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申请/专利权人：广州市交通规划研究院有限公司

摘要：本发明是一种基于手机定位数据的地铁优势腹地出行链生成方法，包括：步骤1：获取手机定位数据；步骤2：根据轨道线网地理信息获取城市地铁网络中所有的地铁链路表；步骤3：基于手机定位数据判断地铁站客流起讫点；步骤4：基于手机定位数据的客流腹地的空间竞争优势分析，生成站点客流出行链OD数据；步骤5：基于多元数据的地铁客流腹地和站点OD分布的校核。本发明有效地提高了地铁客流全样本的腹地分析和路径还原的准确性、且极大地降低了成本。通过低成本、广覆盖、高采样率的手机定位数据进行不同区位站点分类的地铁站点优势服务范围和地铁客流腹地分析，再结合站点周边土地利用和人口覆盖，实现地铁全样本集散客流的来源地腹地和数据校核，以生成地铁客流出行的完整出行链，从而为交通规划和地铁设计管理者在轨道竞争优势分析和客流引导方面提供了技术支撑。

主权项：1.一种基于手机定位数据的地铁优势腹地出行链生成方法，其特征在于，所述生成方法的具体步骤如下：步骤1：获取手机定位数据，所述手机定位数据包括地面基站的手机定位数据和地铁基站的手机定位数据；步骤2：根据轨道线网地理信息获取城市地铁网络中所有的地铁链路表；所述地铁链路表包括地铁线路、地铁站点、上下行信息，换乘站标识；步骤3：基于手机定位数据判断地铁站客流起讫点；根据所述手机定位数据，先将地铁客流数据区分为沿地铁线路客流数据和地面基站驻留客流数据，再根据地面基站与地铁基站进行信号切换的时间点进行分割，根据最短距离和最小换乘原则，判断地面基站的用户驻点数据与信号切换的站点是否满足最优路径，若满足最优路径，则判定为起讫点，否则，根据地铁链路表进行上下行搜索，遍历获得同线路的最优站点作为用户的起讫点；根据所述手机定位数据，先将地铁客流数据区分为沿地铁线路客流数据和地面基站驻留客流数据，再根据地面基站与地铁基站进行信号切换的时间点进行分割，分别判断地铁客流的起-讫点，具体操作为：1根据地面基站与地铁基站进行信号切换的时间点进行分割，获取地铁基站标识的用户沿地铁线路数据集S:{Sl1,Sl2,Sl3,…,Sln},其中l指的是出行的线路，Slk站点信息包含用户编号、线路、站点、站点经纬度坐标、时间戳、对应小区编号和站点顺序号；2起始站判断：基于地铁基站检测到用户信号的起始时刻tlk，提取用户与地铁基站切换之前的前一刻tlk-1的地面基站驻点数据tazo_ij，所述地面基站驻点数据tazo_ij包含用户在地面基站所在小区编号、经纬度坐标、驻留时刻tij界于timetlk-1,tlk和驻留时长，再计算信号切换的地面基站驻点小区与基站的距离distlk_ij，并与地铁链路表匹配，判断是否遵循最优路径，即遵循最短距离和最少换乘，生成基于最优路径dzlk_ij的起始站数据集L:list.addSlk： 若地面基站对应小区与地铁信号切换的起始站点Slk不满足最短距离，则在该线路上行搜索前一站Slk-1，判断其是否符合最优路径，若符合则加入L:list.addSlk-1，若不在同一条线路，不满足最优路径，则基于地铁链路表，搜索紧邻线路的上行站点Sl_adj_k-1，再进行最优路径判断，若符合则加入起始站数据集L:list.addSl_adj_k-1；3终点站判断：基于地铁基站检测到用户信号的终点时刻tlk+n，提取用户与地铁基站切换之前的下一刻tlk+n+1的地面基站驻点数据tazd_ij，所述地面基站驻点数据tazd_ij包含用户在地面基站所在小区编号、经纬度坐标、驻留时刻td_ij界于timetlk+n,tlk+n+1和驻留时长，再计算信号切换的地面基站驻点小区与基站的距离distlk+n_ij，并与地铁链路表匹配，判断是否遵循最优路径原则，即遵循最短距离和最少换乘，生成基于最优路径dzlk_ij的终点站数据集L:list.addSlk+n： 若地面基站对应小区与地铁信号切铁的终点站点Slk+n不满足最短距离，则在该线路下行搜索下一站Slk+n+1，判断其是否符合最优路径，若符合则加入L:list.addSlk+n+1，若不在同一条线路，不满足最优路径，则基于地铁链路表，搜索紧邻线路的下行站点Sl_adj_k+n+1，再进行最优路径判断，若符合则加入终点站数据集L:list.addSl_adj_k+n+1；4最后，结合上述起始站和终点站判断，更新基于手机定位数据的地铁出行链OD信息表；步骤4：基于手机定位数据的客流腹地的空间竞争优势分析；基于步骤3得到的基于手机定位数据的地铁出行链OD信息表，再结合站点分类表，进行基于手机定位数据的客流腹地的空间竞争优势分析，确定小区与站点之间的空间分布权重和人口覆盖权重，再融合站点区位空间分布和人口覆盖，生成基于地铁闸机数据的站点客流来源地和目的地OD表；所述基于手机定位数据的客流腹地的空间竞争优势分析具体为：1根据地铁闸机不同票种刷卡数据M:{mf1,mf2,mf3,…,mfn}，生成不同票种的站点OD信息表list.addxod_l，再结合线路站点空间分布、人口覆盖、客流波动系数，生成站点分类表S:{Sl1_type,Sl2_type,Sl3_type,…,Sln_type}；2根据站点分类表，结合步骤3生成的基于手机定位数据的地铁出行链OD信息表，生成区域不同站点分类的OD信息表，再结合小区与站点空间分布情况，进行基于手机定位数据的客流腹地的空间竞争优势分析；确定小区与站点之间的空间分布权重和人口覆盖权重，再融合站点区位空间分布和人口覆盖，生成站点客流出行链OD数据；步骤5：基于多元数据的地铁客流腹地和站点OD分布的校核；基于步骤4客流腹地的空间竞争优势分析，结合线网站点客流OD路径推断，最终生成地铁线网站点客流出行链OD分布表；然后基于站点客流OD数据和调查数据，实现基于手机定位数据的轨道客流出行链还原和修正；所述基于多元数据的地铁客流腹地和站点OD分布的校核具体为：基于步骤4客流腹地的空间竞争优势分析，结合线网站点客流OD路径推断，最终生成地铁线网站点客流出行链OD分布表；然后基于站点客流OD数据和调查数据，实现基于手机定位数据的轨道客流出行链还原和修正； 其中，和分别是起始站和终点站的来源地和目的地小区之间不同线路的客流腹地数据，是指在起始站和终点站的来源地和目的地小区之间不同线路的客流调整系数，xl_odσ指不同线路在起始站和终点站之间的OD出行量数据，Fασ,xσ即为在一定的时间范围内获得地铁客流出行链还原OD数据与站点之间OD数据在不同区域站点分类的最小化过程。

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