基于手机数据的城市交通规划、建设、运营决策支持研究
基于大数据分析的智慧交通规划实验报告
基于大数据分析的智慧交通规划实验报告一、引言随着城市化进程的加速和人口的增长，交通拥堵成为了困扰城市发展的重要问题。
为了提高交通效率、改善出行体验，智慧交通规划应运而生。
本实验旨在通过大数据分析，深入挖掘交通数据中的潜在规律和趋势，为智慧交通规划提供科学依据和决策支持。
二、实验目的1、探索大数据在智慧交通规划中的应用方法和效果。
2、分析交通流量、出行模式等数据，为交通设施规划和交通管理策略制定提供参考。
3、评估不同交通规划方案对交通运行状况的影响，优化交通资源配置。
三、实验数据来源1、交通流量监测数据：包括城市道路卡口、高速公路收费站等采集的车辆通行数据。
2、公交地铁刷卡数据：记录了市民乘坐公共交通工具的出行轨迹。
3、出租车 GPS 数据：反映出租车的行驶路线和载客情况。
4、手机信令数据：通过分析手机用户在不同基站之间的切换，获取人员的移动信息。
四、实验方法与步骤1、数据预处理对原始数据进行清洗，去除重复、错误和异常值。
将不同来源的数据进行整合和关联，建立统一的数据格式。
2、数据分析运用统计分析方法，计算交通流量的均值、峰值、分布等特征。
利用聚类分析，对出行模式进行分类，如通勤出行、休闲出行等。
通过关联分析，挖掘交通流量与时间、空间、天气等因素的关系。
3、交通模型构建基于历史数据，构建交通仿真模型，预测未来交通流量和拥堵情况。
采用多智能体模型，模拟交通参与者的行为和决策过程。
4、交通规划方案制定与评估根据数据分析结果和模型预测，提出多种交通规划方案，如新增道路、优化公交线路、设置智能交通信号等。
利用交通仿真模型对各方案进行评估，比较不同方案下的交通运行指标，如平均车速、拥堵时长等。
五、实验结果与分析1、交通流量特征分析交通流量呈现明显的时空分布规律，工作日早晚高峰时段道路拥堵严重，城市中心区域流量较大。
节假日期间，旅游景点周边道路流量显著增加。
2、出行模式分析通勤出行主要集中在特定的时间段和路线上，形成明显的潮汐现象。
基于大数据分析的智慧城市规划实验报告
基于大数据分析的智慧城市规划实验报告一、引言随着信息技术的飞速发展和城市化进程的加速，智慧城市的概念应运而生。
智慧城市旨在利用先进的信息技术，实现城市的智能化管理和可持续发展，提高居民的生活质量和城市的竞争力。
大数据分析作为智慧城市建设的核心技术之一，为城市规划提供了有力的支持和决策依据。
本实验报告旨在探讨基于大数据分析的智慧城市规划方法和应用，通过实际案例分析和数据研究，揭示大数据在智慧城市规划中的重要作用和潜力。
二、实验目的本实验的主要目的是通过对城市相关数据的收集、分析和处理，运用大数据技术为智慧城市规划提供科学依据和决策支持，以实现城市资源的优化配置、提高城市运行效率、改善居民生活质量，并促进城市的可持续发展。
三、实验数据来源为了进行有效的大数据分析，我们收集了以下来源的数据：1、政府部门公开数据：包括城市的人口统计、土地利用、交通流量、环境监测等信息。
2、互联网数据：通过网络爬虫技术获取了城市居民的消费行为、社交网络活动、旅游出行等数据。
3、传感器数据：从城市中的各类传感器（如交通传感器、环境传感器、智能电表等）收集实时数据，以反映城市的动态变化。
四、实验方法与技术1、数据预处理数据清洗：去除重复、错误和缺失的数据，确保数据的准确性和完整性。
数据转换：将不同格式和单位的数据进行统一转换，以便进行后续的分析。
数据集成：将来自多个数据源的数据进行整合，建立统一的数据仓库。
2、数据分析方法描述性统计分析：对数据的基本特征进行统计，如均值、中位数、标准差等，以了解数据的分布情况。
相关性分析：研究不同变量之间的关系，找出相互影响的因素。
聚类分析：将城市区域或数据对象进行分类，以便发现相似的模式和特征。
预测分析：运用时间序列分析和机器学习算法，对城市的发展趋势进行预测。
3、可视化技术使用地图可视化工具，将城市的地理信息与数据相结合，直观展示城市的空间分布特征。
运用图表（如柱状图、折线图、饼图等）展示数据分析结果，使数据更易于理解和解读。
大数据驱动的智慧交通发展研究论文
大数据驱动的智慧交通发展研究论文摘要：随着信息技术的迅猛发展，大数据在交通领域的应用日益广泛，为智慧交通的发展带来了新的机遇和挑战。
本文旨在探讨大数据如何驱动智慧交通的发展，通过分析大数据在交通规划、交通管理、出行服务等方面的应用，揭示其对提高交通效率、改善出行体验、减少环境污染等方面的重要作用，并对未来智慧交通的发展趋势进行展望。
一、引言交通是城市发展的动脉，对于经济增长和社会进步起着至关重要的作用。
然而，随着城市化进程的加速，交通拥堵、交通事故、环境污染等问题日益凸显，传统的交通管理方式已经难以满足人们日益增长的出行需求。
在此背景下，智慧交通应运而生，成为解决交通问题的重要手段。
大数据作为智慧交通的核心驱动力，为交通领域带来了深刻的变革。
二、大数据在智慧交通中的应用（一）交通规划大数据可以为交通规划提供更加准确和全面的信息。
通过收集和分析人口分布、土地利用、就业岗位等数据，能够预测交通需求的变化趋势，从而优化交通设施的布局和建设。
例如，利用手机信令数据可以了解居民的出行规律和出行热点，为公交线路的规划和站点设置提供依据。
（二）交通管理实时交通数据的采集和分析是实现智能交通管理的关键。
通过安装在道路上的传感器、摄像头等设备，获取车辆流量、车速、路况等信息，运用大数据技术进行处理和分析，能够及时发现交通拥堵点，采取有效的疏导措施。
此外，大数据还可以用于交通信号灯的智能控制，根据实时交通流量自动调整信号灯的时长，提高道路通行效率。
（三）出行服务大数据为出行者提供了更加个性化和便捷的出行服务。
例如，导航软件通过分析历史交通数据和实时路况，为用户提供最优的出行路线规划。
公共交通 APP 可以实时显示公交车的位置和到站时间，方便乘客合理安排出行时间。
共享单车和网约车平台利用大数据实现车辆的精准调度，提高资源利用率。
三、大数据驱动智慧交通发展的优势（一）提高决策的科学性基于大数据的分析结果，交通管理部门能够更加准确地了解交通状况和问题，制定更加科学合理的政策和措施，避免决策的盲目性和主观性。
基于人工智能的城市规划决策支持系统研究与开发
基于人工智能的城市规划决策支持系统研究与开发随着城市化进程的不断加快，城市规划变得愈发复杂而重要。
如何合理规划城市，提高城市的可持续发展能力成为了摆在城市规划者面前的一项重要任务。
而在这个数字化时代，人工智能的快速发展为城市规划决策提供了全新的思路和技术手段。
本文将探讨基于人工智能的城市规划决策支持系统的研究与开发。
一、人工智能在城市规划中的应用人工智能作为一种模拟和延伸人类智能的技术，具有自主学习、推理和决策的能力。
在城市规划中，人工智能可以通过大数据分析、机器学习和深度学习等技术，提供更准确的城市规划决策支持。
例如，利用人工智能可以对城市的交通流量进行预测和优化，实现交通拥堵的缓解；同时，通过分析城市的人口密度和用地利用情况，可以合理规划城市的人口分布和用地结构，提高城市的居住和工作环境。
二、基于人工智能的城市规划决策支持系统的研究为了更好地应用人工智能技术于城市规划决策中，研究者们开始致力于开发基于人工智能的城市规划决策支持系统。
这些系统通过整合城市相关数据，建立城市模型，并利用人工智能算法进行模拟和优化，为城市规划者提供决策支持。
例如，基于人工智能的城市交通规划系统可以根据历史交通数据和实时交通状况，预测未来的交通流量，从而为城市规划者提供交通规划的参考意见。
三、基于人工智能的城市规划决策支持系统的开发基于人工智能的城市规划决策支持系统的开发需要多个学科的合作，包括城市规划、计算机科学和数据科学等。
首先，需要收集和整理大量的城市数据，包括人口、交通、环境等方面的数据。
然后，需要建立城市模型，将城市的各个要素进行抽象和建模。
接下来，需要选择合适的人工智能算法，对城市模型进行模拟和优化，从而得出合理的规划方案。
最后，需要将这些结果以可视化的方式呈现给城市规划者，以便他们更好地理解和使用这些决策支持结果。
四、基于人工智能的城市规划决策支持系统的挑战和展望尽管基于人工智能的城市规划决策支持系统具有巨大的潜力，但在实际应用中仍然面临一些挑战。
基于大数据时代智慧城市规划发展的交通专项规划策略研究
基于大数据时代智慧城市规划发展的交通专项规划策略研究摘要：科学技术飞速发展，现代的城市规划发展依靠的是大数据、云计算等高科技手段，进入了建设智慧城市的新时代。
城市交通规划的科学性、合理性对于日益拥挤的各大城市而言显得格外重要，本文将对基于大数据时代智慧城市规划发展的交通专项规划策略进行研究。
关键词：大数据；智慧城市；交通规划引言：目前大多数城市的交通系统不堪重负，尤其是出行高峰期，而传统的交通规划方式也无法再继续适应城市的发展理念，交通保障能力和人们的出行需求矛盾越来越突出，市区交通拥堵成为城市常见现象。
因此大数据的智慧城市建设，可以有效的提升城市交通规划效果，从城市建设方面减小城市交通压力，有研究表明，通过建设智慧城市可以显著降低城市交通压力。
尽管国家于2012年就对智慧城市的建设要求提出管理办法，各种科研机构、建设机构也对在交通规划方面融入大数据做支持等工作做了大量研究，但从目前的应用情况来看仍然存在着诸多问题，主要原因在于没有一套完整的将各类数据和交通规划需求相结合的体系。
1.新型智慧城市规划发展的交通专项规划需求城市交通系统建设于近年来成为各大城市的建设重点，作为城市建设过程中的重要一环，承担着解决城市交通拥堵、提高城市通行效率的重要任务［1]。
智慧城市建设的交通规划的主要任务是平衡新老市区存量优化过程中的供需关系，充分利用资源，协同城市中的各因素和方式，因此，智慧城市的规划方式与传统城市规划方式有着很大的差别，智慧城市规划需要大数据的支持，也对城市交通大数据的支持和规划提出更高要求。
1.1.改善市民出行需求随着我国居民生活质量的不断提升以及城市的不断发展，城市的空间结构以及居民生活方式都不同于以往，居民的生活方式丰富多样，生活范围也扩大了很多，因此，在这种背景下我国居民的出行次数和出行距离都有着显著的提升，同时，居民的出行方式也变得丰富起来，驾车、公交、出租车、地铁等各种出行方式。
因此要改善市民出行需求，需要不断跟随人们需求的变化，并据此调整交通规划中的雏型结构。
大数据在城市规划与建设中的应用与决策支持
大数据在城市规划与建设中的应用与决策支持随着科技的不断发展，大数据已经成为城市规划与建设中的一项重要资源。
大数据的引入为城市规划与建设提供了全新的方式与思路，有效地提升了决策的科学性和精准性。
本文将探讨大数据在城市规划与建设中的应用，并介绍其在决策支持方面的重要作用。
一、大数据在城市规划中的应用大数据在城市规划中应用广泛，可以帮助规划者更好地了解城市现状，分析城市问题，并提供科学的解决方案。
以下是大数据在城市规划中的几个主要应用方面。
1. 城市交通规划大数据分析可以通过对城市交通系统的数据进行收集和分析，帮助规划者更好地了解交通状况，并制定相应的交通规划方案。
例如，通过分析交通流量和拥堵情况，可以确定新的道路建设需求，优化交通网络布局，提高交通效率。
2. 城市土地利用规划大数据可以提供详细的土地利用数据，包括不同土地类型的分布、利用率和发展趋势等。
这些数据可以帮助规划者根据城市的发展需求进行科学规划，合理安排土地利用，提高土地利用效率。
3. 城市环境规划大数据可以监测和分析城市环境污染情况，例如噪音、空气质量和水质等。
这些数据可以帮助规划者评估城市环境问题的严重性，并制定相关政策和项目，改善城市环境质量。
二、大数据在城市建设中的应用大数据不仅在城市规划中有重要应用，同时也在城市建设的各个环节中起到关键作用。
以下是大数据在城市建设中的几个主要应用方面。
1. 建筑设计与施工通过大数据分析建筑设计和施工过程中的数据，可以提高建筑设计的效率和质量。
例如，通过分析建筑材料的性能和使用情况，可以优化设计方案；通过监测施工过程中的数据，可以及时发现问题并采取措施防止质量问题发生。
2. 城市基础设施建设大数据可以在城市基础设施建设中发挥重要作用。
通过分析城市人口数据、需求数据以及各项指标，可以制定合理的基础设施建设方案，确保城市的基础设施满足发展需求。
3. 城市设施管理大数据可以帮助城市管理部门更好地管理和维护城市的设施。
基于移动互联网的新一代城市智能交通
2013.5 C-Enterprise Management 通信企业管理专家 Expert国内城市智能交通发展现状及存在的问题（一）国内城市智能交通发展现状国内城市智能交通建设与国外发达国家相比起步较晚，最早可追溯到上世展阶段，大部分工作尚属于智能交通的基础设施建设。
（二）国内城市智能交通当前面临的主要问题1.信息资源共享不足城市智能交通建设涉及城建、交基于移动互联网的新一代城市智能交通近年来，随着中国城市化进程的不断加快，城市交通问题已经成为国内最为突出的社会问题之一，现代交通在带来社会进步的同时，道路拥堵、事故频发、环境污染等负面影响也日益显著，严重阻碍着国家经济的可持续发展和人民群众幸福感的提升，成为政府关注、社会关切、公众关心的热点问题。
智能交通系统(Intelligent Transport Systems, ITS）作为解决当前城市交通难题最可行的方案，自然得到政府及企业等各方的高度关注。
特别是“十一五”以来，在国家主管部门及地方政府的支持下，智能交通迎来了飞速发展，各地建立起一批现代化的智能交通系统。
与过去相比，国内交通信息化方面已经取得了阶段性成果和飞跃式发展，但同时在系统建设及运营服务中逐步暴露出一系列困难和问题，严重制约着智能交通的发展。
目前，以智能终端为载体的移动互联网已经迎来了爆发式增长，这为智能交通提供了新的应用手段和发展机遇。
因此，如何利用移动互联网技术，借鉴其商业模式和产品理念，有效解决当前城市智能交通建设运营中存在的问题，为今后交通信息化建设提供指导性意见成为值得研究和探讨的问题。
39专家 Expert（一）基于众包实现共享经济模式的信息服务众包（crowdsourcing）是互联网带来的新的生产组织形式，即企业利用互联网将工作分配出去、发现创意或解决技术问题，其核心是与用户共创价值的理念。
移动互联网的出现使得众包更加方便灵活。
目前，城市交通信息和数据呈现碎片化，覆盖区域广，统计成本高，共享程度不足，通过众包方式将会在某些领域实现颠覆性突破。
基于大数据技术的交通分析与预测研究
基于大数据技术的交通分析与预测研究一、引言交通是城市发展的重要因素之一，随着城市化进程的加快和人口的不断增长，交通问题成为制约城市发展的一大瓶颈。
传统的交通规划方式已经不能满足城市交通预测和规划的需求，而基于大数据技术的交通分析与预测研究成为解决交通问题的新途径。
二、基于大数据技术的交通分析1.大数据技术在交通数据的获取和处理中的应用大数据技术的强大处理能力和存储能力为交通数据处理提供了有力支持。
目前，城市交通数据主要来源于交通传感器、GPS定位系统、各种监控和摄像头、智能手机等设备。
这些设备中产生的海量数据需要通过大数据技术进行处理和分析，才能真正发挥交通数据的价值。
2.基于大数据技术的交通状况分析交通状况分析是交通管理和规划的重要环节。
基于大数据技术的交通状况分析可以通过数据挖掘算法和人工智能的方法，有针对性地对交通数据进行分析，帮助相关部门了解城市交通状况、识别交通拥堵点等，为改善城市交通提供决策支持。
3.基于大数据技术的交通态势预测预测是交通规划和管理的重要内容之一。
基于大数据技术的交通态势预测可以通过历史交通数据、天气数据、交通流量数据等，利用机器学习和数据挖掘算法，实现对交通态势的预测，为交通管理和规划提供依据。
三、基于大数据技术的交通预测研究1.基于大数据技术的出行行为预测基于大数据技术的出行行为预测可以通过分析人口数据、经济数据、历史出行数据等，对城市出行进行预测，包括出行时间、出行方式、出行目的等方面的预测，为城市交通规划和管理提供依据。
2.基于大数据技术的交通模式预测随着智能交通系统的发展，不同的交通模式正在得到广泛应用和发展。
基于大数据技术的交通模式预测可以通过对大数据的分析，预测不同交通模式的使用情况、交通模式间的转换情况等，为城市交通规划提供科学依据。
3.基于大数据技术的交通需求预测交通需求预测是交通规划的重要内容。
基于大数据技术的交通需求预测可以通过历史交通数据、人口数据、经济数据等多方面的数据进行分析，预测未来的交通需求，为城市交通规划提供可靠依据。
基于大数据的手机信令数据分析与应用研究
基于大数据的手机信令数据分析与应用研究手机信令数据是指手机用户在进行通信时产生的各种信令数据，包括通话记录、短信记录、网络连接记录等。
随着移动互联网的快速发展，手机信令数据也呈现出爆炸式增长的趋势。
这些数据蕴含了大量的信息，可以用来进行用户行为分析、交通流量分析、城市规划等方面的研究与应用。
基于大数据的手机信令数据分析与应用研究是指利用大数据分析技术对手机信令数据进行挖掘和分析，以揭示潜在的信息和规律，并将分析结果应用于实际的领域。
一、手机信令数据分析的方法和模型手机信令数据分析的方法和模型主要包括数据清洗、数据预处理、特征提取、模型构建和结果验证等步骤。
首先，需要对原始数据进行清洗和预处理，去除重复、无效和缺失数据，以确保数据质量和准确性。
然后，利用数据挖掘和统计学方法对数据进行特征提取，提取出影响关键变量的特征，如通话时长、通话频率等。
接下来，根据特征选择和模型构建的要求，选择适当的机器学习算法或统计模型，构建预测模型。
最后，通过交叉验证和模型评估等方法，验证模型的可靠性和准确性。
二、手机信令数据分析的应用领域1. 用户行为分析：通过分析手机信令数据，可以了解用户的通话行为、上网行为和位置分布等。
这些信息可以帮助运营商制定个性化的营销策略，提供更好的用户体验，提高用户满意度和留存率。
2. 交通流量分析：手机信令数据可以用于城市交通流量的监测和预测。
通过对手机信令数据的分析，可以获得城市不同区域的通勤规律、出行方式和拥堵情况等信息，为城市交通规划和优化提供依据。
3. 社会安全和紧急事件响应：手机信令数据可以用于社会安全和紧急事件的监测和响应。
通过分析手机信令数据，可以提前发现异常行为和异常事件，并进行预警和应对措施，提高社会安全性和事件响应效率。
4. 城市规划和建设：手机信令数据可以用于城市规划和建设的决策支持。
通过分析手机信令数据，可以了解城市的人口分布、人流分布和活动空间分布，为城市基础设施建设和土地利用规划提供科学依据。
基于大数据的城市交通流量分析与预测研究
基于大数据的城市交通流量分析与预测研究一、课题背景与研究意义城市交通流量是指在城市道路网中，各种交通工具的运行所导致的交通量。
随着城市化进程的不断加速以及交通工具的不断增加，城市交通流量不断呈现出快速增长的趋势。
然而，交通拥堵和交通事故等问题也越来越突出，严重影响了城市的发展和居民的生活质量。
因此，对城市交通流量进行科学的分析与预测具有重要意义。
本课题的研究意义主要体现在以下几个方面：1. 交通规划与管理：通过大数据分析城市交通流量，能够为交通规划和管理部门提供科学依据和决策支持。
了解城市交通流量的分布规律和拥堵状况，可以有针对性地优化交通路网规划，改善道路瓶颈和疏导交通，提高交通效率和出行便利性。
2. 资源利用与环境保护：通过大数据分析城市交通流量，能够帮助合理配置交通资源，减少资源的浪费和能源的消耗。
同时，通过预测交通流量，可以提前做好交通管理的准备，避免交通拥堵和关键路段事故的发生，减少交通污染和噪音对环境的影响。
3. 出行服务与出行体验：通过大数据分析城市交通流量，可以为出行服务提供商（如出租车、共享单车等）提供实时路况和路径选择建议，提高服务的准确性和及时性，提升用户的出行体验。
二、相关研究综述目前，国内外在基于大数据的城市交通流量分析与预测方面的研究已经取得了一定的成果。
从数据获取的角度来看，主要包括GPS轨迹数据、交通摄像头图像数据、移动通信数据等。
从研究方法的角度来看，主要包括时间序列分析、机器学习方法、深度学习方法等。
在数据获取方面，GPS轨迹数据是当前应用最广泛的一种城市交通流量数据。
通过收集车辆的GPS定位信息，可以实时和准确地获取城市道路的交通流量情况。
交通摄像头图像数据可以通过计算机视觉技术，实现对城市交通状态的实时监测和分析。
移动通信数据可以通过手机信号基站的定位信息，间接获取城市道路的交通流量情况。
在研究方法方面，时间序列分析是一种常用的交通流量预测方法。
它通过对历史交通流量数据的分析，挖掘交通流量的周期性和趋势性规律，进而进行交通流量的预测。
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基于基站小区的定位
◦ 基站小区中心城区平均半径250米，平均面积0.2平方公里；郊区半径5001000米 ◦ 基站小区覆盖范围小于交通小区范围，因此基于基站小区的定位精度满足 基于交通小区的人员出行信息获取技术要求
研究成果
提纲
项目背景
项目建设历程
目标与技术路线
主要建设成果 请示与建议
项目背景
动态连续人员出行信息采集
现状与问题
迅速推进的基础设施建设，需要定期更新人员出行数据 交通供给改变：道路网络拓扑结构改变、大规模的出行方式改变
交通需求改变：新的居民区（改变交通产生）、新的工业区/购物区等（改变
3）出行排行：包括人口分布、出行强度、出行距离、出行耗时、公交分担率
4）应用于公交线网优化决策支持研究：具备公交优化必要性的交通小区 5）应用于大型活动组织决策支持研究：动态汇聚区域出行分析
6）应用于交通拥堵管理决策支持研究：拥堵区域出行扩散分析
研究成果
3. 城市人口汇聚分析 -辅助用于公交线网布局调整
2011-2012年：大规模客流密度与分布检测技术研究与应用示范
实时数据 交通运营管理应用
历史数据 交通规划应用 实时数据 交通规划应用
2011年：天津市第四次综合交通调查 – 手机话单调查分项
重庆
2011年：基于手机数据的道路流量采集系统建设 2012年：建设项目规划排序 – 基于手机数据的大区OD调查 将要开展：年度交通调查、轨道站点客流集散调查
车
路
项目背景
手机数据在交通行业国内应用现状
应用单位 城市综合交通规划研 究所 应用内容
2009年：上海市第四次综合交通调查 – 手机调查分项
城市
特点 历史数据 交通规划应用
2010年：基于手机的人员出行特征补充调查
2012年：基于手机数据的职住地与出行特征调查
上海 上海交通信息中心
天津 规划局城市规划设计 研究院 城市规划交通研究所
◦ 图层、图标美化 ◦ 扩大图形可视区域
基于移动数据的城市交通规划、建设、运营决策支持软件
◦ 软件需求报告
◦ 软件设计说明书 ◦ 软件使用手册与接口协议文档 ◦ 该软件已在综合交通指挥中心部署
研究报告
◦ 基于手机采集信息数据的应用领域与规划研究报告 ◦ 基于手机数据的手机用户连续出行轨迹分析报告 ◦ 手机采集信令数据的特征与质量分析报告 ◦ 基于手机数据的出行者时空分布趋势分析研究报告 ◦ 基于手机数据的多个手机用户集计分析研究
◦ 课题研究总报告
支持动态绘制区域
动态绘制区域内人口数量动态变化情况
动态绘制区域出行OD分析
13:30人口汇聚预警点
动态绘制区域出行距离分析
动态绘制区域出行耗时分析
22:30人口汇聚预警点
宏观把握全市范围内人口高 度汇聚区域，并红色预警
8.交通拥堵管理
宝安中心区域08:00时间段的来源客流空间分布07:00
功能1：交通拥堵区域出行汇聚度时变 ——把握拥堵区域拥堵时段人口汇聚变化情况 功能2：交通拥堵区域随时间推移的客流来源（去向）空间分布 ——把握拥堵区域拥堵时段汇聚客流来源/去向情况
宝安中心区域08:00时间段的来源客流空间分布07:15
宝安中心区域08:00时间段的来源客流空间分布07:45
宝安中心区域08:00时间段的来源客流空间分布07:30
功能优化：
◦ 新增三方面应用深化 ◦ 利用移动数据完善现有分析成果
性能优化：
◦ 改善程序响应时间
◦ 提高程序稳定性、可靠性
界面优化：
自动筛选出待改善小区列表，分析各个小区往各个 方向的出行需求情况，以及是否有配套公交设施， 数据支持公交优化分析，改善当前小区公交分担率
指定公交线路需求客流与实际客流情况对比示意 ——辅助当前公交线路或途经站点优化决策分析
7.大型活动组织1： 人口汇聚动态预警
7.大型活动组织2： 动态绘制区域出行分析
1. 基于手机数据的移动计算模式
采样过程
研究成果
基于手机数据环境的城市交通出行分析
1）城市人口汇聚分析
①人口居住地、工作地分布 ②人口出行汇聚度动态三维、二维分布 ③人口出行汇聚度多维分析查询
2）人员出行需求与特征分析：基于交通小区的交通出行分析
①基于交通小区的出行OD分布 ②基于交通小区的公共交通出行方式分担分布 ③基于交通小区的出行距离分布 ④基于交通小区的出行耗时分布
研究成果
5.统计分析排行
出行距离排行 出行产生、吸引距离排行
研究成果
5.统计分析排行
出行耗时排行 出行产生、吸引耗时排行
研究成果
5.统计分析排行
公交分担率排行 出行产生、吸引客流的公交分担率排行
6.公交线网优化应用
配置公交分担比例参 数，宏观上把握公交 分担比例情况
进一步配置出行客流量参数， 宏观上把握有一定的客流出 行需求，且公交分担比例较 低的区域 其中某一个交通小区 基本属性信息查询
龙岗区
坪山新区 盐田区
20.67%
2.03% 1.69%
19.42%
2.99% 2.02%
合计
100.00%
100.00%
研究成果
3. 城市人口汇聚分析-可应用于城市突发事件管理、应急 指挥
人员出行分布 选定分析日在一定时 间间隔下各小区人口 密度变化的三维动态 展示
研究成果
3. 城市人口汇聚分析-可应用于大型设施建设前后评估
手机技术与处理算法模型研究
◦ 基于手机数据的人口动态分布处理方法 ◦ 基于手机数据的人员出行OD处理方法 ◦ 基于手机数据的扩样方法
决策支持应用展示软件原型开发
◦ 人口动态分布2D/3D展示 ◦ 人员出行OD展示 ◦ 基于手机数据的各类决策支持应用展示
本次项目主要采用的是移动、联通约1500万部手机定位 数据 手机定位数据内容
人口居住地与工作地分布 人口居住地分布 人口工作地分布 居住人口与工作人口平衡对比
手机分析与六普人口比例对比表
地区 罗湖区 福田区 南山区 宝安区 光明新区 手机分析居住人口比例 10.49% 13.76% 11.77% 36.30% 3.29% 六普人口比例 8.92% 12.73% 10.50% 38.79% 4.65%
深圳
深圳市交通运输委
2011-2012年：基于手机数据的城市交通规划建设运营决策支持 研究
历史数据 交通规划应用 应用展示系统开发
目标
研究手机数据在深圳交通规划、建设、运营一体化管理中的应用 基于手机数据完成深圳本地化算法模型开发 开发原型决策支持系统对研究分析成果进行交互式可视化展示
人员出行分布多维分析 出行分布汇聚度切片查询 出行分布不同时间维度查询
研究成果
4. 人员出行需求与特征分析 - 可应用于公共交通线网优化、 轨道与公交衔接
出行产生吸引客流分布 任意交通小区作为出行O点或D点，产生于吸引的客流总量、客流去 向或来源方向与比例，把握区域交通出行量总体特征
研究成果
4.人员出行需求与特征分析
出行方式分布 任意交通小区出行客流的交通方式比例，可为公交线网优化、轨交网 络规划提供数据支持
研究成果
4.人员出行需求与特征分析
出行距离分布 任意交通小区为O点或D点的出行，在不同出行方向上的平均出行距 离分布，发现某些区域出行在不同方向的出行可达性问题，为公共交 通线网优化提供数据支持
技术路线
结合深圳市“大交通“体系建设，以深圳特定需求分析为导向，明确手 机数据在深圳交通规划、建设与运营决策中的应用方向，实现应用示范 以手机数据为主、结合其他数据（IC卡、浮动车），建立移动数据的核 心处理算法模型 通过原型系统开发形成固化成果
数据源协调
◦ 联通手机数据为主，后期获取了少量移动手机数据辅助进行验证 ◦ 手机数据质量特征分析
交通吸引）、大型集会等引起的特殊交通需求分布 城市交通规划与管理的新需求：需要更快的更新频率及更高的准确性 新兴技术如何有效弥补现有人员出行调查手段
一卡通数据 公共交通上客客流、 地铁闸机客流
出租车FCD数据 出租车GPS数据
公交FCD数据 公交GPS数据
手机定位数据 人员出行数据
人
城市交 通系统
研究成果
4.人员出行需求与特征分析
出行耗时分布 任意交通小区为O点或D点的出行，在不同出行方向、不同出行距离 内的平均出行时间，反映不同区域间的可达性
研究成果
5.统计分析排行
人口密度排行 早高峰、晚高峰、白天、夜间人口密度排行
研究成果
5.统计分析排行
出行强度排行 出行产生、吸引量排行