[发明专利]一种基于大数据和传统扩样方法相结合的车辆拥有分布校核修正方法

摘要

本发明提供了一种基于大数据和传统扩样方法相结合的车辆拥有分布校核修正方法，其实施步骤如下：1)通过居民出行入户调查得到户表、人表和出行表；2)直接扩样；3)组合扩样：对户表进行组合扩样并利用大数据对车辆拥有分布进行校核修正；本发明引入卡口数据和手机信令数据进行数据修正，可以更加有效地识别外地车辆，有效解决了车辆登记地址与使用地址并不完全一致、城市里大量外地车无法统计、登记部门管辖范围限制等技术问题，使得一个区域的实际使用车辆总量更加准确，从而使得最终得到的车辆分布情况更加精确。

主权项

1.一种基于大数据和传统扩样方法相结合的车辆拥有分布校核修正方法，其特征在于：所述校核修正方法的实施步骤如下：1)通过居民出行入户调查得到户表、人表和出行表；所述户表包括家庭编号、调查日期、行政区、街道、社区、家庭坐标、总人口、不满六岁人口、家庭汽车情况；2)直接扩样：根据样本和母体的差异对所述户表进行基于调查抽样率的直接扩样；在入户调查中，按户和人分别计算户扩样系数和人口扩样系数，其中，户扩样系数＝实际户数÷抽样样本户数；人口扩样系数＝实际常住人口÷抽样样本常住人口；3)组合扩样：根据外部数据源对直接扩样后数据的分类进行修正，使得加权后的总体结构和外部数据提供的总体结构相一致；具体组合扩样时，先对户表进行扩样，户扩样系数继承到人表中，然后对人表进行扩样，人口扩样系数再继承到出行表中，然后对出行表进行扩样；其中，所述户表的组合扩样具体为：a)基于户表的直接扩样结果，得到户分布；b)然后对有车户按小汽车拥有量进行扩样得到车辆拥有分布；c)利用大数据对所述车辆拥有分布进行校核修正，所述大数据包括手机信令数据及卡口检测数据；所述利用大数据对所述车辆拥有分布进行校核修正的具体步骤如下：第一步：利用大数据得到一个区域的实际使用车辆总量；一个区域的实际使用车辆总量为经常性本地化使用的外地车辆和本地家庭拥有车辆的数量总和；所述经常性本地化使用的外地车辆的数量主要利用卡口数据计算；本地家庭拥有车辆的数量从交管部门原始统计数据中取得；第二步：利用所述手机信令数据中车主信息中是否拥有车辆的标签，得到细颗粒度层级的车辆拥有分布，即得到各个细分中区；然后将一个区域的实际使用车辆总量分摊到各个细分中区得到各个细分中区的车辆拥有量；第三步：根据居民出行入户调查的户表中车辆拥有情况进行扩样，计算各个细分中区的扩样系数，所述各个细分中区的扩样系数＝各个细分中区的车辆拥有量/各细分中区的入户调查各车辆拥有数量。第四步：利用所述各个细分中区的扩样系数计算得到初步校核修正后的车辆拥有分布；d)调整无车户数量，保证总户数一致；最终得到校核修正后的车辆拥有分布。