[发明专利]一种基于大数据和传统方法相结合的居民出行调查综合扩样校核方法

摘要

本发明提供了一种基于大数据和传统方法相结合的居民出行调查综合扩样校核方法，所述方法的实施步骤如下：第一步：利用多源大数据进行总体初步校核工作；第二步：分类校核，按照通勤出行和非通勤出行两大类对初步校正的出行特征分开进行分类校核；第三步：总体约束再修正，对分类校核后的出行数据进行总体约束再修正。本发明利用多源大数据的大样本或准全样本特性，有利于挖掘沉默出行，还原最真实的居民出行特征；此外，本发明利用大数据的实时性和精确性，使得居民出行调查综合扩样更加精确及时。

主权项

1.一种基于大数据和传统方法相结合的居民出行调查综合扩样校核方法，其特征在于采用大数据和居民出行调查数据相结合进行所述综合扩样校核，所述大数据为多源大数据，包括手机信令数据、上网数据、GPS数据、IC卡数据、高速公路收费数据和卡口数据；所述居民出行调查数据包括入户调查数据和户外调查数据，所述入户调查数据主要包括家庭信息、个人信息和个人出行信息，所述户外调查数据包括道路流量和载客率调查数据、公交客流调查数据和轨道客流调查数据；所述综合扩样校核方法的具体实施步骤如下：第一步：利用多源大数据进行总体初步校核工作：1)首先构建城市现状交通模型；2)然后利用居民出行调查的组合扩样数据得到的出行空间分布构建初始综合矩阵；3)再结合GPS数据、IC卡数据、道路流量和载客率调查数据分离出道路机动车矩阵；4)流量数据OD校正和收敛判断；5)最后进行结果输出即得到初步校正的出行特征；第二步：分类校核，按照通勤出行和非通勤出行两大类对初步校正的出行特征分开进行分类校核：1)所述通勤出行校核包括上下班出行校核和上下学出行校核；2)所述非通勤出行校核包括以下步骤：第一步：利用组合扩样的数据减去通勤出行数量，得到非通勤出行的基础数据库；第二步：在所述非通勤出行的基础数据库中采用有放回抽样方法进行修正，区分出出行目的；第三步：总体约束再修正，对分类校核后的出行数据进行总体约束再修正：1)利用IC卡数据、GPS数据对方式结构进行总量约束修正；2)对时间分布进行约束修正；第四步：至此完成居民出行调查综合扩样校核。