[发明专利]一种边境地区陆路口岸整体布局方法

权利要求书

1.一种边境地区陆路口岸跨界交通可视化分析平台构建方法，其特征在于：

1.1基于手机信令数据进行跨界客流识别和交通特征分析；

口岸内部及周边设置一定数量的基站，采用泰森多边形方法表示基站的实际服务范围；

Step1.采集研究区域内基站的原始手机信令数据，将基站分为三类：1)覆盖口岸监管区的基站，用Q₁表示；2)覆盖交通枢纽的基站，用Q₂表示；3)与边境线有重叠的基站，用Q₃表示，选取上述三类基站覆盖的范围作为研究区域Q；

Q＝Q₁+Q₂+Q₃

Step2.数据清洗：对采集到的手机信令数据进行预处理，使之满足客流特征提取要求，主要包括信令数据简化、信令数据除燥、数据扩样；

Step3.将客流数据分类：根据用户与三类基站的对应关系将研究范围内的用户分为4类：居民、工作人员、城市客流以及跨界客流；

①居民：将凌晨0:00-5:00停留时间大于4小时的研究区域内用户认定为居民，居民数据一定出现在第三类基站,可能出现在第二类基站；

②工作人员：将9:00-16:00时段内累计停留时间超过5小时的用户识别为工作人员，工作人员在三类基站都有可能出现；

③城市客流：在研究范围内，没有固定的驻留地点，总停留时间短于其他类型用户；城市客流在三类基站都有可能出现；

④跨界客流：不会连续几天出现在研究区域，跨界客流一定出现在第一类基站，可能出现在第二类和第三类基站；

Step4.跨界客流识别：根据不同类型用户的出行特征，识别跨界旅客和非跨界客流，建立跨界旅客数据库；

所述Step4.跨界客流识别具体包括以下步骤：

(1)建立原始数据集：选择口岸开放时间T_开至关闭时间T_闭内，把经过Q₁的所有用户进行标记，作为跨界旅客识别的原始数据集；

(2)提取用户的出行链：基于手机信令数据提取原始数据集用户的出行链，结合出行链中的活动点及每个活动点的停留时间，基于出行链识别旅客身份；

(3)剔除居民数据、工作人员数据、城市客流数据，得到跨界旅客数据；

所述剔除居民数据、工作人员数据、城市客流数据具体为：

1)剔除居民数据：连续多日，每天在0：00至5：00时段内，若用户在研究范围内相关基站停留时间t₁≥4h，出行链有固定出行起点，且起点或讫点在研究区域内，将这类用户识别为居民，剔除居民数据；

式中O_i，D_i为用户i的出行起讫点所在基站，Q为研究区域所有基站；P_i为用户i经过的中途点；t₁为用户在凌晨期间在区域内的停留时长；

2)剔除工作人员数据：连续多日，每天在口岸开放时间段内，累计连接基站时长t₂5h，出行链起点或讫点在研究区域内，在研究区域内有固定停留点，将这类用户识别为口岸及周边工作人员，剔除工作人员数据；

式中O_i，D_i为用户i的出行起讫点所在基站，Q为研究区域；P_i为用户i经过的中途点；t₂为用户在工作时间内在区域内的停留时长；

3)剔除城市内部客流数据：在口岸开放时间内，存在用户经过周边的基站，停留时间t₃1.0h，出行链起讫点均在研究区域外，在研究区域内没有固定停留点，将这类用户识别为城市内部客流，剔除内部客流数据；

式中O_i，D_i为用户i的出行起讫点所在基站，Q为研究区域；P_i为用户i经过的中途点；t₃为用户全天在区域内的停留时长

Step5.客流特征提取：在识别跨界旅客出行轨迹后，进行汇总统计及扩样，最后提取跨界客流特征，包括口岸通关量、高峰小时客流量、客流空间分布；具体如下：

(1)统计客流总量及出行时间分布：区分口岸的发生量和吸引量，统计跨界旅客用户的数量及不同时段的比例分布，并计算与总体跨界客流量的比例；分入境客流时间分布和出境客流时间分布统计客流时间分布；将上述获取的特征信息根据运营商的市场占有率进行扩样；

(2)计算客流OD分布：在生成跨界旅客出行链时，将各次出行的起、终点根据空间坐标信息映射至对应的交通小区，以获取口岸至各交通小区的出行量，上述的各次出行在计算出行量时,需要区分口岸的发生和吸引；

对于口岸p与任意交通小区q之间的出行量OD_pq计算如下，根据计算所得的出行量建立出行的OD矩阵：

式中：为从口岸出行至交通小区q的跨界旅客总量之和；

为从交通小区q出行至口岸的跨界旅客总量之和；

1.2基于货车定位数据进行跨界货运交通调查分析；

1.3将多源数据相互校核；

1.4构建基于地理设计理念的跨界交通可视化分析平台。