[发明专利]一种基于移动通信数据的交通流估算方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种交通流估算与检测技术，特别涉及一种基于移动通信数据的交通流估算方法。

背景技术

随着我国社会经济的发展，道路容量已经不能满足交通量日益增长的需要，激增的交通拥挤、阻塞现象日趋严重，交通污染与事故越来越引起社会普遍的关注。经过长期、广泛的研究和经验教训证明,许多国家己经决定将主要依靠修建更多的道路,扩大路网规模来解决日益增长的交通需要,转移到了利用电子、计算机、通信等现代技术手段来改造现有的道路。比如交通违章自动检测系统、公交智能调度系统、高速公路电子收费系统等项目。基于这些项目的基础上，现有多种导航应用(比如，百度地图、高德地图等)通过GPS定位获取当前交通状况的信息并将信息提供给用户。

获取有关当前交通状况信息的来源有两种，一种是人工提供的观测，另外一种是在一些大型的城市区域中部署的交通传感器网络。但是这两种来源都存在一定的缺陷。比如人工提供的观测提供的信息通常缺乏足以使用的足够的细节。而对于交通传感器网络部署，一方面部署范围有限，另一方面提供的数据可能存在精确度问题。而移动设备与基站之间的通信数据却可以弥补这方面的不足，本实施例基于移动通信数据来估算交通流的情况。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种基于移动通信数据的交通流估算方法，该估算方法克服了现有的利用人工提供的观测或是交通传感器网络提供的交通状况信息检测交通流的不足，解决了在交通状况信息不完整情况下交通流检测准确率较为低下的技术问题，是一种全新的通过基于移动通信数据、利用数据挖掘技术实现交通流的估算方法，该估算方法不仅可以有效解决现有交通流检测技术的不足，而且可以提高现有交通流检测技术的准确性与可靠性。

本发明的目的通过下述技术方案实现：基于移动设备与蜂窝基站之间的通信数据，来检测交通流的变化情况。每个蜂窝基站都可以映射到道路上，因此处于蜂窝基站中的用户数与车流量有一定的关系。随着车辆的移动会发生变化，相邻蜂窝基站中的用户数差值也会随着时间而变化。对上述用户数差值的分析，通过数据挖掘技术，可以估算出道路的交通流变化情况，从而弥补了现有交通流量检测不足。

具体而言，本发明所采用的技术方案如下：一种基于移动通信数据的交通流估算方法，包含以下步骤：

S1、获取移动通信数据的获取；

S2、移动通信数据样本过滤；

S3、移动通信数据样本异常值去除；

S4、移动通信数据样本流量估算；

S5、交通流数据显示。

步骤S1具体为：在实施例中，移动通信数据源包括计算设备和道路上行驶的用户的其他移动设备与蜂窝基站互相通信产生的。数据样本包括了时间戳、蜂窝地址和状态标识符等信息。

步骤S2具体为：根据移动通信数据样本中的蜂窝地址，将数据样本与感兴趣的地理区域中道路路段关联。利用每个数据样本的蜂窝地址来确定该数据样本是否为用户感兴趣的道路段，从而过滤这样的移动通信数据样本，以便不对它们建模。

步骤S3具体为：在所确定的移动通信数据样本组中，通过统计其他组中每个蜂窝中的用户数，计算平均值和标准差来确定本组数据的偏差，偏差比预定阈值大的移动通信数据样本将被识别为异常记录，因此可以丢弃此移动通信数据记录。

步骤S4具体为：位于某个蜂窝中的用户量与交通流量以及路段的行程时间有着密切的关系，且其内在的关系也比较复杂。本实施例，将过滤和去除异常值的移动通信数据，通过设置权重值的方式进行估算。

步骤S5具体为：根据用户输入感兴趣的路段，查询与此路段匹配的蜂窝基站，将此路段的交通状况信息传递给用户，比如通过UI界面显示。

本发明相对于现有技术具有如下的优点及效果：本发明利用移动通信数据对交通流进行估算，从而实时的反馈给用户现阶段的交通状况，包括对移动通信数据的过滤以及调整，以及基于相邻蜂窝距离和时间信息建立估算模型，对交通流进行估算。从而解决在人工提供的观测或是交通传感器网络提供的交通状况信息不足的情况。

附图说明

图1是本发明的方法方框图。

图2是移动通信数据样本过滤示意图。

图3是移动通信数据样本异常值去除流程图。

图4是基于移动通信数据估算交通流量流程图。

具体实施方式

下面结合实施例及附图对本发明作进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。

实施例

如图1所示，一种基于移动通信数据的交通流估算方法，包括以下主要步骤：