分布情况，动态呈现 “话务气象云图”。基于MR的三维立体小栅格定位，以大数定律为依据，建立了北京市室内外覆盖精准分析和规划优化平台，准确掌握了用户分布、弱覆盖分布以及网络建设效果。围绕深度学习相关理论和算法以及在模式识别中的应用进行研究，研究了模式识别的一些一般理论和方法。根据动态的话务气象云图，用模式识别的方法识别出不同时段的话务热点，并按照话务量概率排序，确定出了不同时段的热点小区。通过话务热点，统计了用户行为，建立了分布模型，研究了用户行为的随机性和复杂性，给出了用户行为的迁徙特征。基于本项目的研究，移动网络的精准规划、建设能力和工作效率及效益得到了大幅提升。基于本项目定位方法的准确性及高效性，北京政企中心已经联合网优中心将该项目的成果在交通行业支撑大客户的行业需求，积极探索网络大数据及应用的变现。利用话务气象图及其移动网络基站的定位技术，可以研究城市交通流生成、空间分布及其演化规律，研究城市重点区域路段演化规律，揭示微观交通流特性。根据用户的整体和群体行为特征，研究人口流动变化规律，建立城市交通流生成、空间分布及其演化规律模型，指导城市交通网络规划与设计。对用户群体分布特征进行数据挖掘，结合话务热点分布，对话务密度、话务分布和各类基础交通设施利用率等指标进行关联性综合分析，给出交通管理的规划建议。