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對于AFC數(shù)據(jù)推算法，傳統(tǒng)的地鐵出行路徑采用“最短路徑法”［3］，即最短路徑上客流量按100%分配，其他路徑則全為零。但實(shí)際中出行者的路徑選擇并非完全按最短路。陸奕婧［4］通過分析影響路徑選擇的主要因素，建立了簡單的路徑選擇概率計(jì)算模型;孫延碩等［5］利用圖論的方法，提出一種叫“單限制多權(quán)值的第K(≤3)短路徑”算法，算法將換乘路徑的里程數(shù)和換乘站數(shù)作為乘客選擇某條路徑的主要衡量標(biāo)準(zhǔn)，搜索滿足限制條件的最短路徑、次短路徑和漸次短路徑，然后以換乘路徑選擇概率的方式，計(jì)算各條路徑的選擇比例;徐瑞華等［6］通過研究路徑的綜合出行阻抗與最短路徑阻抗的關(guān)系，提出以正態(tài)分布函數(shù)描述出行路徑選擇行為;殷錫金［7］基于AFC數(shù)據(jù)，提出了“鑒識車票乘車路徑理論”，根據(jù)列車在各地鐵站點(diǎn)實(shí)際到發(fā)時(shí)刻，將乘客進(jìn)站時(shí)段、進(jìn)站時(shí)間、換乘時(shí)間、出站時(shí)間與之進(jìn)行比較，當(dāng)兩者在一個(gè)合理的時(shí)間段內(nèi)時(shí)，即認(rèn)為該路徑是乘客所選路徑;劉劍鋒［8］采用Logit隨機(jī)路徑選擇模型，建立了路徑選擇方法模型。但是，這些方法均是通過理論模型推算，與乘客實(shí)際的出行路徑存在一定的誤差，該誤差因模型的不同具有一定的偏向性。至今仍沒有一種公認(rèn)的、權(quán)威的出行路徑算法模型。

手機(jī)定位信息研究應(yīng)用現(xiàn)狀

隨著無線通信網(wǎng)絡(luò)的逐步完善，我國手機(jī)用戶數(shù)量得到快速的增長，手機(jī)用戶由2006年的4．6億發(fā)展到2010年的近8．6億［9］。同時(shí)，手機(jī)定位信息的應(yīng)用，也得到各國學(xué)者的重視，并利用各類檢測手段進(jìn)行了大量的相關(guān)研究。Lovell［10］，Bar-Gera［11］等利用仿真方法研究了不同手機(jī)定位方法下車速估計(jì)的精度，結(jié)果表明利用手機(jī)定位信息能很好地區(qū)分車流在不同狀態(tài)下的速度。在國內(nèi)，2008年中國移動委托國家智能交通系統(tǒng)工程技術(shù)研究中心(NationalCenterofITSEngineeringandTechnology，ITSC)組織實(shí)施了“基于手機(jī)位置采集實(shí)時(shí)交通信息科研項(xiàng)目”實(shí)驗(yàn)，這是國內(nèi)首次大范圍嘗試?yán)檬謾C(jī)位置進(jìn)行實(shí)時(shí)交通信息分析與采集，所得行程時(shí)間準(zhǔn)確率約70%。而劉淼等［12］、張博［13］從城市交通的角度研究了手機(jī)定位信息在居民出行調(diào)查中的運(yùn)用，如居民出行OD、出行方式等數(shù)據(jù)的獲取原理。本文利用手機(jī)被動定位(cellid定位法)產(chǎn)生的信令數(shù)據(jù)，通過分析地鐵乘客在地鐵系統(tǒng)內(nèi)部的手機(jī)信令數(shù)據(jù)，研究乘客出行規(guī)律，實(shí)現(xiàn)乘客出行路徑的精確識別。

地鐵乘客出行路徑辨識算法

無線通信位置信息產(chǎn)生原理處于待機(jī)狀態(tài)的手機(jī)通過基站(BaseStation，BS)與無線通信網(wǎng)絡(luò)保持聯(lián)系，無線通信網(wǎng)絡(luò)對手機(jī)所處的位置區(qū)(LocationArea，LA)信息進(jìn)行記錄，該信息稱為位置區(qū)代碼(LocationAreaCode，LAC)，在用戶撥打電話和接聽電話時(shí)根據(jù)所記錄的位置區(qū)信息可通過呼叫路由選擇找到手機(jī)，建立通話連接，位置信息都以數(shù)據(jù)庫的形式存儲在來訪用戶位置寄存器中。在正常情況下，當(dāng)移動臺(MobileStation，MS)發(fā)生以下事件［14］時(shí)會向寄存器上傳信息(包括上傳的時(shí)間、事件編號、所用的基站編號即CellID)，稱為位置點(diǎn)信息。1)需要使用網(wǎng)絡(luò)通信時(shí)，如主叫、被叫、發(fā)短信、收短信2)開、關(guān)機(jī);3)周期性位置更新:長時(shí)間沒有上報(bào)位置信息時(shí);4)小區(qū)切換:在移動中打電話切換了所使用的基站時(shí);5)正常位置更新:在待機(jī)狀態(tài)下跨越了位置區(qū)時(shí)。若沒有發(fā)生以上事件，MS會以一定的時(shí)間間隔自動上報(bào)信息置寄存器中。

算法基本思想在無線通信中，為保持良好的無線通信服務(wù)，進(jìn)行位置區(qū)域劃分時(shí)，通常把每條地鐵線路賦予不同的LAC編號，例如地鐵線路1的基站S11，S12，…，S1i，用同一個(gè)LAC表示，地鐵線路2的基站S21，S22，…，S2i，用另外一個(gè)LAC表示。根據(jù)無線通信原理，除了正常的通信事件外，跨越不同的LAC時(shí)，也將發(fā)生位置信息的上傳。地鐵出行者路線可分兩種類型，一是出行中未發(fā)生換乘，二是發(fā)生了線路間換乘。如圖2所示，當(dāng)?shù)罔F出行者經(jīng)地面基站GS1范圍進(jìn)入地鐵線路1的S11站點(diǎn)時(shí)，跨越不同的LAC，將向無線通信網(wǎng)絡(luò)上報(bào)當(dāng)前位置信息;當(dāng)出行者再經(jīng)換乘站TS12至站點(diǎn)S1i下車時(shí)，在出站口跨越至基站GS2的信號覆蓋范圍時(shí)，發(fā)生LAC切換，也向無線通信網(wǎng)絡(luò)上報(bào)位置信息，出行者的下車站點(diǎn)便可確定。當(dāng)出行者經(jīng)換乘TS12至地鐵線路2的站點(diǎn)S2i下車時(shí)，同理若中間未發(fā)生任何其他通信事件，在換乘TS12由線路1換乘至線路2時(shí)，跨越不同的LAC，向無線通信網(wǎng)絡(luò)上報(bào)位置信息，最后經(jīng)S2i出站，跨越LAC至基站GS3，再次發(fā)生上報(bào)位置信息事件。除跨越位置區(qū)發(fā)生位置信息更新外，當(dāng)途中發(fā)生任何其他通信事件(主叫、被叫、發(fā)短信、收短信、開機(jī)、關(guān)機(jī))，也將發(fā)生位置信息的更新，這些信息可用于出行路徑的修正。

算法流程基于手機(jī)定位信息的地鐵出行路徑辨識算法流程如圖3。計(jì)算流程主要包括數(shù)據(jù)過濾預(yù)處理、基站與地鐵站點(diǎn)匹配、路徑有效性判別等步驟，三個(gè)關(guān)鍵步驟均要利用地鐵基站數(shù)據(jù)庫，該數(shù)據(jù)包含信息如表2所示。

數(shù)據(jù)過濾數(shù)據(jù)過濾包括兩部分內(nèi)容:一是無效數(shù)據(jù)過濾，初始手機(jī)信令數(shù)據(jù)可能包含一些錯(cuò)誤的無效數(shù)據(jù)，進(jìn)行分析之前應(yīng)進(jìn)行剔除處理;二是地鐵出行用戶數(shù)據(jù)過濾，結(jié)合地鐵基站數(shù)據(jù)庫，將出行用戶中不包含地鐵出行的過戶提前過濾，減少后期計(jì)算工作量。

基站與地鐵站點(diǎn)匹配基站與地鐵站點(diǎn)匹配是出行路徑辨識的核心算法，主要包括進(jìn)地鐵站點(diǎn)辨別、換乘站點(diǎn)辨別、出地鐵站點(diǎn)辨別。定義出行者在某一時(shí)刻上傳的位置信息為Ti(Ci，Li，ti，Ei)，其中Ci是i時(shí)刻位置信息對應(yīng)的CellID號，Li是i時(shí)刻位置信息對應(yīng)的LAC號，ti是上傳時(shí)間，Ei是i時(shí)刻位置信息對應(yīng)的事件類型;地鐵基站數(shù)據(jù)庫以集合DB(C，L，Line，Station)表示，其中C，L意義同前，Line為地鐵線路，Station為地鐵線路的站點(diǎn)。算法步驟如下:1)將個(gè)體出行用戶按信令提交時(shí)間先后排序。2)按信令先后順序迭代判別，當(dāng)首次出現(xiàn)信令Ti(Ci，Li，ti，Ei)中的Ti(Ci，Li)∈DB(C，L)，且Ti(Ei)為正常位置更新事件時(shí)，令該基站對應(yīng)DB中地鐵站點(diǎn)為本次出行進(jìn)入地鐵站點(diǎn)的位置Enter(Line，Station)。3)繼續(xù)信令數(shù)據(jù)迭代。若信令Ti+1(Ci+1，Li+1，ti+1，Ei+1)中的Ti+1(Ci+1，Li+1)∈DB(C，L)，且Ti+1(Ei+1)為非正常位置更新事件或Ti+1(Ei+1)=Ti(Ei)時(shí)，把該信令對應(yīng)地鐵站點(diǎn)加入集合M(Linei，Stationij)，用于最后對算法辨識路徑結(jié)果修正;若Ti+1(Ci+1，Li+1)∈DB(C，L)，且Ti+1(Ei+1)為正常位置更新事件，Ti+1(Ei+1)≠Ti(Ei)時(shí)，令該基站對應(yīng)的地鐵站點(diǎn)為本次出行的換乘站點(diǎn)之一TS(Line，Station)。4)按步驟3)繼續(xù)迭代判斷，若信令Ti+k(Ci+k，Li+k，ti+k，Ei+k)中的Ti+k(Ci+k，Li+k)DB(C，L)，且Ti+k(Ei+k)為正常位置更新事件，Ti+k(Ei+k)≠Ti+k(Ei+k－1)，令該基站對應(yīng)的地鐵站點(diǎn)為本次出行的出地鐵站點(diǎn)Exit(Line，Station)，結(jié)束本次出行判斷。5)個(gè)體居民出行鏈中一天出行可能存在多次乘坐地鐵，因而繼續(xù)對信令數(shù)據(jù)迭代判斷，重復(fù)2)～4)，直至信令數(shù)據(jù)全部判斷完畢。

地鐵路徑有效性判別經(jīng)基站與地鐵站點(diǎn)匹配后，可初步得到地鐵出行進(jìn)入地鐵站點(diǎn)(起點(diǎn))、換乘站點(diǎn)、離開地鐵站點(diǎn)(迄點(diǎn))，但在實(shí)際數(shù)據(jù)條件下，由于無線通信網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集不穩(wěn)定等因素，可能存在信令數(shù)據(jù)丟失，導(dǎo)致無法匹配合適站點(diǎn)作為進(jìn)入地鐵、線路換乘、離開地鐵的站點(diǎn)。因此需對匹配站點(diǎn)進(jìn)行有效性檢驗(yàn)，檢驗(yàn)方法包括二種:一是出行進(jìn)、出站點(diǎn)(起迄點(diǎn))完整性檢驗(yàn);二是換乘站點(diǎn)合理性檢驗(yàn)。1)地鐵出行起迄點(diǎn)完整性檢驗(yàn)。一次完整的地鐵出行至少包括進(jìn)站和出站點(diǎn)，因此，若經(jīng)基站與地鐵站點(diǎn)匹配得到的每次出行結(jié)果中無法完整地包含進(jìn)站和出站站點(diǎn)，則認(rèn)為此次出行不完整，應(yīng)從有效出行中剔除;此外，還存在一天多次地鐵出行的情形，需對相鄰換乘點(diǎn)間的時(shí)間間隔進(jìn)行判別，若超出一定閾值，則此次出行也應(yīng)從有效出行中剔除，剔除數(shù)據(jù)作為計(jì)算樣本，將加入集合Error中，用于對結(jié)果質(zhì)量評價(jià)。2)地鐵換乘站點(diǎn)合理性檢驗(yàn)及路徑修正。經(jīng)第一步起迄點(diǎn)完整性檢驗(yàn)后，出行路徑已包括較為完整的出入地鐵站點(diǎn)，此步驟主要針對換乘站點(diǎn)的合理性進(jìn)行檢驗(yàn)，同時(shí)，利用

節(jié)中基站與地鐵站點(diǎn)匹配過程中得到的M(Linei，Stationij)進(jìn)行路徑修正。記第一次換乘站為TS1(Line，Station)，進(jìn)入站點(diǎn)為Enter(Line，Station)，若Enter(Line)的地鐵線路包含了站點(diǎn)TS1(Line)，則認(rèn)為本次換乘路徑匹配成功。若TS1(Station)不包含在線路Enter(Line)中，則利用M(Linei，Stationij)進(jìn)行修正，修正步驟如下:步驟1在軌道拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)中尋找站點(diǎn)Enter(Line，Station)與TS1(Station)之間的第K短路徑，集合M(Linei，Stationij)完全包含在該路徑經(jīng)過的站點(diǎn)時(shí)，認(rèn)為該第K短路徑為站點(diǎn)Enter(Line，Station)與TS1(Station)之間的實(shí)際出行路徑，如圖6所示，由Enter站點(diǎn)進(jìn)，第一次換乘出行于TS4，尋找Enter與TS4間的第K短路徑，假設(shè)為Enter—TS1—TS4，若M(Linei，Stationij)包括M1和M2，即M1、M2完全包含在該K短路Enter—TS1—TS4的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中，則認(rèn)為Enter-TS1-TS4為站點(diǎn)Enter與TS4間的實(shí)際出行路徑;當(dāng)K達(dá)到一定閾值時(shí)，仍然無法找到能夠完全匹配的路徑，認(rèn)為此次匹配失敗，剔除樣本，加入集合Error中。步驟2若步驟1匹配成功或修正后匹配成功，進(jìn)行換乘點(diǎn)TS1(Station)與換乘點(diǎn)TS2(Station)間的路徑匹配，匹配方法與步驟1相同，直至所有換乘點(diǎn)與出站點(diǎn)匹配完成后，結(jié)束判斷。

實(shí)例分析

為對算法的合理性進(jìn)行檢驗(yàn)，以北京市軌道交通網(wǎng)絡(luò)為對象進(jìn)行研究分析。地鐵四號線的靈境胡同站與地鐵5號線的劉家窯地鐵站間的出行包括以下兩條合理路徑(可行路徑大于2條)，如圖7所示，即可通過地鐵線路1換乘，也可通過地鐵線路2換乘，兩條路徑的出行時(shí)間費(fèi)用相差不大，但高峰時(shí)刻1號線比2號線擁擠。本次算法驗(yàn)證數(shù)據(jù)來源于中國移動北京分公司，該公司在北京擁有3萬多無線通信基站，在軌道交通網(wǎng)絡(luò)中，基站布置于各個(gè)地鐵站點(diǎn)處，每條地鐵線路有不同LAC，周期性位置更新時(shí)間約2h。算法驗(yàn)證共采用有效樣本160個(gè)。劉家窯至靈境胡同方向有效樣本78個(gè)，經(jīng)3．3．2節(jié)的基站與地鐵站點(diǎn)匹配后，初步得地鐵出行起、迄點(diǎn)，表3給出了起、迄點(diǎn)判別結(jié)果的兩類典型示例，一是可直接得出行路徑，二是經(jīng)修正后可得出行路徑。根據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果可知:由劉家窯至靈境胡同方向共78個(gè)有效樣本，其中可直接判別路徑的74個(gè)，需進(jìn)行路徑修正的4個(gè);由靈境胡同至劉家窯方向共82個(gè)有效樣本，可直接判別路徑的77個(gè)，需進(jìn)行路徑修正的5個(gè)。路徑修正后得出行路徑統(tǒng)計(jì)如表4:經(jīng)1號線換乘21個(gè)，經(jīng)2號線換乘57個(gè)，比例約1∶2．7，在上午時(shí)段比例約1∶3.1，下午時(shí)段比例約1∶2．38，結(jié)果表明，上午選擇2號線的比例要高于下午選2號線的比例。靈境胡同至劉家窯方向有效樣本82個(gè)，經(jīng)1號線換乘20個(gè)，經(jīng)2號線換乘62個(gè)，比例約1∶3.1，在上午時(shí)段比例為1∶3．25，下午時(shí)段比例為1∶3．06。由以上分析可以看出，在劉家窯與靈境胡同間的出行路徑，2號線的選擇比例大約為1號線3倍，這主要是由于1號線流量大、負(fù)荷度高、服務(wù)水平低，出行者傾向于選擇負(fù)荷度相對低的2號線;在同樣選擇2號線出行時(shí)，上午選擇的比例要高于下午。

結(jié)語

手機(jī)定位信息在交通規(guī)劃與管理中具有良好的應(yīng)用前景。本文通過研究出行者在地鐵出行中被動產(chǎn)生的手機(jī)定位信息，提出了出行路徑辨識的計(jì)算模型，并基于真實(shí)的手機(jī)定位數(shù)據(jù)，對北京軌道路網(wǎng)5號線劉家窯站與4號線靈境胡同站之間的換乘路徑進(jìn)行分析。該方法展現(xiàn)了一種研究地鐵出行路徑的新思路，為地鐵客流組織、出行誘導(dǎo)、票務(wù)清算等提供支持。但是，手機(jī)數(shù)據(jù)的運(yùn)用也面臨不少問題:在數(shù)據(jù)來源方面，由于數(shù)據(jù)源關(guān)系到公眾個(gè)人隱私，因此，在實(shí)際應(yīng)用中，必須合法解決手機(jī)數(shù)據(jù)來源問題;在使用過程中，因?yàn)閿?shù)據(jù)過濾而造成的抽樣率差異對結(jié)果的影響還需要在以后的研究中加以考慮解決。

作者：賴見輝陳艷艷鐘園吳德倉袁奕芳單位：北京工業(yè)大學(xué)建筑工程學(xué)院北京市交通信息中心北京市軌道交通指揮中心