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  • 手机信令数据 手机信令数据是指移动终端用户在发生通话、短信、上网及变换寻呼区时在运营商网络中产生的大量手机信令数据。 手机信令数据直接来源于运营商(中国移动、中国联通、中国电信)的移动通信系统,通常对A...

    手机信令数据

    手机信令数据是指移动终端用户在发生通话、短信、上网及变换寻呼区时在运营商网络中产生的大量手机信令数据。

    手机信令数据直接来源于运营商(中国移动、中国联通、中国电信)的移动通信系统,通常对A接口与E接口进行监测,采集并导出信令数据副本。采集的主要信令类型包括主叫、被叫、挂机、接收短信、发送短信、正常位置更新、周期性位置更新、BSC切换等。

    手机信令数据中主要包括的字段有:

    • 加密后的用户标识ID:可理解为加密脱敏后手机用户的ID,且全网唯一;
    • 时间戳:记录了信令事件的发生时间,可表征用户的时间信息;
    • 小区识别码(cell identify,CID):信令事件发生时所占用的基站小区,可表征用户的位置信息;
    • 信令事件类型(procedure type):记录了用户手机业务类型,如挂机、发短信、接短信、主叫、被叫、正常位置更新、上网流程等。
    • 基站经度:信令事件发生时所占用的基站的经度;
    • 基站纬度:信令事件发生时所占用的基站的维度。

    基于手机信令的用户出行轨迹挖掘

    用户信令数据中的位置信息是用户在出行过程中接入周边基站产生的位置数据,这个位置信息是基站的经纬度。

    要利用用户手机信令数据获取用户的移动轨迹,首先要对用户进行定位,然后随着时间的推移就能得到一系列的定位点,将这些定位点匹配到路网上,即为用户的移动轨迹。

    因此,基于手机信令的用户出行轨迹挖掘可以定义为:给定一条手机信令轨迹TT和一个路网GG,在GG中找到与轨迹TT所对应的路径PP,以PP作为用户的移动轨迹。

    所以基于手机信令的用户出行轨迹挖掘的流程大致如下:

    1. 用户定位:根据手机信令数据分析出用户当前所在的位置。
      最简单的手机信令定位方法就是将信令数据中的基站位置信息,作为用户的位置信息,这种定位算法也叫做COO定位法(COO定位法是最简单最通用的信令数据定位算法,缺点是定位精度不高)。更多关于信令数据定位算法及各算法的优缺点的介绍参见这篇文章
    2. 道路匹配:将从步骤1得到的定位匹配到实际路网上,得到用户的行驶路径。
      目前常见的道路匹配方法有,基于几何的方法,比如点映射、点到路段的映射、路段到路段的映射;以及基于概率模型的方法,比如HMM。更多关于道路匹配算法及各算法的优缺点的介绍参见这篇文章
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    伦敦2050年交通发展计划

    抓好公交场站建设 助推公交优先发展——常州公交集团场站建设经验分享

    来源:北京交通发展研究院44020f9a16d362054874529d9b9f6337.png

    导 语

    随着大数据在交通行业的广泛应用,手机信令数据凭借其高抽样率和稳定的时空连续性成为交通研究者的重要参考工具。目前手机信令数据在交通行业主要应用在出行OD及职住特征分析上,其他方面受限于其数据特征与分析难度而少有应用。然而,轨道系统内基站设置相对独立,且随着4G信令数据回传密度的提升,让基于信令数据的轨道客流出行监测与分析成为了可能。相较于传统地铁票卡数据结合模型分配获取轨道客流分布的方法,一方面,信令数据的监测能更为直接的反应乘客在地铁中的真实换乘规律;另一方面,信令数据是目前能够将轨道站内出行与站外出行挂接的最佳方式,弥补了传统票卡数据站外数据缺失的不足,为出行者一体化出行特征分析提供了重要支撑。

    本文基于伪码信令数据对轨道线网内的出行路径进行了匹配与补齐,提取了各个站点OD间的出行路径比例,以票卡数据为全样本进行分配,获取了轨道线网内各个断面的客流分布结果。基于以上结果简述手机信令数据在轨道交通客流特征分析中的应用和未来随着技术和数据的完善带来的新的应用方向。

    1 基于手机信令数据的轨道交通客流分布

    基于乘客在轨道网中的伪码信令记录实际分布和行进轨迹,与轨道交通刷卡数据进行融合计算,得到轨道交通整体运行情况,包括断面客流、换乘量、路径选择概率等。

    (1)断面客流分布

    传统的轨道交通断面客流是通过多路径概率选择模型,并经过调查验证来计算。基于手机信令数据的路径分析可直接获得乘客的路径选择概率,再通过轨道交通刷卡数据进行扩样,得到断面客流分布。图1为北京市轨道交通网早高峰6:00-10:00断面客流分布情况。

    e9ba72d119bf688c002eed9d0366d03d.giff8bf5261ba3a36ae51dabd0fa3067e9a.png图1 北京轨道交通早高峰6:00-10:00断面客流分布

    早高峰时段客流量最大的7:30-8:30高峰小时内,全网最高峰断面位于6号线十里堡至金台路断面,高峰小时断面客流达5.4万人左右,另外流量较大的还有13号线上地至

    五道口断面、4号线菜市口至宣武门断面等。

    (2)换乘客流分布

    基于手机信令数据的轨道交通乘客轨迹分析,结合刷卡数据进行扩样,可获取换乘站点的换乘客流分布,如图2所示。

    e9ba72d119bf688c002eed9d0366d03d.gifce32fae38595bfedf0b6cbd34f77a1a9.png图2 北京轨道交通站点全天换乘量

    在全市所有换乘站中,全天换乘量较大的有四惠站、四惠东、宋家庄、呼家楼、西直门等。

    2、轨道交通路径选择分析

    轨道交通静态客流分配方法一直是轨道交通数据分析中无法绕开的难题。条条大路通罗马,但到底乘客会选择什么样的出行路径?传统的解决方案大多使用Logit模型等复杂模型,以设置不同阻抗的方法计算较为可能的分配方式。而信令数据可以更高效、准确的获得不同偏好人群在地铁中出行路径的选择结果。西直门至国贸的出行为例:

    e9ba72d119bf688c002eed9d0366d03d.gife9a0d62851c520ab1f63e94e6b155fe6.png图3 西直门至国贸站出行各路径选择比例

    从各路径选择结果看出,从西直门出发至国贸共有四条路径:①4号线至西单换乘1号线(选择比例22%),②2号线外环至复兴门换乘1号线(选择比例32%),③2号线内环至建国门换乘1号线(选择比例39%),④2号线外环至建国门换乘1号线(选择比例7%)。

    从乘客的平均走行时间来看,路径③和路径④竟基本相同,分别为33.3分钟和33.5分钟,是四条路径中最快的。

    e9ba72d119bf688c002eed9d0366d03d.gif385806da36445d16b9e2048a979d912e.png图4 国贸站是西直门站各路径分流情况

    相反方向,从国贸出发至西直门的出行中,也有相同的四条路径,而48%的乘客选择了路径②:1号线至复兴门换乘2号线。分析原因为比起坐上车后马上换乘,大多数人会选择先坐一段路程,在末段换乘。两个方向对比看出,对于相同的路径,不同方向的选择结果会有一定差异。

    3、各断面客流走行路径

    和OD分布追踪

    以高峰小时最高断面6号线十里堡至金台路断面为例,分析早高峰8点~9点经过该断面的客流走行路径及OD分布(如图5)。

    e9ba72d119bf688c002eed9d0366d03d.gif3c81cebb0bbf6c02be2c27e2b71e0311.png图5 十里堡至金台路断面客流6:00-10:00断面客流分布

    可以看出,该断面客流主要是由通州进入CBD周边工作的远距离出行。从出行路径来看,该断面客流走行路径在全网都有分布,6号线较为集中。

    4、轨道站点对站外客流吸引力分析

    信令数据的另一大优势是可以跟踪分析地铁乘客在进站前及出站后的出行行为。比如6号线物资学院路站,早高峰大部分乘客来自于地铁站东边的住宅群中,也有部分乘客来自于2km外的河东岸。对于乘客来源地的追溯为轨道与其他出行方式接驳分析(如周边公交站规划布设)提供了很好的参考。

    e9ba72d119bf688c002eed9d0366d03d.gif168ea2405e1b7fda02a44e2dc173a2c1.png

    图6 物资学院路站早高峰客流来源

    5、未来信令数据在

    轨道交通中的应用方向

    (1)乘客精细的走行路线获取

    现有手机数据因大多基于4G网络环境采集,数据精度有限,随着轨网内5G微蜂窝基站的普及,可以大幅提高对乘客在地铁站内行走路线的刻画精度,比如乘客在站点内部的换乘线路、通道、扶梯选择,在站台的等候时间、聚集位置等,可支撑地铁规划、设计与运营等工作,从而为出行者提供更优质的出行体验。

    (2)全过程出行方式划分

    一体化出行服务中,对于出行不同区段的方式识别至关重要。目前信令数据精度尚无法准确区分地面出行方式,但随着5G的普及和应用,更小基站覆盖范围?带来更小的位置误差,使地面上的出行方式识别成为可能,有力提升一体化出行服务水平。

    总 结

    手机信令数据在轨道交通客流分析中能更精确的描述客流在整个轨道系统内和系统外的出行特征,为轨道运营和线网规划等提供决策依据。随着未来技术的更新,信令数据也将有更广泛的应用方向。

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