基于手机信令的实时交通系统技术方案

基于手机信令数据的人员出行特征跟踪调查人员出行特征调查是一项重要的研究领域，可以帮助我们了解人群的行为习惯和出行模式。

随着智能手机的普及，手机信令数据成为研究人员进行出行特征跟踪调查的重要工具。

通过手机信令数据，我们可以获取到用户的位置信息、移动路径以及出行时间等相关信息，从而对人员的行为进行有效分析。

手机信令数据主要包括基站信息、信号强度、通话记录等内容。

通过对这些数据进行分析，可以揭示出人员的出行特征，比如每天的出行时间分布、常去的地点、出行方式等。

这些信息对于城市规划、交通管理和旅游行业具有重要意义。

首先，通过手机信令数据可以分析人员的出行时间分布。

人们的出行时间受到工作、学习等活动的影响，通常可以分为早高峰、晚高峰和非高峰时段。

通过对手机信令数据的分析，可以了解到不同人群在不同时间段的出行情况，为城市交通管理提供参考依据。

其次，手机信令数据还可以揭示人们的出行路径和常去地点。

通过手机信令数据可以追踪用户的移动轨迹，分析其常去的地点以及出行路径。

这有助于了解人们的活动范围，进而为商业、旅游等行业提供精准的服务。

另外，通过手机信令数据还可以了解人们的出行方式。

根据手机信令数据可以判断用户是步行、骑车还是乘车出行，从而了解人们在不同情况下选择的出行方式，为城市交通规划和出行服务提供依据。

综上所述，基于手机信令数据的人员出行特征跟踪调查具有重要的研究意义和实践价值。

通过对手机信令数据的分析，可以揭示出人们的行为习惯和出行模式，为城市规划、交通管理和商业服务提供参考依据。

在未来的研究中，可以结合更多的数据源和技术手段，进一步深入挖掘人员出行特征，为社会发展提供更多有益信息。

手机信令在智慧高速公路中的运用研究薄秀丽【摘要】手机信令在智慧高速公路系统中的应用,可以有效促进高速公路管理水平的提升.本文主要从手机信令应用于主流交通状态采集技术中的优势入手,对手机信令应用于智能高速公路的原理、关键技术和设计方案等问题进行了探究.并对手机信令用于智慧高速公路的注意事项进行了明确.【期刊名称】《中国设备工程》【年(卷),期】2017(000)024【总页数】2页(P145-146)【关键词】手机信令;智慧高速公路;移动通信技术【作者】薄秀丽【作者单位】山西省交通科学研究院 ,山西太原 030006【正文语种】中文【中图分类】U495手机信令主要指的是手机在进行语音、短信息等业务中，向移动通信网络发送的控制信息。

手机在车辆移动过程中主动与移动通信网络进行数据交换的过程也可以被看作是手机信令的传输过程。

对手机原始信令数据和移动通信网络数据进行系统分析以后，人们可以借助以下技术对高速公路不同路段的行程车速、行程时间等路况交通信息进行统计分析：第一是地图路径匹配技术；第二是移动通信技术原理；第三是交通工程学大数据分析模型。

因而手机信令在智慧高速公路建设中的应用，可以有效促进高速公路管理技术的优化。

高速公路管理工作中所应用的交通状态采集技术涉及到了以下内容：一是感应线圈检测技术；二是摄像图形处理技术；三是卫星定位采集技术等多种技术。

手机信令在交通数据采集、提取过程中的应用，可以让线圈采集技术等技术在实际应用过程中存在的局限性进行有效弥补。

在交通信息的提取过程中，相关人员可以通过利用专业化的通信信令分析设备，在通信网络中截取相关手机信号的特征数据，以便对高速公路的路况信息进行收集整理。

采样数据种类的多样性、覆盖范围广和数据报信息的海量性，是手机信令在主流交通状态采集技术中发挥的主要优势。

基站控制器与移动业务交换中心之间的接口发挥着对手机切换通信信息进行记录的作用。

手机数据切换过程就是将数据信息由挤占控制器转交至移动业务交换中心的过程。

大数据驱动的智慧交通发展研究论文摘要：随着信息技术的迅猛发展，大数据在交通领域的应用日益广泛，为智慧交通的发展带来了新的机遇和挑战。

本文旨在探讨大数据如何驱动智慧交通的发展，通过分析大数据在交通规划、交通管理、出行服务等方面的应用，揭示其对提高交通效率、改善出行体验、减少环境污染等方面的重要作用，并对未来智慧交通的发展趋势进行展望。

一、引言交通是城市发展的动脉，对于经济增长和社会进步起着至关重要的作用。

然而，随着城市化进程的加速，交通拥堵、交通事故、环境污染等问题日益凸显，传统的交通管理方式已经难以满足人们日益增长的出行需求。

在此背景下，智慧交通应运而生，成为解决交通问题的重要手段。

大数据作为智慧交通的核心驱动力，为交通领域带来了深刻的变革。

二、大数据在智慧交通中的应用（一）交通规划大数据可以为交通规划提供更加准确和全面的信息。

通过收集和分析人口分布、土地利用、就业岗位等数据，能够预测交通需求的变化趋势，从而优化交通设施的布局和建设。

例如，利用手机信令数据可以了解居民的出行规律和出行热点，为公交线路的规划和站点设置提供依据。

（二）交通管理实时交通数据的采集和分析是实现智能交通管理的关键。

通过安装在道路上的传感器、摄像头等设备，获取车辆流量、车速、路况等信息，运用大数据技术进行处理和分析，能够及时发现交通拥堵点，采取有效的疏导措施。

此外，大数据还可以用于交通信号灯的智能控制，根据实时交通流量自动调整信号灯的时长，提高道路通行效率。

（三）出行服务大数据为出行者提供了更加个性化和便捷的出行服务。

例如，导航软件通过分析历史交通数据和实时路况，为用户提供最优的出行路线规划。

公共交通 APP 可以实时显示公交车的位置和到站时间，方便乘客合理安排出行时间。

共享单车和网约车平台利用大数据实现车辆的精准调度，提高资源利用率。

三、大数据驱动智慧交通发展的优势（一）提高决策的科学性基于大数据的分析结果，交通管理部门能够更加准确地了解交通状况和问题，制定更加科学合理的政策和措施，避免决策的盲目性和主观性。

交通行业智能交通出行规划方案第1章引言 (3)1.1 背景与意义 (3)1.2 研究目标与范围 (4)1.3 研究方法与数据来源 (4)第2章交通行业现状分析 (4)2.1 我国交通行业概况 (4)2.2 智能交通发展现状 (5)2.3 存在的问题与挑战 (5)第3章智能交通技术概述 (6)3.1 智能交通系统基本构成 (6)3.1.1 信息采集与处理系统 (6)3.1.2 通信系统 (6)3.1.3 控制与诱导系统 (6)3.1.4 辅助驾驶与自动驾驶系统 (6)3.1.5 电子收费系统 (6)3.2 关键技术简介 (6)3.2.1 传感器技术 (6)3.2.2 数据处理与分析技术 (6)3.2.3 通信技术 (7)3.2.4 车辆控制技术 (7)3.2.5 电子收费技术 (7)3.3 技术发展趋势 (7)第4章智能交通出行需求分析 (7)4.1 出行需求特征 (7)4.1.1 空间分布特征 (7)4.1.2 时间分布特征 (7)4.1.3 出行方式特征 (8)4.1.4 出行目的特征 (8)4.2 出行需求预测方法 (8)4.2.1 经典预测方法 (8)4.2.2 数据驱动预测方法 (8)4.3 出行需求分析结果 (8)4.3.1 出行需求总量分析 (8)4.3.2 出行需求空间分布分析 (8)4.3.3 出行需求时间分布分析 (8)4.3.4 出行需求结构分析 (8)4.3.5 特殊时期出行需求分析 (9)第5章智能交通出行规划策略 (9)5.1 规划目标与原则 (9)5.1.1 目标 (9)5.1.2 原则 (9)5.2.1 公共交通优先 (9)5.2.2 非机动车出行 (9)5.2.3 私人小汽车出行 (9)5.3 出行路径优化 (10)5.3.1 实时交通信息采集与处理 (10)5.3.2 出行路径规划算法 (10)5.3.3 出行路径推荐与诱导 (10)第6章智能公共交通系统规划 (10)6.1 公共交通系统现状分析 (10)6.1.1 线路及车辆现状 (10)6.1.2 乘客出行特征 (10)6.1.3 智能化水平分析 (10)6.2 智能公共交通系统构建 (10)6.2.1 智能调度系统 (10)6.2.2 公交实时查询系统 (11)6.2.3 智能公交电子站牌 (11)6.2.4 公交车载智能设备 (11)6.3 公交优先策略 (11)6.3.1 路权优先 (11)6.3.2 信号优先 (11)6.3.3 站台优先 (11)6.3.4 政策支持 (11)第7章智能交通管理与控制 (11)7.1 交通管理策略 (11)7.1.1 系统概述 (11)7.1.2 管理措施 (11)7.2 交通信号控制 (12)7.2.1 智能信号控制系统 (12)7.2.2 信号优化策略 (12)7.3 交通拥堵缓解策略 (12)7.3.1 疏导措施 (12)7.3.2 公共交通优化 (12)7.3.3 非机动车与行人管理 (12)第8章智能停车系统规划 (13)8.1 停车需求分析 (13)8.1.1 停车现状分析 (13)8.1.2 停车需求预测 (13)8.1.3 停车需求分布特征 (13)8.2 智能停车系统设计 (13)8.2.1 系统架构 (13)8.2.2 系统功能 (13)8.2.3 系统关键技术 (13)8.3 停车诱导策略 (13)8.3.2 预约诱导策略 (14)8.3.3 区域诱导策略 (14)8.3.4 多元化诱导手段 (14)8.3.5 智能优化策略 (14)第9章智能交通信息服务体系建设 (14)9.1 交通信息采集与处理 (14)9.1.1 信息采集技术 (14)9.1.2 信息处理方法 (14)9.2 交通信息发布与传播 (14)9.2.1 信息发布渠道 (14)9.2.2 信息传播机制 (14)9.3 个性化出行服务 (15)9.3.1 个性化出行需求分析 (15)9.3.2 个性化出行服务方案 (15)9.3.3 个性化出行服务评估与优化 (15)第10章规划实施与效果评估 (15)10.1 规划实施策略与措施 (15)10.1.1 实施策略 (15)10.1.2 实施措施 (15)10.2 效果评估方法与指标 (16)10.2.1 评估方法 (16)10.2.2 评估指标 (16)10.3 持续优化与调整建议 (16)10.3.1 完善政策体系：根据实施效果，及时调整和优化相关政策，推动智能交通出行规划的深入实施。

手机信令数据的行动目的预测与路径推荐随着移动互联网的迅速发展，手机信令数据已经成为了重要的大数据资源。

通过分析手机信令数据，我们可以预测用户的行动目的并提供路径推荐，从而为用户提供个性化的服务和优化城市交通管理。

本文将围绕手机信令数据的行动目的预测与路径推荐展开讨论。

一、手机信令数据的行动目的预测通过分析手机信令数据，我们可以了解用户的行为和移动模式，进而预测用户的行动目的。

首先，我们可以通过手机信令数据中的位置信息对用户的行动轨迹进行建模和预测。

根据用户的位置信息，我们可以推测用户的居住地、工作地和常去的地点，并据此预测用户的行动目的。

例如，如果一个用户在工作日的特定时间和地点频繁出现，我们可以推断该用户可能是在工作。

其次，手机信令数据还包含了用户的通信行为信息。

通过分析用户的通信行为，我们可以了解用户的社交圈子和活动范围，从而预测用户的行动目的。

例如，如果一个用户频繁与某个特定的人通话或发送短信，我们可以推测该用户可能与这个人有某种关系，比如亲友关系或工作关系。

此外，通过分析用户在不同时间段的通信行为和移动模式，我们可以发现用户的行为规律，并据此预测用户的行动目的。

例如，如果一个用户在工作日早上通常在家附近活动，中午在办公室附近活动，晚上回到家中，我们可以推测该用户的行动目的可能是居住地和工作地之间的往返。

二、手机信令数据的路径推荐基于手机信令数据的行动目的预测，我们可以为用户提供个性化的路径推荐。

首先，我们可以结合地图和交通信息，为用户规划最优的路径。

例如，如果用户的行动目的是去办公室，我们可以根据实时交通情况和用户的出行时间，为用户推荐最短时间或最少拥堵的路线。

其次，我们可以利用手机信令数据中的历史移动轨迹，为用户提供更智能的路径推荐。

通过分析用户的历史移动轨迹，我们可以了解用户的出行习惯和常用交通方式。

根据用户的历史移动轨迹和偏好，我们可以推荐适合用户的出行方式和路径。

例如，如果一个用户通常乘坐地铁去办公室，我们可以推荐该用户乘坐地铁的最佳路径。

2019年第23期信息与电脑China Computer & Communication计算机工程应用技术基于手机信令数据的居民出行特征研究周剑明（中国联通广州市分公司，广东 广州　510335）摘　要：在日常移动通信过程中，用户所接入的基站随着用户的位置移动而不断发生切换，产生了一系列的手机信令数据。

信令数据中的接入基站位置可以在一定程度上代表手机用户的位置，反映手机用户的位置变化和活动规律。

随着大数据技术的不断发展，可通过构建有效的手机用户交通出行特征识别算法，对移动通信过程中产生的海量手机信令数据，特别是信令数据中的基站位置变化特征进行采集分析，进而实现对城市居民交通出行特征的研究，研究结果可以为城市交通规划和交通管理提供科学的数据支持。

关键词：大数据；手机信令数据；交通出行分析；用户驻点中图分类号：U491；TP311.13 文献标识码：A 文章编号：1003-9767（2019）23-014-03Study on the Travel Characteristics of Residents Based on MobileSignaling DataZhou Jianming(Guangzhou Branch, China Unicom, Guangzhou Guangdong 510335, China)Abstract: In the daily mobile communication process, the base station accessed by the user continuously switches as the user ’slocation moves, which generates a series of mobile phone signaling data. The access base station location in signaling data can represent the location of mobile phone users to some extent, reflecting the location change and activity rules of mobile phone users.With the continuous development of technology of data, by building effective mobile phone users transportation feature recognition algorithm, produce huge amounts of cell phone signal in the process of mobile data collection and analysis, especially in the signalingdata base station position variation characteristics, and realize the analysis and research of the characteristics of urban transportation,the research results can provide urban traffic planning and traffic management with scientific data to support.Key words: big data; mobile signaling data; traffic analysis; user stop0　引言目前，基于手机信令数据挖掘出交通信息的研究项目逐渐受到许多科研机构的青睐，并逐步成为国内外研究的热点。

31基于手机信令数据的宁波市居民出行特征研究于 廷 润[上海市城市建设设计研究总院（集团）有限公司，上海 200125）传统的城市居民出行调查，过度依赖人工问卷统计方式，即使花费大量人力物力，又存在样本数量有限、主观性强且时效性差等问题。

随着手机的普及，手机信令数据给交通系统带来新的数据来源。

基于手机位置、手机切换定位数据、移动定位、手机信号等多种方式获取居民出行的方法在不断发展和完善，定位精度也在不断提高。

国内、外相关研究发现利用手机数据获取OD 矩阵和出行时间、速度等交通信息是可行的[1-2]。

1 数据采集与预处理1.1 数据结构本次研究获取中国联通宁波分公司的手机信令数据，内容主要包括：用户编号、时间信息、基站、事件类型和归属地等。

数据字段信息见表1。

表1 数据字段信息字段名称字段含义Msid 用户识别码Timestamp 时间戳Lac 基站lac Cellid 基站cellid Eventid 事件类型Areacode归属地收稿日期：2018-08-16作者简介：于廷润（1990—），男，助理工程师，硕士，主要从事城市交通规划。

摘要：随着大数据技术的发展，从手机数据中挖掘居民出行信息的手段也日益完善。

运用手机数据进行交通出行特征分析的适用性，获取居民出行信息，研究居民出行特征方法。

在实例研究中，通过对移动运营商提供90 d 的手机信令数据处理分析，提取宁波市六区居民的出行量、出行空间分布、出行时间分布等出行特征。

最后将手机数据处理得到越江通道客流与人工调查统计的数据进行校验，证明研究方法的可行性。

关键词：大数据；手机信令数据；出行调查；出行特征中图分类号：U491.11 文献标志码：A 文章编号：1004-4655（2018）05-0031-03DOI:10.3969/j.issn.1004-4655.2018.05.010表2为2016年3月20日宁波联通的信令数据记录，提供了包含Msid、Timestamp、Lac、Cellid、Eventid、Areacode 等6个字段的7条手机信令数据样例。

2017年第9期信息与电脑China Computer&Communication数据库技术手机信令数据在旅游交通中的应用陈月姣（中国交通通信信息中心，北京　100011）摘　要：为了满足公众不断增长的旅游和交通消费需求，提升旅游和交通行业市场监管水平，推动旅游和交通服务模式创新，进一步提升旅游和交通服务品质，大力推进跨地区、跨行业、跨部门数据融合应用。

笔者以手机信令数据为研究对象，阐明了旅游交通的现状和主要问题，论述了手机信令数据在旅游交通行业中的应用，最后提出了发展旅游交通的几点建议。

关键词：手机信令数据；旅游交通；人口密度监测中图分类号：TU984.191 文献标识码：A 文章编号：1003-9767（2017）09-128-03Application of Mobile Phone Signaling Data in Tourism Traf fi cChen Yuejiao(China Communications and Communications Information Center, Beijing 100011, China)Abstract: In order to meet the growing public tourism and transportation consumption, enhance market surperrvision level of the tourism and transportation industry, promote service model innovation of tourism and transportation, enhance the services quality of tourism and transport, and vigorously promote data fusion application of cross-regional, cross-industry, cross-sectoral. Taking mobile phone signaling data as the research object, the author clarifies the present situation and main problems of tourism and transportation, discusses the application of mobile phone signaling data in the tourism and transportation industry, finally puts forward some suggestions for developing tourism and transportation.Key words: mobile phone signaling data; tourism and transportation; population density monitoring目前，旅游交通的信息资源共享尤其是相关信息服务一直是影响旅游交通发展的薄弱环节，各级行业管理部门推动行业信息化的方式和手段不足，面向社会提供信息服务的力度不够，信息资源尚未被有效利用，旅游景点交通信息发布、共享、资源调配等配套服务水平还较低，导致可进入性差，影响了旅游资源的开发和发展。