[发明专利]基于移动终端GPS定位数据记录计算个人通勤距离的方法

说明书

本发明提出的一种基于移动终端GPS定位数据记录计算个人通勤距离的方法，属于计算机应用技术领域。该方法首先进行数据采集，收集一段时间内某个移动终端的用户产生的GPS定位数据记录；然后，对GPS定位数据记录计算中心点，建立中心点记录集；对中心点记录进行聚类，计算通勤关键点，确定用户家庭和工作地点的地理位置；最后计算得到用户每天的通勤轨迹和通勤距离，并得到该用户一段时间内的平均通勤距离。本发明从广泛采集到的用户GPS定位数据记录中计算用户的个人通勤距离，在短期内采集的GPS数据记录量较少情况下仍然能够准确计算出个人通勤距离。

技术领域

本发明属于计算机应用技术领域，特别涉及一种基于移动终端GPS定位数据记录计算个人通勤距离的方法。

背景技术

通勤是城市居民由于工作与居住地点分离而产生的出行行为，通勤出行是城市居民最基本和最重要的出行行为之一，对一个人的生活和工作具有重要影响，也影响着一个城市的经济和社会发展。近年来，随着城市的不断扩张和发展，居民职住分离现象加剧，通勤出行形势日益复杂，出行时间不断延长的问题开始凸现，尤其是早晚高峰通勤时段的交通拥堵已经成为城市交通最为突出的问题之一。改善居民通勤出行状况，缩短居民通勤时间，已经成为促进城市人居环境改善和城市交通可持续发展的必然要求。然而由于受到经济、技术、环境以及空间条件等制约，单纯依靠增加投资、进行大规模交通基础设施建设来解决城市交通问题的方法，已经不能适应目前城市交通快速发展的需要。因此对居民的出行需求和行为进行更加有效的引导和管理是对城市交通规划，甚至对城市建设中节约经济、优化环境以及空间合理利用等均产生重要影响。实践表明，个人对交通需求管理政策所反映出来的行为，经常是以个人出行效用最大化为目标。这就需要对个人通勤的特征进行分析，作为城市交通规划、建设和管理，以及城市社会学研究中的基础性工作。

个人通勤距离是个人通勤特征中一个非常重要的指标。现有计算个人通勤距离的方法主要根据广泛采集到的用户定位数据加以分析、计算后得出通勤距离的方法，该方法在学术界和工业界已经具有广泛的应用。我国一些地方规划设计单位已经开始利用手机定位数据进行居民出行调查，并将结果用于建立城市交通规划。利用手机定位数据还可以从时间和空间两个维度可视化展示城市空间结构，为建立合理的城市空间规划提供指导。一些手机应用程序还通过利用手机定位数据来图形化展示城市活动，实现包括位置、行驶方向等旅游信息的获取。呼叫详细记录(CDR,Call Detail Record)数据是目前经常用于分析和计算个人通勤距离的手机定位数据来源。CDR是用户手机发生业务时的记录，其中的业务主要包括：1)用户在基站间切换，2)用户发短信，3)用户打电话等。根据CDR数据中涉及的基站位置可以估算出用户位置，再结合其他信息可以分析和计算出个人通勤距离。但是通过这些数据分析方法计算出的个人通勤距离的准确性和可靠性较低。首先，由于用户手机业务发生的时间并没有特定的规律，而且采集的数据是以定位精度较低的基站为单位的，因此根据这些数据计算出来的用户位置与实际位置存在较大的误差(百米级甚至千米级)。其次，由于用户在通勤的关键时间节点(从家出发、到达工作地点等)发生CDR业务事件的概率较低，再加上通过基站定位精度低，使得基于CDR分析和计算个人通勤距离的方法不符合用户个人真实的通勤状况，导致计算出的个人通勤距离不准确。此外，由于个人CDR数据往往较为稀疏，因此需要通过较长时间(往往需要数月)积累足够的数据才能得到有意义的结果，因此一般只能得到一段时间内的平均通勤距离。

随着移动网络计算技术的发展，尤其是移动互联网技术的发展，智能移动终端(如智能手机)用户可以通过智能终端上的GPS等传感器设备产生大量的用户位置、时间以及其他传感数据。利用用户使用GPS定位时产生的位置数据(精度较高，误差范围在10到100米左右)来分析和计算个人通勤距离，与基于CDR基站定位数据的方法相比，具有较高的准确性。