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申请/专利权人：中铁第一勘察设计院集团有限公司

摘要：本发明涉及基于手机信令的铁路车站客流特征提取方法，首先根据车站研究范围设定信令采集基站分布，采集研究区域内相关时段旅客的手机信令数据；然后对手机信令数据进行预处理，使之满足客流特征提取要求，包括信令数据简化、信令数据除燥、数据扩样、铁路网络基站数据库构建；最后在识别旅客出行轨迹后，提取相关车站客流特征，包括车站旅客发送量、客流流向及占比、高峰小时客流量及高峰小时系数、车站最高聚集人数。本发明基于手机定位对旅客手机信令数据进行采集，对手机信令数据进行清洗，在识别旅客出行轨迹的基础上，设计车站客流特征提取技术，用于车站铁路客流的提取，从而低成本、快速、广覆盖、多样化获取车站客流特征。

主权项：1.基于手机信令的铁路车站客流特征提取方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：步骤一，数据提取：根据车站研究范围设定信令采集基站分布，采集研究区域内相关时段旅客的手机信令数据；步骤二，数据清洗：对手机信令数据进行预处理，使之满足客流特征提取要求，包括信令数据简化、信令数据除燥、数据扩样、铁路网络基站数据库构建；步骤三，客流特征提取：在识别旅客出行轨迹后，提取相关车站客流特征，包括车站旅客发送量、客流流向及占比、高峰小时客流量及高峰小时系数、车站最高聚集人数；步骤二中，信令数据扩样的过程为：营运商市场占有率扩样：根据不同运营商市场占有率扩样得到区域拥有手机的旅客数量，设分别为区域内来自P省的拥有某运营商手机的旅客样本量及总量，该运营商市场占有率为αP，则该区域内拥有手机的旅客数量其中采集终端信令抓取率扩样：假设无手机、关机、持有多个手机终端的漏抓部分信令，抓取率为β，则区域旅客总量Npassenger＝Nuserβ；一位终端用户代表旅客人数λ＝1αP*β；步骤二中，基站数据库构建的过程为：构建铁路站点基站数据库DBStationL,C,α和铁路线路基站数据库DBLineL,C，其中L为位置区编码LAC，C为小区编码CELLID、Station为站点名称，Line表示线路名称，α为0-1变量：α＝1表示收集来自候车厅的用户信令，α＝0表示来自站台的用户信令；步骤三中，为提取客流特征数据，定义旅客单次出行数据中第i条手机信令数据为PiTi,Li,Ci,Ei；其中：Ti表示第i条手机信令数据上传时间，即TIMESTAMP信息；Li为第i条手机信令数据的LAC编号；Ci表示第i条手机信令数据的CELLID编号；Ei表示第i条手机信令数据的EVENTID编号；在识别数据文件中添加Station、Site、Behavior、Line四个字段，并用空值填充；其中，Site表示信令采集时旅客位置，在候车厅Site＝Wattingroom，在站台Site＝Platfrom；Behavior表示旅客在站出行行为，旅客进站Behavior＝Enter，旅客检票上车Behavior＝CheckinginAboard，旅客下车出站Behavior＝Exit，旅客换乘Behavior＝Interchange，旅客过站Behavior＝Pass；步骤三中，旅客出行轨迹识别的过程为：依据旅客单次出行信令数据，按照进站、出站、换乘站点识别方法以及出行线路匹配方法，提取旅客单次出行轨迹的时空数据，步骤为：步骤1：进站站点识别与标记搜索首个Pi，满足PiLi,Ci∈DBStationL,C,α＝＝1、Ei＝＝03，令然后依次搜索信令Pi+m，若Pi+mLi+m,Ci+m∈DBStationL,C,α＝＝0、Ei+m＝＝03、Ti+m-Ti≤Tin，其中Tin为旅客进站时间阈值；则判定Pi、Pi+m代表一次进站行为，令Stationi＝Station、Sitei＝Wattingroom、Behaviori＝Enter、Stationi+m＝Station、Sitei+m＝Platfrom、Behaviori+m＝CheckinginAboard，删除第i+1至m-1条信令数据；令k＝i+m，转步骤2；步骤2：出行线路匹配令n∈￠+，依次搜索Pk+n，若Pk+n∈DBLineL,C、Ek+n＝＝03，令Linek+n＝Line，删除第k+1至k+n-1条信令数据，置k＝k+n+l，转步骤3；步骤3：离站站点识别与标记设置旅客离站时间阈值TI-P，若存在信令满足Pk+j∈DBLine′L,C、Ek+j＝＝03、Tk+j-Tk≤TI-P，说明旅客到达Station站后乘坐列车沿线路Line′继续出行，转步骤4；否则，说明旅客到站后没有继续乘坐列车，选择离站，则令Stationk＝Station、Sitek＝Platfrom、Behaviork＝Exit，删除Pk之后的信令，旅客单次出行轨迹识别完毕；步骤4：换乘站点与中间站点识别判断旅客从线路Line到Line′是否需要换乘，若需要，说明站点Station为旅客出行换乘站点，转步骤5；否则，站点Station为旅客出行中间站，转步骤6；步骤5：换乘站点标记令Stationk＝Station、Sitek＝Platfrom、Behaviork＝Interchange；令j′∈0,j，判断Pk与Pk+j之间是否存在信令Pk+j′∈DBStationL,C,α＝＝0，若存在，则删除第k条至第k+j′-1条信令数据，令Stationk+j′＝Station、Sitek+j′＝Platfrom、Behaviork+j′＝Interchange，置k＝k+j′，转步骤2；否则，直接转步骤2；步骤6：中间站点标记令Stationk＝Station、Sitek＝Platfrom、Behaviork＝Pass；令j′∈0,j，判断Pk与Pk+j之间是否存在信令Pk+j′∈DBStationL,C,α＝＝0，若存在，则删除第k条至第k+j′-1条信令数据，令Stationk+j′＝Station、Sitek+j′＝Platfrom、Behaviork+j′＝Pass，置k＝k+j′，转步骤2；否则，直接转步骤2；步骤7：出行路径是否有效遍历上述手机信令数据，若PiTi,Li,Ci,Ei中Station、Site、Behavior、Line四个字段不存在空值，则出行路径有效，否则剔除；步骤三中，客流特征提取的过程为：1车站旅客发送量一定时期内实际购票的全部始发旅客，可根据站台候车收集到的信令数据计算得出,车站在t到t+△T之间的旅客发送量其中：N_P为信令数据库中的信令数据总数；2客流流向及占比通过手机信令数据中的归属地Qcellcore字段进行筛选统计，车站在时刻t到t+△T之间来自地区location的客流可由下式计算得出： 其中： 3高峰小时客流量及高峰小时系数令△t＝1hour,则车站高峰小时客流量高峰小时系数等于高峰小时客流量与15分钟高峰时段交通量扩大为1小时的交通量之比，即车站高峰小时系数4车站最高聚集人数铁路车站旅客最高聚集人数是指全年最高月日均同时最大的车站旅客聚集人数，图解法是通过累计的旅客进站客流量与旅客检票候车客流量差值来确定候车厅的旅客数量[10-15]；设为t时刻车站旅客聚集人数，t+△T时刻车站旅客聚集人数可由下式计算得出：其中， 则车站在时段[T1,T2]的车站旅客最高聚集人数

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