基于大數(shù)據(jù)算法的交通行為研究

程歆

摘 要 互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代提升用戶體驗(yàn)主要通過用戶畫像分析技術(shù)，即基于個(gè)人的手機(jī)、網(wǎng)頁瀏覽痕跡等了解用戶需求。本文通過將用戶畫像的概念轉(zhuǎn)移應(yīng)用到交通領(lǐng)域，利用交通大數(shù)據(jù)分析出行者交通選擇行為在不同交通狀況下的異同，為交通規(guī)劃決策提供量化支持和決策依據(jù)。

關(guān)鍵詞 出行者畫像；出行選擇；大數(shù)據(jù)；交通行為

中圖分類號 U1 文獻(xiàn)標(biāo)識碼 A 文章編號 2095-6363（2017）12-0110-02

所謂用戶畫像，一是指單個(gè)用戶所有標(biāo)簽的集合，通過可以獲取的用戶的社會屬性（如性別、年齡、工作、收入等），將用戶所有的選擇偏好綜合起來，勾勒出該用戶的整體特征與輪廓；二是根據(jù)其屬性或標(biāo)簽集進(jìn)行分類和預(yù)測，從而實(shí)現(xiàn)特定的目的，如信用評級、受眾類型等的劃分。用戶畫像更深層次的意義，是根據(jù)用戶數(shù)據(jù)和行為，為特定的客戶進(jìn)行按需定制。在大數(shù)據(jù)分析中對特定的用戶群體進(jìn)行分類分析，形成不同維度的屬性標(biāo)簽，從而采取不同的商業(yè)行為和措施，以達(dá)到特定的利益目標(biāo)。

對于出行者行為的畫像來說，首先需要指出的是分析的對象不是特定的某個(gè)出行者，而是每個(gè)出行者參與到整個(gè)交通系統(tǒng)中所呈現(xiàn)的群體行為，從非集計(jì)的角度來分析和研究個(gè)體行為對整個(gè)交通系統(tǒng)的影響，同時(shí)對相同交通行為的選擇結(jié)果進(jìn)行分析，找出影響群體交通選擇行為的主要因素，量化影響因素的程度和范圍。

1 交通大數(shù)據(jù)

隨著智能交通的發(fā)展，與交通相關(guān)的數(shù)據(jù)已經(jīng)從傳統(tǒng)的粗放型、局部性的數(shù)據(jù)逐漸細(xì)化，主要的新型數(shù)據(jù)包括：GPS數(shù)據(jù)、公交刷卡數(shù)據(jù)、手機(jī)信令數(shù)據(jù)、網(wǎng)頁爬取數(shù)據(jù)、卡口數(shù)據(jù)與路網(wǎng)數(shù)據(jù)等

2 交通行為畫像

2.1 大數(shù)據(jù)融合畫像

交通行為畫像就是基于以上的各類交通數(shù)據(jù)，整個(gè)多源數(shù)據(jù)融合過程其實(shí)是作為整個(gè)交通大數(shù)據(jù)應(yīng)用的一部分，使用多源數(shù)據(jù)提取出行者的詳細(xì)出行信息，形成并探討其實(shí)際出行選擇與備選方案之間的差別；對出行鏈效用方程中的參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，并將出行根據(jù)大數(shù)據(jù)以及傳統(tǒng)的城市人口數(shù)據(jù)和土地規(guī)劃等結(jié)合起來對整個(gè)城市的出行者進(jìn)行泛化和擴(kuò)樣，利用非集計(jì)模型對整個(gè)城市的出行者進(jìn)行仿真并將結(jié)果應(yīng)用到實(shí)際工作中；同時(shí)，仿真模型再與大數(shù)據(jù)中的各項(xiàng)觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行對比，矯正模型參數(shù)和精度。整個(gè)過程循環(huán)遞進(jìn)優(yōu)化，同時(shí)勾勒的出行者畫像也在不斷的迭代調(diào)優(yōu)中更加準(zhǔn)確。

2.2 出行鏈

出行者通常會按照自己的意愿或作為社會一份子而產(chǎn)生的活動(dòng)安排出行，而各項(xiàng)社會活動(dòng)或生計(jì)需求就會產(chǎn)生各種時(shí)空上的移動(dòng)，把出行者的各項(xiàng)活動(dòng)之間用出行連接起來就形成了出行鏈。

一般情況下，正是大量工作開始時(shí)間相近的剛性出行活動(dòng)導(dǎo)致了交通系統(tǒng)的高峰期，而大量出行時(shí)間、地點(diǎn)等的彈性可變的非剛性出行導(dǎo)致了交通系統(tǒng)的不確定性。基于出行鏈的出行理論的主要有以下5點(diǎn)：

1）出行的需求源于社會經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的需要。

2）人的行為受時(shí)空的限制要在不同時(shí)間和地點(diǎn)進(jìn)行不同活動(dòng)， 并且去各個(gè)活動(dòng)地點(diǎn)都要花費(fèi)時(shí)間。

3）通常人的出行都是以家庭為基本單位，家庭影響個(gè)人的活動(dòng)和出行決策。許多決策作為家庭決策的一部分，受家庭中其它成員的限制，所以家庭類型和生活方式也影響個(gè)人的選擇。

4）活動(dòng)和出行決策是動(dòng)態(tài)的 一次決策受過去和預(yù)期事件的影響[1]，同時(shí)也受到當(dāng)前環(huán)境的影響，出行計(jì)劃可能根據(jù)實(shí)際情況而實(shí)時(shí)變化。

5）出行過程中出行者將面臨一定數(shù)量的選擇，并在各個(gè)選項(xiàng)間衡量對比后作出決策，最終實(shí)施的出行計(jì)劃雖然可能由于路網(wǎng)的動(dòng)態(tài)變化和交通系統(tǒng)的不確定性導(dǎo)致與預(yù)期有所差別，但卻是決策時(shí)選擇集中效用最大的一項(xiàng)。

作為出行行為決策的出行者（或家庭）在出行活動(dòng)中面臨的一系列可以選擇的、選擇分肢相互獨(dú)立的集合中，會選擇他認(rèn)為效用最大的選擇項(xiàng)，這個(gè)被稱為效用最大化行為假說。而量化這一過程的目前廣泛應(yīng)用的模型為Logit模型，Logit模型正是以某次出行行為的選擇集為基礎(chǔ)設(shè)定效用函數(shù)，計(jì)算各選項(xiàng)被選擇的概率并估計(jì)影響各選項(xiàng)的參數(shù)，而將每一次的出行連接起來，就形成了基于一天活動(dòng)的出行鏈。

出行的計(jì)算考慮了出行模式，距離、出行時(shí)間、換乘因素，出行費(fèi)用等，而其中的參數(shù)就是描述出行者畫像的主要量化指標(biāo)。這些參數(shù)的值決定了不同出行者在面臨不同的選擇方式時(shí)的決策結(jié)果，對這些參數(shù)的估計(jì)就是多源數(shù)據(jù)融合的出行者畫像的最重要的部分，也是對出行者出行過程最精確對描述。

2.3 出行者行為分析和仿真

通過多源數(shù)據(jù)的融合，可以得到部分出行者的出行，再根據(jù)城市土地規(guī)劃、各區(qū)人口數(shù)據(jù)等將數(shù)據(jù)進(jìn)行泛化擴(kuò)樣，從而得到了整個(gè)城市所有出行者一天的交通活動(dòng)的初始計(jì)劃，并利用MATSim對其進(jìn)行仿真。為保證模型的仿真精度，使用MATSim對整個(gè)城市的交通系統(tǒng)的運(yùn)行狀況及出行者的出行采取開放的方式，即出行者的出行畫像、基本出行集等按照多源交通大數(shù)據(jù)進(jìn)行校正，每一次的數(shù)據(jù)矯正是建立在其他數(shù)據(jù)源的基礎(chǔ)上進(jìn)行迭代尋優(yōu)，以迭代收斂為主要目標(biāo)，旨在充分利用和融合各數(shù)據(jù)源，從而使模型精度不斷提高。

3 應(yīng)用

對出行者的出行行為進(jìn)行畫像，根據(jù)其選擇偏好進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，最終通過仿真模型將整個(gè)城市的模型進(jìn)行仿真，其主要的應(yīng)用可以體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。

3.1 交通相關(guān)政策的輔助決策

通過對如擁堵收費(fèi)、劃定公交車專用道、換乘優(yōu)惠、停車費(fèi)用調(diào)控等相關(guān)交通政策實(shí)施前后整個(gè)交通系統(tǒng)運(yùn)行狀況的仿真，可精確量化政策實(shí)施前后各項(xiàng)交通指標(biāo)，如道路使用效率、出行者廣義出行費(fèi)用的變化以及出行方式變化比例等，為相關(guān)政策和措施提供決策支持。

3.2 片區(qū)交通改善的前后對比

對于某一片區(qū)交通設(shè)施、交通組織方式等的改善方案進(jìn)行仿真，針對改善目的對各個(gè)方案進(jìn)行量化評價(jià)和對比，從而選出最有改善方案。

3.3 出行者出行的出行劃分和誘導(dǎo)建議

對整個(gè)深圳市區(qū)域內(nèi)所有出行者的仿真過程，是對出行者出行時(shí)所面臨的一系列的決策進(jìn)行分析，通過對這些離散選擇模型的分析和研究，了解其選擇過程中的決定因素，對整個(gè)系統(tǒng)對仿真和掌控了解可以很好地把握各項(xiàng)交通相關(guān)決策的臨界點(diǎn)，對出行進(jìn)行誘導(dǎo)，從而降低路網(wǎng)交通壓力，提高出行者出行效率。

3.4 公共交通優(yōu)化的對比與決策支持

對整個(gè)深圳市的交通系統(tǒng)進(jìn)行仿真，了解使用公交系統(tǒng)的實(shí)際情況，掌握公交、地鐵的客流集散情況，可根據(jù)實(shí)際的客流集散點(diǎn)對公交線路、班次進(jìn)行優(yōu)化，同時(shí)對比優(yōu)化前后的交通狀況。

4 結(jié)論

在“互聯(lián)網(wǎng)+”的背景下，大數(shù)據(jù)技術(shù)在交通業(yè)務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用不斷擴(kuò)展，而智能手機(jī)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的不斷更新，進(jìn)一步觸發(fā)了交通規(guī)劃和管理模式的轉(zhuǎn)變。在妥善解決個(gè)人信息安全與隱私保護(hù)的前提下，多源數(shù)據(jù)的融合和應(yīng)用在未來一段時(shí)間內(nèi)將成為趨勢。利用數(shù)據(jù)融合對出行者的交通相關(guān)行為的畫像，有利于各方充分利用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)資源，有效實(shí)現(xiàn)規(guī)劃和管理的精準(zhǔn)實(shí)施和相關(guān)政策、措施的支撐，同時(shí)在出行者行為和選擇模型方面也可進(jìn)行創(chuàng)新性的探索和實(shí)踐。

參考文獻(xiàn)

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