手机信令数据

摘要： 具备特定区域人口热力洞察监测的能力是智慧应急发展的必然要求,也是应急管理体系现代化的重要组成部分。H省地质灾害种类多,各类事故较为频发,亟需快速掌握特定区域的人员数量、流动趋势及人员基本属性等资讯,以便精准发布预警预报、精确实施应急救援。文章结合手机信令大数据的特点,从前端应用、后端数据处理等方面,对城市应急指挥救援开展了应用研究,并在H省内进行了相关应用实践。

摘要： 加快新城建设是上海市推进“十四五”规划建设的重要抓手。对新城通勤人群出行分布特征进行分析,可更全面理解上海市城市空间联系。选取上海市主城区以及嘉定、青浦、奉贤、松江、南汇5个新城,基于居民出行调查数据与手机信令数据对通勤人群进行识别,并分析其工作日出行特征。定义通勤人群非工作日的出行为非通勤出行,利用K-Means聚类算法将非通勤出行划分为高频日常生活型出行与低频非日常生活型出行,并进一步分析其出行特征。结果表明,5个新城之间居民通勤与非通勤出行较为独立;嘉定、青浦、奉贤新城居民通勤用时较松江、南汇新城居民更短,且南汇新城存在较多的长距离通勤出行,居民就业辐射范围更广;非通勤出行的空间分布特征表明5个新城基本可以满足高频日常生活型出行需求,但低频非日常生活型出行的设施供给较弱。研究结论可为上海市新城规划与建设提供一定的理论实证。

摘要： 移动网络使用在日常生活中的比重逐渐增加,对个体时空间活动产生了一定的影响。手机信令数据的获取途径能够同时反映虚实空间活动特征及其相互关系,因此以该数据为基础,对个体虚拟空间活动特征及虚实空间联动关系进行探究。研究发现:上海核心用户日均上网时长已达5.35小时,主要集中于“网络购物”“手机视频”和“社交网络”等类型,且访问类型随性别、年龄、访问强度等特征而发生变化;其次,访问类型间存在一定的相关性,并呈现圈层分布的网络结构;再次,虚实空间关系呈现由相互促进到相互制约的变化,网络访问作为一种新的个体属性“标签”,能够对个体行为模式和空间分布进行解释与分析。

摘要： 城际出行与城市群内的经济、产业活动密切相关,对于制定未来交通发展战略、促进城市群交通一体化发展具有重要现实意义。文章以粤港澳大湾区为例,利用手机信令数据过滤筛选出城际出行OD数据,从出行生成、出行分布、出行客流走廊等三方面深入挖掘城际出行特征。主要结论有:城际出行主要集中于城市毗邻地区的城市连绵带上,城市中心城市城际出行大于外围边缘城市;大湾区内城际出行呈现广深双核特征,大多集中在环珠江。

摘要： 通过手机信令数据挖掘结合问卷调查的方法,建立了适用于手机信令数据识别老年人群的贝叶斯分类器,并以该方法进行老年人群识别。以北京市为例,结合实际人口调查数据验证了识别方法的准确性,为老年人群识别提供了新视角。

摘要： 社区生活圈是居民完成日常生活行为的基础空间单元,如何界定社区生活圈的范围、评价社区生活圈的质量成为了"以人为本"的科学发展观引导下的城市规划理论的一个核心问题。社区生活圈实质上表征的是社区居民与社区物质空间的供需关系,因此,社区生活圈测度方法需要关联居民活动的社会空间与物质空间,还原社区居民群体获取社区公共服务的全过程。在城市大数据时代背景下,文章提出了一种融合居民日常生活调查与居住小区周边物质环境调查的生活圈测度方法。该方法基于社区居民手机信令与社区周边电子地图POI数据,通过手机信令调查居民日常生活范围,电子地图POI数据调查社区周边物质环境,结合两类数据推测社区居民在社区周边的实际活动范围,进一步识别与测度社区生活圈。为了验证方法的有效性,文章针对武汉市典型社区的生活圈进行了对比研究,研究结果表明该方法能够反映不同社区生活圈空间特性。

摘要： 手机信令数据为铁路车站客流特征提取提供了新的可行性支撑。首先,对移动通信系统构成与网络空间覆盖特征、手机信令数据对车站客流特征提取支撑进行分析;然后,对手机信令数据进行采集,简化、除燥、扩样及构建基站数据库,在识别旅客出行轨迹的基础上,设计车站旅客发送量、客流流向及占比、高峰小时旅客发送量及高峰小时系数、车站最高聚集人数等车站客流特征提取技术;最后,以西安北站为例验证了技术的有效性和可行性,西安北站手机信令扩样旅客发送量与实际发送量误差在-4.85%~4.54%之间,高峰小时客流量18572人次,高峰小时系数0.901,现状最高聚集人数12024人。

摘要： 手机信令数据为更精细化的通勤出行研究创造了可能。基于个体活动的视角,在传统通勤OD识别的基础上,进行通勤出行特征分析;进一步回溯原始信令数据构造个体出行轨迹,通过集计密度分析,叠加路网以获取居民出行通勤廊道。以青岛市为例分析表明:运用手机信令数据进行通勤距离分析能够较好反应实际情况,进行通勤时耗分析具有局限性;中心城区的通勤距离要大于外围区县;通勤廊道呈现沿路带状分布的特性,通勤范围随组团尺度变化。在此基础上,提出了合理利用道路通道资源,优化配给交通运输设施,倡导优先发展公共交通的建议。

摘要： 在新的国土空间规划背景下,运用互联网大数据掌握旅游人群的空间分布特征及活动规律,对于城市空间结构布局、基础设施配套以及旅游资源整合开发等具有重要意义。基于手机信令数据获取游客出行数据,并从景区、线路、网络三个维度进行城市旅游客流空间分布特征分析。景区方面运用个体出行链数据分析游客在景区的时间和空间分布特征;旅游线路方面通过Apriori关联规则挖掘,在满足最小支持度和置信度的前提下得到48条热点旅游线路;旅游网络方面,用度中心性、接近中心性以及中介中心性三个指标对全市旅游景区进行度量,发现三个湾区的景区各项指标均较高,是典型的旅游集散中心。与传统方法相比,基于手机信令数据的机器学习算法具有客观性、时效性、成本低等特点,随着旅游行为的不断散客化、大众化、网络化,利用旅游个体数据进行旅游空间行为分析对于旅游研究和实践创新具有重要指导意义。

摘要： 综合考虑个人出行意愿阈值、不同时段居民出行需求以及相关可达性评价指标,建立城市区域公共交通可达性模型。以哈尔滨南岗区为研究对象,通过手机信令数据提取出行需求数据,并在出行阈值的条件下基于高德地图API接口获取实时可达性评价指标,计算各交通小区区域公共交通可达性水平。研究结果能较全面地综合反映城市区域公共交通系统的可达性水平,为规划城市公共交通网络、优化公交线网布局、解决城市交通问题提供参考。

摘要： 职住通勤一直是城市研究的重点.传统的职住通勤研究依赖问卷调查,近年来手机的普及和移动通信技术发展为利用手机数据挖掘城市职住通勤特征提供了新方法.本文以手机信令数据为基础数据,识别了长沙市就业空间格局,并通过职住平衡测度、通勤距离测度分析长沙市职住空间格局和通勤行为特征,由此反映“职”与“住”的空间关系.研究发现:长沙市呈现以五一广场商圈为强中心的多层级就业中心体系;长沙市属于“混合互动型”职住空间格局,总体呈现“中心工作、周围居住”的职住趋势;长沙市存在职住不平衡问题,各区职住平衡关系表现出明显差异.本研究是大数据在城市职住通勤研究中的创新实践,为完善城市规划与管理的技术支撑手段提供了新视角.

摘要： 手机信令数据在职住分布以及出行OD分析方面的应用越来越广泛.但手机数据为非定制数据,需要通过扩样,解决无手机、一人多机、不同市场占有率、不同运营商之间数据壁垒等问题.本文首先从职住分布于交通出行两个方面对比了手机信令数据分析与居民出行调查的结果.其次结合居民出行调查,分析人均手机拥有情况,不同年龄、职业、行业、区位的运营商市场占有率,以此作为手机信令数据扩样校核的参数,并改进了职住和OD扩样的技术方法.

摘要： 近年来国内都市圈跨城通勤现象显著,深莞惠都市圈作为粤港澳大湾区战略的重点区域,跨城通勤对都市圈乃至粤港澳大湾区的空间组织都起到决定性作用.本研究利用手机信令数据,分别从街道、网格粒度对深莞惠都市圈内高频跨城通勤特征进行探究,并对大都市圈的跨城通勤模式进行探讨.研究发现深莞惠都市圈内跨城通勤呈现出双向对等的特征,空间上沿行政边界带状分布,深圳中心城区没有呈现出核心吸引作用.当前的通勤模式尚处在边缘到边缘的初级阶段,但其发展潜力大,在深莞惠都市圈的未来发展规划中应重视城际铁路、轨道交通的一体化建设.

摘要： 出行率是城市交通定量化研究的基础性数据,20世纪70年代至今,国内外持续对各类建筑物出行率开展研究.本文创新性应用手机信令数据,反映大样本量、高时效性的居民活动特征,结合传统建筑和用地数据等,利用Arc-GIS软件进行基于交通小区的出行率研究,对广州市现状用地比例最高的居住用地及普通住宅开展分析.针对工作日早高峰时段,对748个居住型交通小区进行统计,并参考广州相关研究结论剔除了异常值,最后得到除从化之外的10个行政区出行率建议值,并选取了居住人口作为关键指标构建回归方程.广州市普通住宅建筑出行率推荐取值范围为0.96～1.26人次/100ｍ2,将广州市普通住宅出行率的范围进一步缩小,交通生成量的测算取值更加精准,同时本研究发现城市中心城区出行率较高,城市外围的出行率相对较低.

摘要： 利用2018年11月中山中心城区手机信令数据,筛选识别休息日商业综合体客流量数据和消费者OD数据.运用SPSS聚类分析、GIS空间可视化工具分析商业综合体活力时变模式和服务半径,提出反映商业综合体空间竞争关系的模型,运用UCINET和NetDraw网络分析工具探讨综合体的空间竞争关系.研究表明:中山中心城区不同商业综合体活力差异显著,但规模并不构成活力的决定性因素,一些中小型商业综合体活力已接近大型商业综合体.商业综合体活力时变特征差异较明显,主要分为稳定型、较稳定型、正午和傍晚高峰型三种模式.综合体服务人群集中于在6km半径范围内,服务人数与距离呈现出较明显的负指数关系.由综合体基站客流占比分析,远距离和较近距离的消费者的消费地选择较为单一,中等距离消费者则倾向于多目的地消费.大型商业综合体潜在客流可能来自更多的商业综合体,同时和多个商业综合体产生竞争关系,而活力较低的综合体更可能受到单一综合体的强竞争作用.相互强竞争关系更可能存在于活力值相对较高的综合体之间,彼此构成对方较大的潜在客流,而活力值低、空间距离较近的综合体之间却未能形成明显的相互强竞争关系.期望为城市商业综合体的吸引力以及竞争作用的研究提供新的思路,对综合体的空间布局规划作出有益的探索.

摘要： 大尺度城市设计比一般片区或地段城市设计涉及的内容更加复杂,主观的经验判断难以将保证设计的前期分析的合理与科学性.手机信令作为全样本数据,通过个体的时空行为信息进行提取与分析,能够较为客观、时效地得到城市整体的建成环境情况,进而为大尺度城市设计的开展提供科学的分析支撑.本论文以《基于丘陵山水的郴州市总体城市设计》的城市风貌控制专题为例来开展研究,该风貌控制由整体控制和片区设计两大部分组成,从平面结构控制和三维形态控制两条线展开,分析表明手机信令数据能在整体控制板块加强对现有城市结构的分析的短板,同时能顺利的促进城市平面总体结构的成果到三维视觉体系部分的控制要素的深化,为未来数据增强大尺度城市设计探索了一个科学合理的适用方法,但是其也存在三维空间分析比较乏力的问题,需要借助传统建筑高度数据,来进一步进行辅助设计.

摘要： 文章基于手机信令数据与城市兴趣点(POI)数据,借助GIS技术与SQL数据库,对南京市职住空间分布特征进行实证研究.首先,从现状和利用两个层面对南京市职住空间分布进行耦合分析,测度整体上职住空间匹配程度,在此基础上,分析其地理分布特征,然后引入自足性指数,在分区尺度下对职住分离进行定量测度,最后分别从经济发展、交通发展、规划引导三个方面分析其影响因素.

摘要： 应用秦皇岛市联通手机信令数据,以北戴河地区为例,提出了面向局部片区旅游活动的数据处理步骤,初步构建了基于用户来源地分布和片区活动时空分布特征的旅游交通规划分析框架.数据分析结果表明,暑期的周末是北戴河地区外地用户聚集的高峰,来自京津冀地区和东北三省的游客构成客源主体.经过北戴河地区的当日往返用户和过夜用户在归属地构成、片区活动热点分布、最大活动半径和活动时间分布方面均存在差异,在规划引导策略上应当予以区分.相关特征分析结论能够有效支撑未来北戴河地区特征年游客规模的预测,提升交通基础设施规划方案制定的针对性.

摘要： 职住平衡是城市规划中的重要理念,但衡量职住平衡的指标目前尚无统一标准,为挖掘职住平衡与通勤出行之间的内在关联规律,基于手机信令数据和互联网地图出行时空数据,构建了职住平衡通勤出行基础数据库,提出了3种表征职住平衡率的指标,以广州市55个交通大区为例,分析了3种职住平衡率指标与通勤出行特征之间的关联规律,通勤出行特征包括通勤时耗、通勤距离、高峰小时通勤量占比等,发现职住平衡率与上述通勤出行特征之间呈现较为显著的关联性,且3种职住平衡率指标中,从业人口内部就业率关联性最强,用地开发职住比关联性相对最弱,最后总结了不同职住平衡率指标对实现通勤出行目标的差异性,研究成果对国土空间规划及职住功能配比规划具有一定的指导意义.

摘要： 大都市区郊区新市镇的建设一方面缓解了市区的人口压力,另一方面也是适应郊区产业化发展的举措.郊区新市镇居民的出行需求受区域的空间形态影响,同时也与区域内交通设施分布相关.本文以上海安亭新镇为例,分析区域用地及交通设施发展现状,基于手机信令数据和传统居民出行调查,研究大都市区郊区新市镇的职住分布、出行特征、出行意愿以及出行客流走廊分布等特征,并结合安亭新镇居民出行特征提出交通发展策略.

摘要： 本发明涉及一种基于手机信令数据和导航路线数据的手机用户出行方式识别方法，包括以下步骤：首先获取手机用户一段时间内的手机信令数据，并形成用户出行轨迹序列。然后利用驻留点对用户出行轨迹进行有效出行段分割。随后提取每一段有效出行段的起点以及终点，计算两点之间的直线距离，以及用户从起点到终点所花费时长。以此对用户在此有效出行段的出行方式进行初步判断，判定结果为高速出行方式和低速出行方式。随后根据上步的判定结果提取对应的导航路线，利用DBSCAN聚类算法对各导航路线与用户有效出行段的基站序列进行匹配分析，取出匹配程度最大的一条导航路线为用户所走路线，且其出行方式为此导航路线对应的出行方式。本发明优点在于其实现简单，且识别准确率高。

摘要： 本发明公开了一种基于手机信令数据分析目标新手机号码的方法和系统，其中分析目标新手机号码的方法包括：1、获取时间范围T内全网的手机信令数据；2、计算每个手机号码的停留点和停留时间段；3、针对每个手机号pn找到满足停留点伴随条件的所有手机号码作为pn对应的候选号码集Spn；4、根据手机信令数据确定时间范围T内手机号码pn及候选号码集Spn中每个号码的信令集合，计算pn与Spn中每个手机号码的信令集合匹配度s(pn,psm)；遍历Spn，将s(pn,psm)>sth的号码psm作为pn的新手机号码。该方法充分利用手机信令数据中的时空信息，挖掘出与每个手机号码在时间维度和空间维度关联性高的号码，得到更为准确的结果。

摘要： 本发明公开了基于车辆轨迹数据与手机信令数据追踪嫌疑人的系统，包括过车数据模块、http服务器、数据匹配保存模块、历史数据计算模块、db模块、配置规则模块、信令数据模块、卡点字典模块、数据存储模块、第二ftp监视器模块、第二nginx代理模块和使用者访问模块。本发明计算模型主要由spark计算模型组成，通过spark对数据的处理最终实现数据碰撞，展示层主要负责用户查询结果展示，通过友好、灵活的界面展示成果，通过车辆轨迹数据和手机信令数据碰撞，通过大数据分析得到车辆当时驾驶人的信令数据，为公安提供可靠的定位追中嫌疑犯的依据。

摘要： 本发明提出了一种基于手机信令数据确定交通小区人口岗位数据的方法，方法包括：获取手机信令数据；对手机信令数据进行清洗并提取出行链，得到出行链表；根据出行链表得到基站的基站人口岗位数据；根据空间关系将基站人口岗位数据转化为基于地理栅格单元的栅格人口岗位数据；获取所述栅格单元和所述交通小区的各地块的地块信息，其中，地块信息包括建筑开发面积；并根据重合地块和所述栅格单元的所述地块信息生成各所述栅格单元的栅格摊分权重，所述重合地块为所述栅格单元与所述交通小区重合的地块；根据各所述栅格摊分权重和对应的所述栅格人口岗位数据生成所述交通小区的交通小区人口岗位数据。

摘要： 本发明提供一种基于兴趣点及导航数据的手机信令数据出行方式识别方法，该方法通过对兴趣点分析，在一定路程距离范围内，用最少的兴趣点数量代表基站小区的所有兴趣点；然后获取高德地图导航数据，将出行方式分为驾车、公交、骑行和步行四种；接着引入一个出行方式识别的得分函数S，通过路径匹配度和时间匹配度二则综合计算获得，并根据移动点的数量和最大移动点的数量给两个影响因子赋予权值；最后计算各出行方式及线路的综合得分S，选取得分最高的出行方式及相应的出行线路作为该次出行的出行方式及出行线路。

摘要： 一种基于手机信令数据和安检数据的大型场馆客流计算方法,它涉及交通运营与管理方法领域，具体涉及一种基于手机信令数据和安检数据的大型场馆客流计算方法，它充分依托现有的移动通信网络资源，以海量的手机信号数据为输入，结合安检数据，实现对散场客流以及排队客流的计算。采用上述技术方案后，本发明有益效果为：他能实现低成本但较准确的计算出客流量的相关数据信息。

摘要： 本发明涉及一种基于手机信令数据和导航路线数据的手机用户出行方式识别方法，包括以下步骤：首先获取手机用户一段时间内的手机信令数据，并形成用户出行轨迹序列。然后利用驻留点对用户出行轨迹进行有效出行段分割。随后提取每一段有效出行段的起点以及终点，计算两点之间的直线距离，以及用户从起点到终点所花费时长。以此对用户在此有效出行段的出行方式进行初步判断，判定结果为高速出行方式和低速出行方式。随后根据上步的判定结果提取对应的导航路线，利用DBSCAN聚类算法对各导航路线与用户有效出行段的基站序列进行匹配分析，取出匹配程度最大的一条导航路线为用户所走路线，且其出行方式为此导航路线对应的出行方式。本发明优点在于其实现简单，且识别准确率高。

摘要： 本发明公开了一种基于手机信令数据分析目标新手机号码的方法和系统，其中分析目标新手机号码的方法包括：1、获取时间范围T内全网的手机信令数据；2、计算每个手机号码的停留点和停留时间段；3、针对每个手机号p

摘要： 本发明提出了一种利用手机信令数据进行宏观经济分析的数据处理系统，其特征在于，包括：数据预处理平台、数据深加工平台和指数生成平台，其中，所述数据预处理平台用于对原始数据进行预处理，包括：去标识化、缺失值填补、轨迹补齐、基站网格化和GIS信息映射，生成原始表；所述数据深加工平台用于根据所述原始表统计不同空间层级的人群聚集特征，统计不同空间层级的点对点人群流动特征；以及用于基于轨迹构建移动模式分类数据库，构建人群居住、工作与休闲模式OD数据库，生成中间表；所述指数生成平台用于根据所述中间表构建三大细分指数，对所述三大细分指数进行加权，构建经济动力总指数，生成指数表。

摘要： 本发明提出了一种基于手机信令数据确定交通小区人口岗位数据的方法，方法包括：获取手机信令数据；对手机信令数据进行清洗并提取出行链，得到出行链表；根据出行链表得到基站的基站人口岗位数据；根据空间关系将基站人口岗位数据转化为基于地理栅格单元的栅格人口岗位数据；获取所述栅格单元和所述交通小区的各地块的地块信息，其中，地块信息包括建筑开发面积；并根据重合地块和所述栅格单元的所述地块信息生成各所述栅格单元的栅格摊分权重，所述重合地块为所述栅格单元与所述交通小区重合的地块；根据各所述栅格摊分权重和对应的所述栅格人口岗位数据生成所述交通小区的交通小区人口岗位数据。