论文总字数：20160字

摘 要

居民的日常出行活动是城市交通需求的直接反映。出行调查以获得居民日常出行数据为直接目的，通过数据分析可挖掘出居民对整个城市交通及其他城市功能需求的特征与分布情况，可对进一步的城市交通规划、建设提供信息与决策支持。随着移动通讯技术以及定位技术的发展，基于手机、GPS等手段和技术在出行调查中的应用推广，可以依据具体的需求采集不同时间的客观的居民出行数据。

本文基于对出行及出行调查的特征分析，首先回顾了国内外在居民出行调查领域研究的发展历程以及研究现状。第二部分着重于移动智能设备在个人出行调查中的研究，分别从数据采集方法和数据处理方法两个方面进行方法的分析讨论。第三部分实证分析。选取微软亚洲研究院的Geolife项目中收集到的用户出行数据，利用前文讨论的数据处理方法进行算例分析。最后总结全文，并讨论出行调查的未来发展及其延展应用领域。本文所讨论的一些数据采集和处理方法，在居民出行调查领域历经多年的发展和创新，对于发掘居民出行规律具有重要意义。

关键词：居民出行调查; GPS定位技术; 智能手机; 出行模式识别

Personal travel data collection and analysis based on intelligent mobile devices

Abstract

Daily travel of residents is a direct reflection of urban traffic demand. Travel survey aims to obtain the residents daily travel, digging out the residents’ demand of traffic and other urban functions characteristics and distribution through data analysis. Travel survey provide information and decision support for further urban traffic planning and city construction. With the development of mobile communication technology and positioning technology, travel survey based on the mobile phones, GPS and other tools and techniques has been branded. It can collect different time objective of residents travel data according to the specific needs of survey.

This paper based on the analysis of the characteristics of travel and travel survey. First this paper reviews the development process and research status of the domestic and foreign residents travel survey research field. The second part focuses on the study of mobile intelligent devices in the personal travel survey, respectively, from the data acquisition technology and data processing technology two aspects of the method of comparison. The third part is to carry out the simulation experiment. This part select users' travel data from GeoLife GPS Trajectories, then process that with the data processing methods discussed earlier. Finally, the paper summarizes the whole paper, and discusses the extended application areas of travel survey in the future. The data acquisition and processing methods discussed in this paper, after many years of development and innovation in the field of residents travel survey, is of great significance to explore the law of the residents travel.

Keywords：Travel survey；GPS location technology；Smart phone；Travel pattern recognition

目 录

摘 要 I

Abstract II

第一章 绪论 - 1 -

1.1 研究背景 - 1 -

1.2 研究综述 - 1 -

1.3 研究内容 - 2 -

1.4 研究技术路线 - 3 -

第二章 居民出行数据采集方法 - 4 -

2.1 传统的日志调查 - 4 -

2.2 基于GPS技术的出行数据采集 - 5 -

2.3 基于移动智能设备的数据采集 - 5 -

第三章 出行调查数据预处理 - 7 -

3.1停留或移动识别 - 7 -

3.2 路径匹配 - 8 -

3.3 数据库管理 - 9 -

第四章 出行模式识别 - 10 -

4.1 模糊逻辑识别方法 - 10 -

4.2 BP神经网络方法 - 12 -

第五章 实证分析 - 14 -

5.1 数据来源 - 14 -

5.2 数据预处理 - 14 -

5.3 出行模式识别 - 16 -

5.4 实验结论 - 17 -

第六章 结论 - 18 -

6.1 未来发展 - 18 -

6.2延展应用 - 18 -

致 谢 - 19 -

参考文献 - 20 -

第一章 绪论

1.1 研究背景

出行调查（Travel Survey）采集现实世界中人类出行活动及相关信息，通过分析处理出行数据，得到某一地区人类活动的习惯。我国的出行调查研究是城市交通综合调查的重要组成部分。随着我国现代化进程的推进，交通问题日益显著。为了科学有效地解决交通问题，促进城市未来的发展，越来越多的城市展开了居民出行调查。目前，大多数国家和地区都定期地开展不同目的的出行调查，为交通规划、发展战略以及交通设施建设等方面服务。

传统的出行调查常采用问卷调查和活动日志等方法，辅以全球定位系统等技术，需要消耗大量成本和时间。随着经济和科技的发展，智能移动设备尤其是智能手机逐步普及为出行调查提供了更多的便利。通过智能移动设备收集出行数据克服了传统方式的主观误差、时空偏差等弊端，具有及时性、准确性和易操作等优点。

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