一种基于手机信号数据的出行方式识别方法

摘要

本发明提供了一种基于手机信号数据的出行方式识别方法，其特征在于，步骤为：先建立虚拟传感器网络，随后根据先验知识配置五种出行方式的三个属性的合理取值范围，该取值范围用分段线性函数来表示，称为可能性映射函数，然后获取手机信号数据，通过基于虚拟传感器网络的路径匹配计算基于线路的可能性数值，再计算基于距离、时耗、速度三个属性的可能性数值，通过可能性数值判断该手机用户的该次出行是属于哪种方式。本发明的优点是：充分依托现有的移动通信网络资源，采用结构灵活、易于扩展、计算简单的方法，以出行者的单次完整出行过程的手机信号数据作为输入，实现五种常规出行方式的自动化识别，进而获取极具时效性的出行方式相关信息。

主权项

1.一种基于手机信号数据的出行方式识别方法，其特征在于，步骤为：步骤1、建立由虚拟传感器节点和路段构成的虚拟传感器网络，在该虚拟传感器网络中包括轨道交通专用的虚拟传感器子网络和地面公交专用的虚拟传感器子网络；步骤2、根据先验知识配置五种出行方式的三个属性的合理取值范围，其中，五种出行方式分别为轨道交通、地面公交、私人机动车、自行车和步行，三个属性为出行距离、旅行时间和平均速度，合理取值范围用分段线性函数来表示，称为可能性映射函数，每个属性的每种出行方式对应一个分段线性函数，即共有15个分段线性函数，分段线性函数的自变量为属性数值，分段线性函数的值为某个出行者的某次出行属于五种出行方式中的一种的可能性；步骤3、获取某个出行者在一次完整出行过程中的所有手机信号数据；步骤4、通过虚拟传感器网络地理译码得到每个手机信号数据所对应的虚拟传感器节点组成虚拟传感器节点序列，并从每个手机信号数据中获取该出行者在路网上的实际位置信息；步骤5、将虚拟传感器节点序列与轨道交通专用的虚拟传感器子网络进行路径匹配，计算得到本次出行位于轨道交通线路上的出行距离Lrail、旅行时间Trail和平均速度属性Vrail，根据匹配结果计算步骤3所述的出行者本次出行符合轨道交通线路的可能性数值；步骤6、将虚拟传感器节点序列与地面公交专用的虚拟传感器子网络进行路径匹配，计算得到本次出行位于地面公交线路上的出行距离Lbus、旅行时间Tbus和平均速度属性Vbus，根据匹配结果计算步骤3所述的出行者本次出行符合地面公交线路的可能性数值；步骤7、根据出行过程中各个手机信号数据的发生时刻与空间位置，计算步骤3所述的出行者本次出行的三个属性，即出行距离L、旅行时间T和平均速度V；步骤8、分别将步骤5、步骤6及步骤7得到的三个属性值带入步骤2得到的可能性映射函数，得到每种出行方式基于每种属性的每个可能性数值，即一共得到15个可能性数值；步骤9、基于步骤5得到的可能性数值、步骤6得到的可能性数值及步骤8得到的可能性数值，计算步骤3所述的出行者本次出行属于每一种出行方式的可能性，将可能性最大的出行方式作为出行方式判断结果。