基于手机信令数据的城市居民动态OD矩阵提取方法

现有的城市居民出行调查周期较长,交通小区划分粒度粗糙,导致调查不能及时准确地获取居民出行信息。针对该问题,提出了一种基于手机信令数据的城市居民动态OD矩阵提取方法。首先,针对信令数据中的两种复杂噪声:乒乓切换和漂移数据,提出了基于窗口阈值的检测与等效位置替换方法,以及复杂漂移点的检测和标记处理方法;然后,提出一种改进的ST-DBSCAN聚类方法,引入一种等时化方法将时间信息与空间信息相结合,识别出行过程中的驻留点;最后,基于地理信息系统构建含有道路关键节点的路网,将居民出行OD与路网节点相匹配,有效推导出城市居民动态OD矩阵。实验结果表明:与ST-DBSCAN算法相比,所提改进的ST-DBSCAN算法在聚类效果和识别速度上分别提升了6.10%和5.26%;与统计方法和二阶统计量方法相比,基于改进的ST-DBSCAN算法的动态OD矩阵提取方法在均方误差(MSE)上分别降低了16.98%和21.55%。以北京市为例,运用提出的动态OD矩阵提取方法,能够及时有效地分析城市居民日常与高峰时段的出行特征。

基于手机信令数据的上海五个新城独立性动态特征与趋势研究

“独立的综合性节点城市”是上海“十四五”对五个新城发展的战略性定位和重要要求之一。基于2014年、2020年的两期手机信令数据,从通勤活动和生活活动两个方面测度了上海五个新城的“独立性”及其发展趋势。研究发现,虽然五个新城职住规模较为均衡,但实际“独立性”存在弱化趋势,部分新城向中心城通勤和生活出行的比例高达20%以上,“卧城”特征十分明显;五个新城对周边地区就业和活动的吸引力正在不断增强,但对中心城的“反磁力作用”始终较弱。轨道交通可能大大强化了新城的“卧城”作用,但并没有促进新城的“反磁力”作用。上海五个新城仍处在由依赖中心城区的半独立卫星城向自我平衡的独立新城转变的阶段,其“独立性”仍有较大优化空间。

深圳市建成环境因素对居民通勤效率的影响——基于手机信令数据的分析

通勤效率是反映城市生活品质的重要指标。改革开放以来,经济社会快速发展和城镇化水平不断提高,城市职住空间关系发生深刻变化和居民通勤行为变得日趋复杂,影响城市空间绩效和居民生活品质;且随着多源大数据可获得性增强,关于职住平衡及其对通勤效率作用机制的研究愈发广泛而深入,但学者对于职住平衡度和土地利用混合度等物质空间属性如何影响居民通勤尚未达成一致的结论。为了解城市日常生活中不同通勤效率居民的多元需求和真实的通勤状态,探索提升城市居民通勤效率的有效途径,推动城市人居环境高质量发展。以深圳市为例,借助DAAS和ArcGIS平台利用联通手机信令数据识别居住地和工作地,通过LINGO软件计算过剩通勤指标,对深圳居民通勤效率进行评价,并在区分居民工作地和居住地基础上建立多元回归模型,探究多方面因素对居民通勤效率的影响和作用机制。研究发现,区位、职住平衡度、土地利用混合度、容积率、平均房价、公交可达性、城中村面积、工作岗位数量和服务设施面积对居民通勤效率有重要的影响。控制其他因素对通勤效率的影响之后,无论是居住地还是工作地,通勤效率都会随着职住平衡程度的提升而提高,而在中国已有较高密度和混合度的背景下,通过进一步增容或功能混合以期提高通勤效率的措施则需审慎对待。研究丰富了基于我国大中城市背景的通勤影响实证案例,为提高城市通勤效率,推动可持续交通提供有益的政策参考。

疫情前后北京中心城区早餐点分布对比研究

本文基于2019年和2020年对北京中心城区的实地调研,结合职住通勤密度数据,应用空间句法的拓扑空间可达性分析早餐点分布规律。统计发现疫情后早餐点总量减少且分布不平衡状况进一步加剧,但其聚集中心的位置稳定。高拓扑可达性街道上的早餐点在疫情冲击下更易存续且恢复力更强。回归分析显示居住密度的影响普遍大于工作密度;拓扑可达性高、临近地铁站的街道对早餐点聚集具有稳定的支持作用。

城市居民行为空间分析和规划应对——以武汉市主城区为例

准确掌握城市居民居住、工作、游憩、交通等行为活动的空间特征,构建人、产、城、交通一体化发展的城市功能格局和空间结构,是新时期国土空间规划贯彻以人为中心的发展理念的重要体现。研究借助手机信令、地铁刷卡记录等大数据,构建城市居民行为空间分布和住职(居住地—就业地)、住娱(居住地—消费娱乐地)出行特征分析框架,并以武汉市主城区为对象,开展城市居民行为空间特征分析。基于多源大数据的分析结论,进一步对武汉主城区国土空间的功能布局和轨道交通服务覆盖进行评估,并提出空间规划优化建议。研究探索了大数据技术在国土空间规划中的应用场景和技术框架,为当前全面推进的国土空间规划编制工作提供有益参考。

基于JAVA手机便携式心电监护分析仪的ECG信号采集模块设计

目的:设计一种基于JAVA手机的便携式心电监护仪的心电信号采集模块。方法:心电采集模块采用低功耗51单片机为控制核心,通过心电信号的采集、放大、滤波、A/D转换以及红外通讯接口5个模块,实现心电信号的采集及与JAVA移动手机之间的通信。结果:设计的采集模块具有高输入阻抗、高共模抑制比、低噪声、增益可控等优点,可实现心电信号无失真采集和与手机间进行红外线通信。结论:该心电信号采集模块成本低、体积小、耗电少,适合患者自身携带和医务工作者使用。

Android手机与数据库的一种数据交互方法

针对Android手机与服务器之间的通信接口问题,提出了一种解决手机终端与数据库数据交互的方法.该方法中数据存取采用数据库方式;服务器采用Tomcat,通过JSP文件实现对数据库的访问;利用Google和Sun公司提供的API,采用HTTP的GET和POST方式实现手机终端对Tomcat的访问.测试结果表明,该方法可根据所存数据的大小和安全性选择合适的数据库,同时可扩展An-droid平台与数据库数据交互式的解析能力.

基于手机数据的出行链推演算法

利用手机数据推演居民出行特征是近年交通研究中的一个热点。尽管已有众多研究成果发表,但现实应用中仍有诸多问题需要解决和改进。提出一种基于手机数据的出行链推演算法,通过构造时空贪婪同化流程来处理手机数据的空间不确定性,并对传统聚类算法进行改进以提高活动地点识别效率。通过个体实际数据验证了算法的有效性。结果显示,与其他方法相比,提出的算法能够高效地锚固居住地、工作地等停留较长时间的出行端点,从而提高出行链推演的效率和准确性。该算法适用于多天、手机基站定位和三角算法定位的混合位置数据,对现实数据有很好的适应性。

Android智能手机的取证

作为一种新兴的智能手机,Android手机发展势头极为迅猛,并越来越多的受到人们的关注。通过对Android智能手机的取证研究,在介绍了Android手机的基本工作原理后,详细描述了取证方式。通过Android SDK工具对手机内外置存储进行镜像备份,逻辑分析利用文件系统分析,查找每个应用程序自带的数据库文件来获得有价值信息,物理分析通过对内存镜像进行数据恢复以寻找删除的文件,两者互相结合。结果表明,能够从Android手机中有效寻找到潜在证据。

Android手机访问服务器的一种数据交互方法

通过对Android手机访问Web服务器的API的分析和实践,提出了一种解决手机终端和Web服务器交互提取各种类型数据的清晰有效的方法,扩展了Android平台在访问Web服务器进行交互时的解析数据能力,给移动商务软件开发人员在开发数据交互实践过程提供了参考。

基于手机信令数据的城市空间结构研究——沈阳城市职住状况分析与评价

本文以沈阳为例,利用手机信令大数据作为数据源,提取现状岗位布局和职住空间联系信息,从居民职住的静态分布与动态联系两个维度,建立城市空间结构评价的技术框架,综合评价城市空间结构现状特征。以城市多中心结构发展理论为依据,对照沈阳规划提出的多中心结构发展目标,判断城市空间结构的发展阶段,挖掘城市现状问题,建立并提出城市从“形态多中心”向“功能多中心”发展的规划引导对策。

移动网络使用特征及其虚实空间联动性研究

移动网络使用在日常生活中的比重逐渐增加,对个体时空间活动产生了一定的影响。手机信令数据的获取途径能够同时反映虚实空间活动特征及其相互关系,因此以该数据为基础,对个体虚拟空间活动特征及虚实空间联动关系进行探究。研究发现:上海核心用户日均上网时长已达5.35小时,主要集中于“网络购物”“手机视频”和“社交网络”等类型,且访问类型随性别、年龄、访问强度等特征而发生变化;其次,访问类型间存在一定的相关性,并呈现圈层分布的网络结构;再次,虚实空间关系呈现由相互促进到相互制约的变化,网络访问作为一种新的个体属性“标签”,能够对个体行为模式和空间分布进行解释与分析。

手机信令数据支撑下广州市过剩通勤及其空间分异格局

利用手机信令数据构建居委会尺度下的职住联系数据库,分析广州过剩通勤及其空间分异格局。研究发现,广州市过剩通勤为76.01%,与国内和西方国家城市相比处于较高水平,说明广州市职住空间组织效率偏低。过剩通勤的空间分异特征主要表现为:功能相对单一的郊区大型工业或房地产集聚区过剩通勤率偏高;传统市中心虽然就业机会集中,但因为高居住成本也出现较高的过剩通勤率;近郊区的特定功能区域,如大学城、偏农业发展型城郊村等区域出现较低的过剩通勤率;快速轨道交通(地铁)建设因降低了居民对通勤距离的敏感度而导致过剩通勤水平的提升,高过剩通勤率空间分布与地铁沿线和地铁站点分布存在一定的空间一致性。提升大城市的职住空间组织效率除需重点考虑提升区域职住空间平衡外,优化城市功能结构、降低住房成本区域差异等也需予以重点考虑。

基于短信息平台的农业生产过程信息采集系统方案设计

将GSM(Global System for Mobile Communications)无线通讯技术应用到农业生产基本信息采集过程中,设计基于GSM农田信息无线测量系统,该系统由相关传感器和数据采集模块、GSM无线通讯模块及主控计算机组成,具有很强的通用性,当扩充相应的传感器时,也可用于其他多种农田信息的采集。

手机行车记录仪的开发

设计了一种新型的手机式汽车行驶记录仪。在数据处理、信息显示以及数据存储方面,利用手机本身的处理器、LCD和SD卡替代了传统行车记录仪的相应功能部件。在数据传输方面,采用手机蓝牙与数据采集装置进行信息交换、命令传递,实现无线通讯。蓝牙具有特殊、普通两组服务,区分了系统用户和普通用户的访问权限。整个系统具有显示、车辆行驶参数记录与分析、数据保存与回放功能,实现了行车系统的便携化和无线化。

多源时空大数据在疫情防控中的应用

利用手机信令等多源时空大数据,通过核密度分析法、多源数据人口密度估算法,计算确诊病例对周边影响、居住人口密度等疫情风险因素;基于风险因素建立基于多源时空数据的小区风险评估模型,计算评估小区疫情防控风险,确定疫情防控重点区域,进而基于多源时空数据开展园区复工状况评估,旨在为新冠肺炎疫情防控风险评估、精准防控工作提供参考。

手机短信骚扰的法律思考

绝大部分手机用户都有被短信骚扰的经历,这种骚扰让人不堪忍受。短信骚扰属于违法行为,既违反了《消费者权益保护法》,也侵犯了公民的隐私权。为了保护手机用户的权益,应严格禁止群发短信广告,加强对个人资料的法律保护,明确短信骚扰的民事责任,理清举证责任。

大数据环境下城市出行需求建模方法研究

出行需求预测是交通规划活动中的重要环节,以往的出行需求建模方法依赖于传统的交通数据采集方法,效率低、成本高。笔者提出一种大数据环境下的城市出行需求建模方法,并以南京市为例进行了应用研究,利用移动社交网络数据和手机数据构建了城市常住居民和短期旅居人员的出行生成量和吸引量预测模型。首先基于手机信令数据对城市常住居民和短期旅居人员的出行特征进行了分析,然后将移动社交网络的兴趣点(POI)数据按服务类型划分为不同的类别,将每个类别的POI数量按交通分析区域进行聚合,作为出行生成量和吸引量预测模型的解释变量,同时在解释变量中加入了区域面积、小区内的公路入口数量和公共交通站点数量等建成环境因素;采用探索性回归分析的方法对各种变量组合的性能进行检验,并确定了城市常住居民和短期旅居人员的出行生成量和吸引量预测模型的最佳模型。该研究成果可推广应用于国内大中型城市交通规划项目的出行需求预测环节。

大数据支撑下的土地利用混合对公交出行影响分析——以宜兴市中心城区为例

城市机动化进程加速异致城市交通问题日益突出,公交出行理念越来越被采纳,其中混合的土地利用模式被认为是提高公交出行的重要手段,但目前对于中小城市土地混合利用对公交出行影响鲜有讨论。在大数据背景下,本文结合城市大数据与小数据,以宜兴公交站点周边地区为研究对象和单元,提出结合公交刷卡数据与手机信令数据的公交分担率计算方法,进而分析土地利用混合对公交出行影响。研究表明,大数据和小数据结合的方法能够很好计算公交出行分担率,为相关规划和管理部门提供基础依据和决策参考。对于宜兴这种中小尺度城市,土地利用混合度对公交出行影响较小,采取混合土地利用方式进行土地开发,并不能有效提高居民公交出行比例。

DBSCAN与Kmeans相结合的手机大数据聚类方法研究

时空大数据是目前研究的热点。如何从海量手机信令数据中获取有价值的信息是研究手机信令数据的难点。本文在基于距离的点聚合方法的基础上,提出了将基于密度聚类算法DBSCAN与基于距离聚类算法kmeans相结合的点聚合算法。采用DBSCAN与kmeans相结合的点聚合算法实现手机信令数据的可视化,不仅能避免手机信令数据在可视化时点数据的堆叠和覆盖问题,而且使得其聚合后获取数据的空间分布结构更准确。