基于朴素贝叶斯分类的居民出行起讫点识别方法

针对手机信令数据存在的精度不高、时间间隔大、信号"乒乓切换"等问题,提出一种基于朴素贝叶斯分类(NBC)的方法来利用手机定位数据识别居民出行起讫点(OD)。首先,利用80位志愿者连续1个月记录的出行活动数据,依据职住距离分类统计移动和停留状态下的条件概率分布;其次,建立用于表征用户移动停留状态的两个特征参数指标:方向夹角和最小覆盖圆直径;最后,依据NBC原理计算用户的移动或停留状态概率,将连续两个以上为移动状态的过程集聚为出行OD。利用厦门市移动的手机定位数据的分析结果表明:所提方法得到的人均出行次数的平均绝对百分比误差(MAPE)误差为7.79%,具备较高的精度,出行OD的分析结果可以较好地反映真实出行规律。