基于大数据算法的交通行为研究

分类 和 预测 ， 从 而 实现 特 定 的 目的 ， 如 信用 评 级 、受 众 类型 等 的划 分 。用 户 画像 更深 层 次 的意 义 ， 是 根据 用 户 数据和行为 ， 为特定的客户进行按需定制。在大数据分 析 中对特 定 的 用户 群体 进 行分 类 分析 ， 形 成 不 同维 度 的 属性 标 签 ， 从 而采 取 不 同的 商业 行 为和 措施 ，以达 到 特
２ ． ２ 出行 链
作 为 出行 行 为 决策 的 出 行 者 （ 或 家 庭 ）在 出行 活 动 中面 临 的一系 列 可 以选 择 的、 选择 分 肢相 互 独立 的集 合中 ， 会 选择 他 认 为效 用 最大 的 选择 项 ， 这 个 被称 为效 用 最 大化 行 为假 说 。而 量 化这 一 过程 的 目前广 泛应 用 的 模型为 Ｌ ｏ ｇ ｉ ｔ模 型 ，Ｌ ｏ ｇ ｉ ｔ模 型 正是 以某次 出行 行 为 的 选 择 集为 基 础 设定 效用 函数 ， 计 算各 选 项被 选 择 的概 率 并 估 计影 响各 选 项 的参数 ， 而将 每 一 次 的出行 连接 起 来 ， 就 形成 了基于 一 天活 动 的 出行 链 。 出 行 的计 算 考 虑 了 出 行 模 式 ， 距 离 、 出行 时 间 、 换 乘 因素 ，出 行费 用等 ，而其 中的参 数 就 是描 述 出 行者 画像 的主 要 量化 指标 。这 些参 数 的值 决 定 了不 同出 行者 在 面 临不 同的选 择 方式 时 的 决策 结果 ， 对这 些 参数 的估 计 就 是多 源数 据 融合 的 出行者 画 像 的最 重要 的部 分 ，也 是 对 出行 者 出行过 程 最精 确对 描 述 。 ２ ． ３ 出行 者 行 为 分 析 和 仿 真
２ 交通 行为 画像
２ ． １ 大数据 融 合 画像
交通 行 为 画 像 就 是 基 于 以上 的各 类 交 通 数 据 ，整 个 多源 数据 融 合过 程 其 实是作 为 整 个交 通 大数 据应 用 的
部分 ， 使 用 多源 数据 提 取 出行 者 的详 细 出行 信 息 ， 形 成 并探 讨其 实 际 出行选 择 与备 选 方 案之 间 的差 别 ；对 出
同， 为 交通 规 划决 策提供 量 化 支持 和决 策依 据 。
关键 词 出行 者 画像 ；出行 选择 ； 大数据 ；交通行 为 中图分 类号 ｕ １ 文献 标识 码 Ａ 文 章编 号 ２ ０ ９ ５ － ６ ３ ６ ３（ ２ ０ １ ７ ）１ ２ － ０ １ １ ０ － ０ ２
会 产生 各 种 时空 上 的移 动 ，把 出行 者 的各 项 活动 之 间用 出行连 接起 来 就形 成 了 出行链 。 般 情 况 下 ，正 是 大 量 工 作 开 始 时 间相 近 的 刚 性
一
出行 活 动 导 致 了 交通 系 统 的高 峰 期 ，而 大 量 出行 时 间 、 地 点等 的弹性 可 变 的非 刚 性 出行 导致 了交通 系 统 的不确 定 性 。基 于 出行链 的 出行 理论 的 主要 有 以下 ５点 ： １ ）出行 的需 求源 于社 会 经济 活动 的 需要 。 ２ ）人 的行 为 受 时空 的限 制要 在 不 同 时 间和 地 点进 行 不 同活 动 ，并 且 去各 个活 动地 点 都要 花 费时 间 。
定 的利 益 目标 。
对 于 出 行者 行 为 的 画像 来 说 ， 首 先 需要 指 出 的 是
３ ）通 常人 的 出行都 是 以家庭 为 基 本 单 位 ， 家 庭 影 响 个 人 的活动 和 出行 决 策 。许 多 决策 作 为家 庭 决策 的一
部分 ， 受 家庭 中其它 成 员 的 限制 ， 所 以家庭 类 型和 生 活 方 式也 影 响个 人 的选 择 。 ４ ）活 动 和 出 行 决 策 是 动态 的 一 次 决 策 受 过 去 和 预 期 事件 的影 响 …，同时 也 受 到 当前 环境 的影 响 ，出行 计 划 可能 根据 实 际情 况而 实 时变 化 。 ５ ）出 行过 程 中出行 者 将 面 临 一 定数 量 的 选择 ，并 在 各个 选 项 间衡 量对 比后 作 出决 策 ， 最 终实 施 的 出行 计 划 虽然可 能 由于路 网 的动 态变 化 和交 通 系 统 的不 确 定性 导致 与预 期 有所 差 别 ，但 却是 决 策 时选 择集 中效 用 最大
一
Байду номын сангаас
行链 效 用方 程 中 的参数 进 行估 计 ， 并将 出行 根 据 大数 据 以及 传 统 的城 市人 口数据 和 土地 规 划等 结 合起 来对 整 个 城 市 的 出行 者 进行 泛 化和 扩样 ， 利 用非 集 计模 型对 整 个 城 市 的出行 者 进行 仿 真 并将 结果 应 用到 实 际工 作 中 ；同 时 ，仿 真模 型再 与 大 数据 中 的各 项观 测 数 据 进 行对 比 ， 矫正模型参数和精度。整个过程循环递进优化 ， 同时勾 勒 的 出行者 画像 也在 不 断 的迭代 调优 中更加 准确 。
的一 项 。
分析 的对 象 不 是特 定 的某 个 出行 者 ， 而 是每 个 出行 者 参 与到 整个 交 通 系统 中所 呈 现 的群 体 行为 ， 从 非 集计 的 角 度来 分 析和 研 究个 体 行为 对整 个 交 通系 统 的影 响 ， 同时 对相 同交通 行 为 的选 择 结果进 行 分 析 ，找 出影 响群 体 交 通选 择 行为 的主 要 因素 ， 量 化影 响 因素 的程 度和 范 围 。
科学发展创新
基于 大数据算 法 的交通 行为研究
程 歆 深圳 市 华南 信息 技 术有 限 公司 。 广 东深 圳
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摘 要 互联 网 时代 提升 用 户体 验 主要通 过 用 户画像 分析 技 术 ， 即基 于个人 的手机 、 网页浏 览痕 迹 等 了解用 户 需求 。 本 文通 过将 用户 画像 的概念 转移 应 用到 交通 领域 ， 利用 交通 大数 据 分析 出行 者 交通 选择 行 为在 不 同交通 状 况 下的 异
所 谓 用户 画 像 ， 一 是指 单 个 用户 所 有标 签 的集 合 ， 通过 可 以获取 的用户 的社 会属 性 （ 如 性别 、年龄 、工 作 、 收 入等 ） ，将 用 户 所 有 的 选 择 偏 好 综 合 起 来 ，勾 勒 出 该 用户 的 整体 特 征与 轮廓 ；二是 根据 其 属 性或 标 签集 进 行
１ 交通大 数 据
随着 智 能 交 通 的 发 展 ，与 交 通 相 关 的数 据 已经 从 传 统 的粗放 型、局 部 性 的数据 逐 渐 细化 ， 主要 的新 型 数 据 包括 ： Ｇ Ｐ Ｓ数 据 、 公 交刷 卡 数 据 、手 机 信 令 数据 、 网 页爬 取 数据 、卡 口数 据 与路 网数 据 等