基于手机信令数据的客流饱和度监测系统研究与应用
基于手机信令的人口出行分布调查
刻
、
用户 Ｉ Ｄ号 和定位 小 区 Ｉ Ｄ号 都相 同 的重 复数 据
行 这些是冗余的定位数据。 同时对用户的敏感信息 进行加密 并 对 原始数 据 建立 索 引 。
，
，
３２ Ｅ ＴＬ工具 集处 理 Ｅ Ｔ Ｌ即数据的抽取 转换 、 清洗 、 装载过程 ， 是构
．
、
度。 这种定位技术 刚好适合。 然后 ， 通过信令采集卡
用 。它 的原理是移动通信系统将服务区分割成许多
小 区， 而每个小 区都有它的小区识别号 ， 当移动台进 人某一小区时，移动系统就要对移动台所处的小区
位 置进 行 更新 ，而 系统 的数据 中 也会 出现 相应 的小 区Ｉ Ｄ标识 网 。 由于基 站 的位置 和小 区的覆 盖半 径 是
的信号强度逐渐增强
。
已知的 ， 系统就可根据采集到的小 区的 Ｉ Ｄ号来确定
移 动 台的位 置 。在 Ｃ Ｅ Ｌ Ｌ — Ｉ Ｄ定 位技 术 中 ， 移 动 台 的
异常类型的手机定位数据行
，
，
因这些是 有 问题 的数
据 不能 用 于后续 的数 据 处理 。 同时 还要剔 除 定位 时
位置 由其服务基站的覆盖范围确定 ，所以定位精度 取决于蜂窝小区的大小。在城 区， 由于话务量较大 ， 基站密集 ， 小 区覆盖的范 围就很小 ， 定位精度甚至能 达到几百米。 在农村地区 ， 话务量小 ， 基站稀疏 ， 小区 覆盖 的范围很大 ， 定位精度就很差。 在本应用中主要 分析城市人 口的出行分布 切换 这 种切 换 在采集 卡 采集 到 的数据 表 现
，
因此 ， 只 有小 区 Ｉ Ｄ字 段 时间字段 、 用户 Ｉ Ｄ等字段不为空 ， 才 是 有效 的数 据 剔除 Ｃ ｅ ｌ Ｉ ｌ Ｄ字段为 ０ 或为空值等
运营商手机信令数据分析及其应用研究
运营商手机信令数据分析及其应用研究近年来，随着人们生活水平的提高，智能手机的普及率越来越高。
同时，移动通信技术的不断发展，也使得运营商在移动数据领域拥有了更多的数据资源。
对于运营商来说，具有巨大的商业价值，能够帮助行业分析用户行为以及优化商品推广和经营策略。
本文将重点介绍运营商手机信令数据分析及其应用研究。
一、信令数据是什么运营商手机信令数据是指移动设备在通信过程中，设备与无线电基站之间交换的信息传递，包括连接、断开、位置变更等事件信息。
该数据记录着移动设备的状态、位置和活动，包含着大量的个人行为和交往信息，极具加值，因此成为了移动服务提供商中最重要的数据之一。
信令数据是指控制移动通信信号传输的无线网络电子元件之间互相发送的二进制信息。
在GSM（Global System for Mobile Communications）世界中，数据由移动设备和移动通信网络之间的空中接口传输。
其主要用于控制信号传输和增强通信质量。
在与移动设备建立连接后，设备就会与无线网络交换信令，以进行报告位置、建立连接、发送短信等操作。
由于信令数据包含着大量用户行为信息，因此，各个运营商对其进行深入的挖掘和利用。
二、信令数据分析的技术手段运营商手机信令数据可以整体或细分地进行分析和挖掘。
这些方法适用于各种情况，包括地理定位、未知位置的高精度位置记录、用户行为分析和数据挖掘，以及统计分析等等。
以下是常用的信令数据分析技术手段：1. 地理定位在地理定位中，信令数据分析可用于识别在设备移动或与网络架构交互中出现的特定区域。
通过对用户行为的细分和聚类，运营商可以了解用户最喜欢的商业中心和社交场所。
同时，运营商也可以将该信息与不同区域之间的流量情况进行结合，以进行更精确的服务优化。
2. 用户行为分析和数据挖掘相信大家都有使用手机流量的经验，但你是否知道，运营商可以通过统计不同用户的数据流量，来识别指定群体的行为和聚类行为。
这包括大多数用户量、最活跃的用户、购买最多的用户等等。
基于大数据的手机信令数据分析与应用研究
基于大数据的手机信令数据分析与应用研究手机信令数据是指手机用户在进行通信时产生的各种信令数据，包括通话记录、短信记录、网络连接记录等。
随着移动互联网的快速发展，手机信令数据也呈现出爆炸式增长的趋势。
这些数据蕴含了大量的信息，可以用来进行用户行为分析、交通流量分析、城市规划等方面的研究与应用。
基于大数据的手机信令数据分析与应用研究是指利用大数据分析技术对手机信令数据进行挖掘和分析，以揭示潜在的信息和规律，并将分析结果应用于实际的领域。
一、手机信令数据分析的方法和模型手机信令数据分析的方法和模型主要包括数据清洗、数据预处理、特征提取、模型构建和结果验证等步骤。
首先，需要对原始数据进行清洗和预处理，去除重复、无效和缺失数据，以确保数据质量和准确性。
然后，利用数据挖掘和统计学方法对数据进行特征提取，提取出影响关键变量的特征，如通话时长、通话频率等。
接下来，根据特征选择和模型构建的要求，选择适当的机器学习算法或统计模型，构建预测模型。
最后，通过交叉验证和模型评估等方法，验证模型的可靠性和准确性。
二、手机信令数据分析的应用领域1. 用户行为分析：通过分析手机信令数据，可以了解用户的通话行为、上网行为和位置分布等。
这些信息可以帮助运营商制定个性化的营销策略，提供更好的用户体验，提高用户满意度和留存率。
2. 交通流量分析：手机信令数据可以用于城市交通流量的监测和预测。
通过对手机信令数据的分析，可以获得城市不同区域的通勤规律、出行方式和拥堵情况等信息，为城市交通规划和优化提供依据。
3. 社会安全和紧急事件响应：手机信令数据可以用于社会安全和紧急事件的监测和响应。
通过分析手机信令数据，可以提前发现异常行为和异常事件，并进行预警和应对措施，提高社会安全性和事件响应效率。
4. 城市规划和建设：手机信令数据可以用于城市规划和建设的决策支持。
通过分析手机信令数据，可以了解城市的人口分布、人流分布和活动空间分布，为城市基础设施建设和土地利用规划提供科学依据。
手机信令数据在交通枢纽客流监测中的应用——以重庆市为例
Ａｂｓ ｔ ｒ ａｃ ｔ ：Ｉ ｎ ｏ ｒ ｄ ｅ ｒ ｔ ｏ ｔ ｉ ｍｅ ｌ ｙ ａ ｎ ｄ ｔ ｒ ｕ ｌ ｙ ｇ ｒ ａ ｓ ｐ ｔ ｈｅ ｔ ｒ ａ ｖ ｅ ｌ ｌ ａ ｗ ｏ ｆ ｐ ａ ｓ ｓ ｅ ｎｇ ｅ ｒ ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｐ ｏ ｒ ｔ ｈｕ ｂ ｄ ｍ’ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ ｈ ｏ ｌ ｉ —
Ｆｌ ｏ ｗ ｏ ｆ Ｔｒ ａ ｎｓ ｐｏ ｒ ｔ Ｈ ｕｂ： Ａ Ｃａ ｓ ｅ Ｓ ｔ ｕ ｄ ｙ ｏ ｆ Ｃｈ ｏ ｎ ｇ ｑ ｉ ｎ ｇ
ＺＨＡＮＧ ＹＵ
（ Ｃ ｈ ｏ ｎ ｇ ｑ ｉ ｎ ｇ Ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｐ ｏ ｒ ｔ Ｐ Ｉ ａ ｎ ｎ ｉ ｎ ｇ Ｓ ｕ ｒ ｖ ｅ ｙ ａ ｎ ｄ Ｄ ｅ ｓ ｉ ｇ ｎ Ｉ ｎ ｓ ｔ ｉ ｔ ｕ ｔ ｅ ， Ｃ ｈ ｏ ｎ ｇ ｑ ｉ ｎ ｇ ４ ０ ｌ １ ２ １ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
ｃ ｈ ａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｒ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｓ ｏ ｆ ｈ ｕ ｂ ａ ｎｄ ｂａ ｓ ｅ ｓ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ， ｔ ｈ ｅ ｃ ｍＴ ｅ ｎ ｔ ｐａ ｓ ｓ ｅ ｎ ｇ ｅ ｒ ｌｏ ｆ ｗ， ｆ ｕｌ ｌ ｄ ａ ｙ ｐ ａ ｓ ｓ ｅ ｎ ｇ ｅ ｒ ｔ ｌ ｏ ｗ ａ ｎ ｄ ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｃ ｔ ｉ ｎ ｇ ａ ｎ ｄ ｄ ｉ ｓ ｔ ｒ ｉ ｂ ｕ ｔ ｉ ｎ ｇ ｔ ｉ ｍｅ ｗｅ ｒ ｅ ｍｏ ｎ ｉ ｔ ｏ ｒ ｅ ｄ ｃ ｏ ｎ ｓ ｔ ａ ｎ ｔ ｌ ｙ ｕ ｓ ｉ ｎ ｇ ｍｏ ｂ ｉ ｌ ｅ ｐ ｈｏ ｎ ｅ ｓ ｉ ｇ ｎａ ｌ ｉ ｎ ｇ ｄ ａ ｔ ａ ． Ｔｈ ｅ ｏ ｐ ｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｃ ｈ ａ ｒ — ａ ｅ ｔ ｅ ｒ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｓ ｏ ｆ ｐ ａ ｓ ｓ ｅ ｎ ｇ ｅ ｒ ｌｏ ｆ ｗｓ ｉ ｎ ｔ ｒ ａ ｎｓ ｐ ｏ ｒ ｔ ｈ ｕ ｂ ｄ ｕ ｒ ｉ ｎ ｇ ｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｔ ｈ ｏ ｌ ｉ ｄ ａ ｙ ｓ ｗｅ ｒ ｅ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｚ ｅ ｄ． Ｆｉ ｎ ａ ｌ ｌ ｙ ， ｔ ｈ ｅ ｍｏ ｎ ｉ — ｔ ｏ ｒ ｉ ｎ ｇ ｉ ｎ ｄｅ ｘ ｅ ｓ ｗｅ ｒ ｅ ｖ ａ ｌ ｉ ｄａ ｔ ｅ ｄ ｖ ｉ ａ ｈｉ ｓ ｔ ｏ ｒ ｉ ｃ ａ ｌ ｄ ａ ｔ ａ ｏ ｆ ｔ ｈｉ ｓ ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｐ ｏ ｒ ｔ ｈ ｕ ｈ． Ｔ ｈｅ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｈｏ ｗｓ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ａ ｃ ｃ ｕ ｒ ａ ｃ ｙ ｒ ａ ｔ ｅ ｏ ｆ ｐ ａ ｓ ｓ ｅ ｎ ｇ ｅ ｒ ｌｏ ｆ ｗ ｍｏ ｎｉ ｔ ｏ ｒ ｉ ｎ ｇ ｉ ｓ ｍｏ ｒ ｅ ｔ ｈａ ｎ ９ ０％ ｂ ｙ ｕ ｓ ｉ ｎ ｇ ｃ ｅ ｌ ｌ ｐ ｈ ｏ ｎ ｅ ｓ ｉ ｇ ｎａ ｌ ｉ ｎ ｇ ｄ ａ ｔ ａ ．ｗｈ ｉ ｃ ｈ（ ： ａ ｎ ｂ ｅ ｕ ｓ ｅ ｄ ｔ ｏ ｔ ｈｅ ｒ ｅ ａ ｌ — ｔ ｉ ｍｅ ｍｏ ｎ ｉ ｔ ｏ ｒ ｉ ｎ ｇ ａ ｎ ｄ ｅ ａ ｒ ｌ ｙ ｗａ ｒ ｎ ｉ ｎ ｇ ｏ ｆ ｐ ａ ｓ ｓ ｅ ｎ ｇ ｅ ｒ ｌｏ ｆ ｗ ｉ ｎ ｐ ａ ｓ ｓ ｅ ｎ ｇ ｅ ｒ ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｐ ｏ ｒ ｔ ｈ ｕ ｂｓ ．
基于手机信令数据的大客流监控应用研究
日 引 言
Ｈ ，传 统 使 Ｊ ｛ Ｊ 的 火 客 流 控 方 式 ｔ 耍 仃 人 工 客 流 控 、ｉ ＇ ｔ ｉ ｑ ｝ Ｊ Ｌ 客 流监 控 、视 频 客 流 监 控 ，这 监 方 式 的 缺 点 如 下 。 人 工 客 流 监 控 需 投 入 人最 人 力物 力 、费 时 费 力 、尢 法 数 字 化 、精 确 化 ，信 息 再 利 Ｊ ｛ ｊ 率低。 闸机 客 流监 控 获 取 的 信 息 仪 限 于 Ｈ 。 入Ｉ ； ￣ Ｊ ｆ ＇ Ｊ 客 流 ，仉 械 工 作 办 式 效 举低 ，尢 法 实 时 获 知 或 预 测 火 客 流信 息 ，对 突 发 性 大 客流 的 僻删 缺 乏 手段 ，仔在 较人 安全 隐 患 。 频 客流 监 控 需 安 装 维 护火 设 备 ，成 本 投 入 人 ，同时 视 频 控 仅 限 于 可 视 范 ． 并常 受 天 气 、光 线 等 素影 响 ，
的 佗 信 息 法 定 亿 用 户 经 纬 度 化 ．对 监 控 管 理 乖 』 １ 人 口统
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关丁 ： 川户化 的有效 信息 ，对 Ｊ ｌ 】 户数据产生的时刻进 行精准
监控效率不 ・ 。 于以 Ｉ 方 式 的 不 足 ， 引入 于 运 荷 商 移 动通 信 手 机 信
基于手机信令大数据的疫情监控指挥中心人口流动监控方案研究
第12期2020年6月No.12June，20201 疫情监控指挥平台功能分析1.1 群整体态势感知（1）人群筛选设置。
可以根据需要进行监测人群筛选设置，筛选条件包括：来源城市、观测时间范围、人群性别、人群年龄段、来源城市驻留时间（如低于3天、3天以上、一周等）等维度。
（2）人口驻留分析。
通过对群体用户行为的OD 分析，能够进行区域人群的来源地和去向地分析。
（3）人口分布分析。
按照月、天、小时，以网格为空间粒度统计分析，以3D 柱图、蜂窝图、3D 热力等形式，展现区域的人口数量分布情况。
（4）人口属性分析。
能够呈现人群人口年龄段、性别及年龄段性别交叉等人口结构情况。
（5）人流预测分析。
依据某个区域的历史数据，预测半小时后的人口数量[1]。
1.2 重点区域实时监测（1）人流变化实时热力分析。
通过对手机信令的实时处理，可以实现对设定重点区域的人流热力监测，功能包括：区域瞬时总人数（区域内某个时间点的总人数）、区域累积总人数（按照分钟/小时/天统计区域内人口数）、区域瞬时游客人数（区域内某个时间点的游客人数）、区域人口热力（可以显示区域范围内的人口热力情况）。
（2）重点场所人流预警。
在区域人口超过既定阈值时候，能够及时预警。
（3）接触人群分析。
可以筛选与疑似病患在一定空间范围下（如250×250 m ）共处时间最长，或轨迹类似的其他人群，其中，共处时间和空间范围可以设置[2]。
1.3 短信触达预警和大屏可视化展示（1）短信触达预警，可以实现对指定区域人群、重点个体的短信触达通知预警。
（2）大屏可视化展示，新型肺炎疫情防控的主要需求在于人群范围广、变化快、无法快速锁定，中国联通提供的“基于手机信令大数据的人员流动分析平台”可以为疫情防控部门提供人群流动、特定人群轨迹分析等功能。
以应急指挥中心为纽带，建设大数据可视化系统、视频协商系统，实现可视化指挥、应急处置功能。
以应急指挥中心为手段，有效降低事件发生概率，提升事件处置效率，提供事件考核评估、人群流动分析存档依据。
手机信令数据在游客流量监控方面的应用
Application of Mobile Signaling Data in Tourists
Flow Monitoring
作者： 陈圣威[1];万红生[1];宋逸[1];戴斌[1];刘磊[1]
作者机构： [1]浙江融创信息产业有限公司,浙江杭州310000
出版物刊名： 旅游研究
页码： 1-10页
年卷期： 2020年 第2期
主题词： 景区;运营商信令数据;游客监控;游客模型
摘要：近几年旅游业呈现快速发展的良好态势,旅游项目投资、游客接待量、旅游总收入都处于快速增长状态,旅游业的发展对拉动地方经济也起到了积极的贡献。
为了有效推进旅游业的健康、有序发展,景区及政府管理部门必须精准监控游客流量、了解游客分布,通过对整体趋势的把握为产业发展提供决策依据,找到一种有效方式实现游客流量监控是基础诉求。
文章首先通过闸机客流监控、视频客流监控和基于运营商信令数据的客流监控等方式的横向对比,充分肯定了运营商信令数据在旅游行业的客流监控中的优势。
其次通过阐述游客模型在区域人群类型区分中的运作原理,对基于运营商信令数据的客流监控方式系统性地作了介绍。
然后结合湖州全域旅游平台的实际应用案例,对运营商信令数据在客流监控的应用价值进行了实例验证。
最后针对在应用中出现的问题发起探讨并提出了优化思路。
基于手机信令数据的城市人流量预测研究
基于手机信令数据的城市人流量预测研究随着城市化的不断发展，人们越来越关注城市的发展和运行。
其中，人流量是衡量城市运行效率和功能的重要指标之一。
因此，研究城市人流量预测，对城市规划和交通运输管理具有重要意义。
基于手机信令数据的城市人流量预测，作为一种新的方法，受到了越来越多城市规划师和研究者的关注。
1. 城市人流量预测的意义城市人流量预测是城市规划、交通运输管理等领域中的热门话题之一。
人流量预测可以为城市规划、人口调控和交通管理提供重要的决策支持。
比如，在节假日、特殊活动、突发事件等时段，准确预测人流量可以帮助相关部门进行有针对性的控制和调度。
同时，人流量预测也可以帮助城市规划师更好地规划城市公共设施、商业中心和交通网络，以促进城市宜居性和可持续发展。
2. 城市人流量预测的研究方法近年来，随着移动通信技术的快速发展，手机信令数据成为了城市人流量预测的研究重点。
在手机通信的过程中，移动设备通过基站完成与网络的连接，同时也会留下信令数据（包括用户位置、通话记录、短信记录等）。
这些数据可以反映人口分布情况、人口流动轨迹和人口密度等信息，从而为城市人流量预测提供基础数据支持。
基于手机信令数据的城市人流量预测主要分为以下几个步骤：（1）建立基础数据：通过获取手机信令数据，获取城市范围内的用户位置信息；（2）处理数据：基于位置信息，对用户进行聚类，分析人口分布情况、人口流动轨迹和人口密度等；（3）构建模型：利用机器学习和数据挖掘算法，如回归、决策树、聚类等，构建城市人流量预测模型；（4）预测人流量：通过模型对未来特定时段的城市人流量进行预测，并输出预测结果。
3. 基于手机信令数据的城市人流量预测的应用实例基于手机信令数据的城市人流量预测已经得到了广泛应用，取得了良好的预测结果。
以北京市为例，在2019年国庆节期间，北京市交通委员会利用手机信令数据推出了“城市大脑”新闻应用，在应用中可以实时查看城市人流量、疏导拥堵路段、提供公共交通线路推荐等功能。
基于智能手机的移动信令处理技术的研究与应用
基于智能手机的移动信令处理技术的研究与应用第一章研究概述随着智能手机的普及，移动通信行业也面临了巨大的挑战和机遇。
移动信令处理技术作为移动通信系统的核心技术之一，已经成为当前移动通信系统中最重要的应用之一。
本文旨在探讨基于智能手机的移动信令处理技术的研究和应用。
第二章移动信令处理技术的基本概念移动信令处理技术是指在移动通信系统中，通过对信令信息的分析、处理和控制来实现通信过程中的各种管理与控制功能，包括信号传输控制、会话控制、接入控制、位置服务等，同时还包括移动终端与服务网站之间的通信链路控制等。
第三章基于智能手机的移动信令处理技术的研究智能手机已经成为移动通信系统最受欢迎的终端设备之一，其性能强大、易于扩展、拥有完善的操作系统等特点，成为实现移动信令处理技术的理想平台。
一方面，通过改进智能手机的软件系统和硬件结构，可以提高移动信令处理的效率和质量；另一方面，通过开发智能手机上的移动通信应用程序，可以实现更多的功能和服务。
第四章基于智能手机的移动信令处理技术的应用目前，基于智能手机的移动信令处理技术已经在许多移动通信领域得到广泛的应用。
例如，在位置服务领域，智能手机的GPS 定位功能可以提供精确的位置信息，帮助用户快速找到目的地；在移动支付领域，智能手机的NFC功能能够实现移动支付，提高用户支付的安全性和便捷性；在通信质量分析领域，利用智能手机的软件特征分析，可以实现对通信质量的动态监测和分析。
第五章基于智能手机的移动信令处理技术面临的挑战尽管基于智能手机的移动信令处理技术在许多领域已经得到成功应用，但它仍然面临一些挑战。
首先，移动信令处理技术的发展需要高效的通信能力和处理能力，因此，智能手机的硬件设备和软件系统需要进一步优化和升级；其次，在移动通信网络的不断发展和变化下，移动信令处理技术需要不断调整和改善，使其与通信网络的技术水平和服务需求相适应。
第六章结论综上所述，基于智能手机的移动信令处理技术是目前移动通信系统中一项非常重要的技术应用，具有巨大的发展潜力和广泛的应用前景。
基于手机信令数据的城市交通流量分析
基于手机信令数据的城市交通流量分析随着智能手机的普及，手机信令数据成为了一个重要的信息源。
这些数据记录了用户在城市中的移动轨迹，包括通话记录、短信发送和接收、网络连接等。
利用这些数据，我们可以进行城市交通流量的分析和预测，为城市交通管理和规划提供重要参考。
一、手机信令数据的特点手机信令数据具有以下几个特点：1. 大规模：随着智能手机用户数量的增加，手机信令数据的规模也在不断扩大。
一个城市的手机信令数据可以涵盖数百万用户的移动轨迹。
2. 高时空分辨率：手机信令数据可以提供用户在城市中的精确位置信息和时间戳，具有很高的时空分辨率。
这使得我们可以对城市交通流量进行细粒度的分析。
3. 实时性：手机信令数据可以实时获取，反映了用户在城市中的实时移动情况。
这对于交通管理和规划来说是非常有价值的。
二、手机信令数据在城市交通流量分析中的应用基于手机信令数据，可以进行多方面的城市交通流量分析。
1. 出行模式划分：通过分析手机信令数据，可以将用户的出行模式划分为步行、公交、汽车、自行车等不同的交通方式。
这对于城市交通规划来说是非常重要的，可以帮助决策者了解不同交通方式的使用情况和需求。
2. 交通网络分析：通过手机信令数据，可以还原城市中的交通网络，包括道路网络、公交线路等。
通过对交通网络的分析，可以发现交通瓶颈、拥堵点等问题，并提出相应的改善措施。
3. 交通流量预测：通过分析手机信令数据，可以对城市中的交通流量进行预测。
这对于交通管理和规划来说是非常有价值的，可以帮助决策者制定合理的交通调控策略，减少拥堵和交通事故发生的可能性。
4. 交通出行行为分析：手机信令数据还可以用于分析用户的交通出行行为，包括出行时间、出行距离、出行目的地等。
这对于了解用户的出行习惯和需求，为交通规划提供参考意见非常重要。
三、手机信令数据在城市交通流量分析中的挑战虽然手机信令数据在城市交通流量分析中具有很大的潜力，但也面临一些挑战。
1. 数据隐私保护：手机信令数据涉及用户的隐私信息，如位置信息、通话记录等。
基于手机信令的大范围人流移动分析
第7期2021年4月No.7April，20210 引言文章利用通信系统中的控制指令数据实施基本处理分析，可获取有效的人口分布信息、流估计（OD ）等大数据信息，实现较大基数的样本的分析，并针对目标区域实施连续不间断监控、所消耗资源以及投资费用较低，对城市规划数据获取而言具有重要的意义。
1 手机信令的原理及构成手机信令是手机用户与发射基站或者微站之间的通信数据，这些数据是由运营商移动通信系统所产生[1]。
运营商所采用的移动通信系统是由基站子系统（BSS ）、网络与交换子系统（NSS ）、操作维护子系统（OSS ）以及移动终端（MS ）所构成[2]（见图1）。
手机信令数据的采集主要是在用户进行拨打与接听电话、收发短信息、移动中更换基站等。
图1 移动通信系统结构2 手机信令实施流程分析2.1 采集数据的预处理手机信令[3]的预处理是对所收集的信息进行逐条筛选，并将其中满足要求的数据进行分析，所剔除的数据为时间错误、无法识别移动用户识别码等。
通过对手机信令的预处理可得到数据样本的整体特性的评估结果，其中样本的评估项目包括区域中用户数量，记录数据、数据采样时间的间隔、事件样本的分布情况、数据采集的连续性以及数据空间的缺失情况等。
目前，贵阳联合通信公司手机信令监测已经在全市得到覆盖，总监控面积为0.8×104 km 2，日用有效数据收发用户数量达到460余万、单一用户有效数据40余条，平均数据采集时间为20~60 min 。
手机信令数据事件类型如表1所示。
2.2 用户基站定位用户基站定位采用根据用户所持移动终端所在基站的位置即移动终端位置的模糊定位的方式。
模糊定位的精度是由基站覆盖半径所决定，通常在城区内基站覆盖程度较为密集，单个基站覆盖面积则相对较小，在此区域的定位精度为250~500 m ；在主城区周边县的基站布设较为稀疏，但单个基站覆盖面则较大，定位的精准度则具有一定的差异，通常在几百米到几千米范围不等。
基于手机信令数据的高速公路客流特征分析——以广深高速为例
断面 2 （宝安）
图 7 客流居住地分布
2.
断面 1 （麻涌）
断面 1 （麻涌）
图6
断面 2 （宝安）
客流起终点分布图
图8
断面 2 （宝安）
客流工作地分布
(下转第 46 页)
46
广 东 交 通 职 业 技 术 学 院 学 报
locity estimation in induction and salient AC machines
Characteristics Based on Cell Phone Signaling Data
——Taking Guang-shen Expressway as an Example
LUO Yun
(Guangdong Province Communications Planning &
Design Institute Co., LTD, Guangzhou 510507, China)
深高速断面 1 （麻涌） 上客流来源较广，起终点
主要在广州、东莞、佛山及深圳等地；广深高速
断面 2 （宝安） 80%客流的起终点位于深圳。
7
4.2 客流的职住地分布
根据对客流手机信令数据的分析，断面 1
（麻涌） 客流主要居住地为东莞、广州、深圳、
佛山等，客流来源较广；断面 2 （宝安） 客流主
要居住地为深圳，占比达 84.9% （图 7）。
客流的工作地分布情况基本和居住地分布情
况一致，穗莞深地区工作和居住地分离的情况相
对较少 （图 8）。
断面 1 （麻涌）
断面 1 （麻涌）
图5
断面 2 （宝安）
客流起终点分布数据
基于手机信令的全社会公路旅客出行量测算方法
表 1 手机信令数据各字段的名称及含义
编 字段 字符 号 名称 数
字段含义
1 MSID 32
移动用户唯一标识 ID
2 Times 14 信令发生时间，YYYYMMDDHH24MISS
3 LAC
5
位置区 LA 编号
4 Cell-ID 5
小区编号
5 Event-ID 3
事件类型，如开/关机、主叫/被叫、 正常位置更新等
DOI：10.16503/ki.2095-9931.2021.03.012
基于手机信令的全社会公路旅客出行量
测算方法
夏 晶 1，于丹阳 1，郑鑫臻 2，崔艺馨 2，朱 静 2
（1. 交通运输部科学研究院，北京 100029；2. 中咨数据有限公司，北京 100097）
摘要：为了准确统计全社会公路旅客出行量，针对传统公路客运量统计口径小、覆盖范围不全、无
在交通运输领域，国外基于手机信令数据的 研究重点关注 OD 出行量推算、出行速度计算、 出行路径规划及出行方式识别等方面。如 Caceres 等[1]通过 GSM 通信系统和手机定位数据提取用户 出行 OD 数据；Rorije[2]将手机定位数据作为传统 OD 调查的辅助手段之一，并用获取的 OD 矩阵进 行校核；González 等[3]通过统计 100 000 人连续 6 个月的手机定位数据，对人们的出行目的和轨迹 进行了研究；Yehuda 等[4]基于手机定位数据构建 了城际交通规划模型，并将手机定位数据分析结 果用于居民出行表的建立；Bloch 等[5]通过提取手 机信令数据中的位置数据和传感器中的平均速 度、平均加速度等数据，构建了基于神经网络和 决策树的居民出行方式识别模型；Calabrese 等[6] 通过识别次级出行链并根据用户定义时间、空间 阈值，来识别手机用户的停留位置；Schlaich 等 [7] 基于手机定位数据推导出用户出行位置区域序 列，并将其与高速公路路线进行比较，生成高速 公路出行轨迹；Tettamanti 等[8]以手机信令数据为 基础，利用路由分配技术，预测用户出行路径。
基于手机信令数据的城市轨道交通客流特征研究的开题报告
基于手机信令数据的城市轨道交通客流特征研究的开题报告一、研究背景和意义城市轨道交通作为城市公共交通的重要组成部分，是现代城市重要的基础设施之一。
随着城市化进程的加快和人口的不断增长，城市轨道交通客流量越来越大，客流预测和管理变得越来越重要。
因此，对城市轨道交通客流特征的研究具有重要的现实意义。
目前，研究城市轨道交通客流特征的方法主要是通过人工计数和数据采集设备。
人工计数需要大量人力物力，且数据获取速度较慢，而且实时性较差。
而数据采集设备则存在成本高、部署不便等问题。
因此，基于手机信令数据进行城市轨道交通客流特征研究具有较为优越的研究优势。
二、研究内容和方法本研究旨在基于手机信令数据研究城市轨道交通客流特征，具体内容包括：1.手机信令数据采集采集城市轨道交通站点周围手机信令数据，建立手机信令数据采集系统，并对数据进行清洗和处理。
2.城市轨道交通客流统计利用手机信令数据，进行城市轨道交通客流统计，包括客流量、客流分布和客流变化等特征的分析。
3.城市轨道交通运行模型建立基于手机信令数据研究城市轨道交通的运行模型，包括客流运行速度、站点停留时间和运行周期等，并对模型进行优化。
4.客流预测模型建立基于手机信令数据和城市轨道交通运行模型，建立客流预测模型，并对模型进行验证和优化。
本研究采用的主要方法包括数据采集、数据处理和建模分析等方法。
三、研究计划和进度安排第一阶段（1个月）：文献综述和研究设计完成相关文献的综述和研究设计的制定，明确研究目的和内容，确定数据采集范围和方法。
第二阶段（2个月）：数据采集和处理建立手机信令数据采集系统，对采集的数据进行清洗和处理，生成有效数据集。
第三阶段（3个月）：城市轨道交通客流统计和运行模型建立基于生成的数据集，进行城市轨道交通客流统计，建立运行模型，并对模型进行分析和验证。
第四阶段（2个月）：客流预测模型建立和优化基于城市轨道交通运行模型，建立客流预测模型，并进行模型优化和验证。
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基于手机信令数据的客流饱和度监测系统研究与应用作者：李鹏鸽来源：《中国科技博览》2019年第03期[摘要]伴随着国内旅游热潮的兴起，景区超容量游览的现象时有发生，特别是在节假日期间该现象尤为突出。
传统的景区客流统计管理方法无法做到对景区实时客流饱和度的高精度监测和预警。
论文利用手机信令数据获取景区实时客流数据，开发一套客流饱和度监测系统，为公众提供出行指引，为景区管理进行有效指导，便于提前制定应急预案，避免因客流过大而导致的各类问题。
[关键字]手机信令数据；客流分析；实时监测；客流饱和度；出行指引；中图分类号：TN929.5 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2019）03-0381-02Research and Application of Passenger Flow Saturation Monitoring System Based on Mobile Signaling DataLi Pengge（Shenzhen Comprehensive Traffic Operation Command Center）[Abstract]With the rise of the domestic tourism boom， the phenomenon of overcapacity tourism in scenic spots has occurred from time to time， especially during the holidays. Traditional scenic spot statistics management method can’t achieve high - precision monitoring and early warning of real-time passenger flow saturation. Thesis uses mobile phone signaling data to obtain real-time passenger flow data from the scenic spot and develops a passenger flow saturation monitoring system. This system can provide guidance to the public and provide effective guidance for scenic spot management， facilitate the preparation of emergency plans in advance， and avoid various problems caused by excessive passenger flow.[Keywords]Mobile Signaling Data； Passenger Flow Analysis； Real-time Monitoring；Passenger flow saturation； Travel Guide；1引言伴随着人们对于高生活质量的追求，旅游成为越来越多人的选择。
根据国家旅游局信息统计，2017年国内旅游人数高达50.01亿人次，同比增长12.8%；全年旅游总收入为5.40万亿元，实现15.1%的涨幅。
全年全国旅游业对GDP的综合贡献约为9.13万亿元，占GDP总量的11.04%。
[1]由此可见，旅游已经成为我国重要的经济增长来源。
但是在其快速发展的同时，问题也日益凸显。
热门旅游景区几乎都存在超负荷运营、超容量游览的情况，特别是在“清明”、“五一”、“国庆”等旅游旺季期间，旅游景区人山人海、寸步难行的现象尤为突出。
[2]旅游景区的超载运营不仅使游客的旅游质量下降，而且会导致景区旅游资源破坏、存在旅游安全隐患等各类问题。
为提升景区旅游舒适指数，有必要对景区客流进行监测统计，分析客流饱和度①并根据景区实时的服务水平②及时引导或疏散客流。
这些传统客流统计方法无法获取精准的实时客流数据，存在一定的滞后性，当景区客流超过最大承载量再去疏散客流为时已晚，因此如何准确的获取实时客流数据，提前做好大客流预警是一个亟待解决的问题。
随着大数据技术的迅猛发展，特别是手机信令数据应用价值的发现，手机信令数据在获取客流数据方面能做到更精确且实时，借助相关技术，便可有效利用客流数据，实现客流预测和实时监测。
基于手机信令数据的客流饱和度监测具有以下优势：第一，基于手机信令数据的客流饱和度监测在获取景区客流数据方面具有精确度高，实时性强而且不受天气等因素影响的优势；第二，基于手机信令数据的客流饱和度监测在建设和维护方面具有低成本优势。
第三，该技术除了实时监测景区客流饱和度还能根据历史客流数据进行客流预测，帮助景区工作人员提前制定应对大客流的预案。
本文主要探讨如何利用手机信令数据获取景区实时客流，计算客流饱和度并开发一套客流监测系统，以深圳市为研究实例，对其进行实时客流监测及预测，帮助加强对景区客流的管控，提升景区服务质量。
2客流饱和度监测系统设计2.1客流饱和度监测系统技术方案如图2-1所示，基于手机信令数据的客流饱和度监测模型的技术步骤主要包括：（1）根据手机信令数据与移动通信网络覆盖信息，分析各手机用户在移动通信网络中的出行情况。
（2）根据移动通信网络覆盖与交通分析小区的映射关系，分析各手机用户在交通分析小区中出行情况。
（3）在各手机用户在交通分析小区中出行情况的基础上，结合用户出行时间和各轨迹点的土地利用性质，进行各手机用户出行轨迹分析。
（4）在各手机用户出行轨迹分析的基础上，进行典型区域集散客流量的时间分布分析，识别当前统计周期内，哪些移动用户分别进入了哪些区域，及离开自哪些区域，统计周期结束时，停留在哪些区域。
（5）统计某分析区域内、每个统计周期内（如，每15分钟）的进入手机用户量（吸引手机用户量），离开手机用户量（产生手机用户量）以及停留手机用户量。
（6）手机人群出行数据扩样至总体人群出行数据，扩样时，采用多层扩样模型，先扩样到多家运营商所有手机用户群体，再扩样到所有人群，即还需包括老人、小孩等无手机群体。
（7）根据扩样得到的区域客流数据及该区域最大承载量计算其客流饱和度，具体计算公式如下：2.2客流饱和度监测系统框架设计（1）数据接收与预处理。
获取接收运营商信令采集平台的手机信令数据，数据预处理成客流饱和度监测系统的标准化格式。
（2）数据过滤。
对预处理后的手机信令数据进行数据过滤，去除无效数据和不相关数据。
（3）数据映射。
将手机用户匹配至各个城市空间区域，得到手机用户在真实道路交通网络中的电子化出行轨迹。
（4）区域客流识别。
利用重点区域集散客流处理模型，获得区域的实时集散客流数据。
（5）区域客流饱和度计算。
经上述流程处理得到的客流数据，借助区域客流饱和度计算模型，得到该区域客流饱和度。
2.3客流饱和度监测系统业务流程设计（1）手机网络基础数据采集。
手机网络基础数据采集的目的是采集手机网络在重点区域的地理信息参数。
利用手机网络基础数据处理分析模块匹配到重点区域，以获得手机网络区域上的地理信息。
（2）实时客流信息处理。
将手机信令数据转换成系统输出的区域客流信息。
该业务接收手机信令数据，并融合手机网络区域上的地理信息，经客流模型的算法，过滤、分析、计算上述数据，然后进行地图匹配、电子化出行轨迹、重点区域集散客流处理等特有模型，最终获得区域的实时客流以及集散客流。
（3）客流饱和度计算。
对通过实时客流信息处理流程之后得到最终区域实时客流数据进行分析与计算，得到实时客流饱和度。
（4）数据发布。
将计算得到的客流饱和度信息按照具体要求转换成统一编码格式，并进行数据的存储与发布。
（5）应用展示。
将结果发布至客流饱和度监测系统，通过搭建展示界面，直观了解景区实时客流饱和度。
3客流饱和度监测系统在深圳的应用实践基于手机信令数据的客流饱和度监测系统在深圳开始实地应用，深圳市综合交通运行指挥中心搭建了一套深圳手机大数据交通展示平台，用以监测深圳市热点区域实时客流饱和度。
3.1客流实时监测深圳手机大数据交通应用系统实时客流监测模块设计的目的是让用户能够准确获取重点区域的实时客流数量、客流密度、客流饱和度、客流排名以及预警提示信息，通过客流饱和度监测能够让用户及时获取科学、客观、准确的掌握实时客流情况。
3.2节假日出行指引深圳手机大数据交通应用系统具有历史数据回顾的功能，通过对历史数据的分析，能够提前预测客流，为公众提供出行指引。
以2018年元旦为例，通过往年监测数据的分析，预测今年元旦节假期，大梅沙景区预计在假期第二天（12月31日）达到客流高峰，客流饱和度峰值达到0.57，区域客流服务水平为“拘束”，建议游客错峰出行。
客流饱和度预测时间分布如下图所示。
假期第一天（12月30日），客流高峰预计发生在14：00至16：00，景区客流服务水平为基本舒适；假期第二天（12月31日），客流高峰预计发生在13：00至16：00，景区客流服务水平为拘束；假期第三天（1月1日），客流高峰预计发生在15：00至16：00，景区客流服务水平为基本舒适。
3.3应用效果评价根据深圳手机大数据交通应用系统2018年元旦假期实际客流监测分析，大梅沙景区在假期第二天（12月31日）达到客流高峰，客流饱和度为0.57，区域客流服务水平均为“拘束”。
客流饱和度真实时间分布如下图所示。
元旦期间，客流高峰发生在（14：00至18：00），预测时间段为（13：00至16：00），预测拥堵时段准确度为88%。
4结论本文利用手机信令数据获取景区实时客流数据，开发一套基于手机信令数据的客流饱和度监测系统并在深圳进行实践研究，根据元旦期间大梅沙景区客流监测结果表明利用手机信令数据作为景区实时客流监测依据精确度高，管理人员能够准确掌握景区实时客流饱和度，并根据系统预警提示信息提前制定应急预案和进行客流疏散调度。
[3]下一步研究方向可以将基于手机信令数据的客流饱和度监测技术应用从景区客流实时监测与预测扩展到交通枢纽、商业街等热点客流区域，通过算法优化，扩大应用领域，提高整个系统客流预警功能，提升其实际应用价值。
参考文献[1]国家旅游数据中心.2017年全年旅游市场及综合贡献数据报告[R].2018.[2]王硕，张健钦.基于高精激光设备的客流监测及预警系统研究[J].城市勘测，2017（06）：10-15.[3]章玉.手机信令数据在交通枢纽客流监测中的应用——以重庆市为例[J].交通运输研究，2017，3（02）：24-30.注释①客流饱和度是指单位时间内区域客流量与该区域客流最大承载量的比值，其中客流最大承载量是指单位时间内，在保障旅客人身安全和旅游资源环境安全的前提下，该区域所能容纳的最大客流量。