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申请/专利权人：广州市交通规划研究院有限公司

摘要：本发明提供了一种基于整数解的全量出行OD构造方法：1获取指定时间全量个人信息数据、居民出行调查及手机信令数据、序列对应关系列表；2将出行链驻点序列转换为出行链驻点类型序列；3根据个人信息将人口分类；4采用概率抽样的方式初始化个人出行链驻点类型序列；5更新出行链驻点所在交通小区序列；6计算出发交通小区至目的交通小区的概率分布；7更新驻点类型为生活驻点或其它驻点索引位置的交通小区编号。本方法以小样本特征调查和手机信令大数据出行行为分析为基础，采用分层概率抽样的方法挖掘获取个人生活出行目的地、其它目的地，实现了城市全量人口出行分布特征库的获取。

主权项：1.一种基于整数解的全量出行OD构造方法，其特征在于，具体步骤如下：S1、获取研究范围内城市全量人口的个人信息数据，居民出行调查数据、手机信令数据，交通大区、交通中区、交通小区序列对应关系列表；交通小区为STAZ＝[0,1,2,3,…,i,…,s]，s为交通小区的个数；交通中区为MTAZ＝[0,1,2,3,…,m]，m为交通小区的个数；交通大区为LTAZ＝[0,1,2,3,…,l]，l为交通小区的个数；交通大区、交通中区、交通小区序列对应关系列表为:{STAZi，MTAZj，LTAZk}i,j,k分别为交通小区、交通中区、交通大区列表索引；S2、遍历居民出行调查、手机信令数据将个人出行数据中的出发地目的地类型、空间位置数据转换成驻点类型形成个人出行链驻点类型序列S及驻点所在交通小区序列T：S＝{S1,S2,S3,…,Sn}T＝{T1,T2,T3,…,Tn}n为出行驻点类型序列的长度；S3、根据年龄、职业、就学情况将人口分为工作人口、非工作活跃人口、中小学生、大学生、非活跃人口五类并更新分类类别TYPE；S4、对各类人口使用居民出行调查数据作为出行链种子库，根据个体人口分类及居住交通小区选择不同类型出行驻点序列的概率分布列表采用概率抽样方法对不同分类人口及居住交通小区的个人出行链驻点类型序列S进行初始化；S5、获取各个出行链驻点类型序列中居住地H、工作地就学地WS驻点所在交通小区序列STAZ索引i，为个人出行链增加驻点所在交通小区序列，序列长度为出行链驻点类型序列长度，更新出行链驻点所在交通小区序列索引位置的交通小区编号为STAZi；S6、以步骤S4生成的种子库作为输入数据，将种子库所有出行链出行驻点序列S拆分为出行行程{Si,Si+1},筛选所有目的地类型Si+1为日常生活驻点L或其它驻点O的行程，将不同人口类型、居住交通小区、不同出发地类型Si、到达地类型Si+1进行分类，统计不同类别出发交通小区STAZo至到达交通小区STAZd的概率分布矩阵Typeo为出发地类型，Typed为目的地类型；S7、采用分层概率抽样的方法，更新出行链驻点所在交通小区序列中驻点类型为生活驻点L或其它驻点O索引位置的交通小区编号，完成个人出行链驻点所在交通小区序列更新。

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