基于手机精确定位的轨道交通枢纽客流动态预警建模与疏导策略研究

将高峰期轨道交通枢纽客流集散问题作为研究对象，以实现"客流动态预警"、"客流与轨道交通实际运量的动态匹配"为研究切入点。（1）以枢纽内安装的"便携式基站群"为手机信号获取源，研究适合轨道交通枢纽的手机信号三维定位算法、非视距识别方法和多路径估计算法，实现轨道交通枢纽内手机的精确三维定位。（2）在此基础上，突破现有面向"静态"客流的理论、技术研究局限，剖析轨道交通枢纽内客流运动机理，构建基于支撑向量机（SVM）的客流动态预警模型。（3）运用统计分析、心理学和交通特征分析技术，揭示客流疏导信息下乘客行为响应机理，结合轨道交通枢纽内客流运动状态优化研究，提出实现最优客流运动状态的客流疏导优化策略的制定方法，并构建实用、合理的客流疏导优化策略的评价方法。项目研究将为轨道交通枢纽客流动态监控提供新途径，为客流动态疏导策略的制定、实施提供理论支持，对我国实现城市轨道交通系统的可持续发展具有重要意义。

本项目首先研究手机定位技术在室外交通领域的应用，分别提出了利用移动定位技术获取公交OD方法和以手机为交叉口交通流信息获取源的新思路。在获取公交OD方面中，阐述了基于手机定位技术的公交OD数据的获取方法及其步骤，解决了获取公交OD数据主要面对的问题，并对此提供了可靠依据，进一步证实方法的可行性；在获取交叉口交通数据方面，重点研究了将手机定位数据（运动速度、经纬度）转化为交通流数据的方法。通过检测空间和检测单元的确定，根据用户的运动速度和位置信息，按照步行、自行车、小汽车和公交车将不同手机用户的出行方式进行了准确判断，最终实现了交叉口交通量、车流流向和延误数据的自动采集。.在对手机室外定位技术研究的基础上，进一步研究了基于WiFi的手机室内定位技术，为了减小2.4Ghz信号强度波动对无线定位的影响，在保证定位范围的前提下提高定位精度，分析了WIFI通信技术的特点、位置指纹定位技术的原理、2.4GHz和5GHz信号的传播特点，构建了基于2.4与5GHz信号的WiFi指纹定位算法，该算法以加权平均的方式同时考虑2.4与5GHz信号。以深圳大学土木工程学院院馆作为实验场景，对算法进行了验证。实验结果表明，将2.4与5GHz信号强度的方差倒数作为两者的稳定性系数是有效的；本定位算法比传统算法在定位精度和稳定性两个方面都有提高。.最后，本项目以Android操作系统为平台开发出智能手机室内定位导航应用程序，并在深圳大学土木工程学院的室内环境进行测试和演示。.项目研究将为轨道交通枢纽客流动态监控提供新途径，为客流动态疏导策略的制定、实施提供理论支持，对我国实现城市轨道交通系统的可持续发展具有重要意义。