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融合手机信令数据的轨道交通出行分担率模型研究
随着移动通信技术的发展和应用，手机信令数据成为了一种重要的数据源。在轨道交通出行领域，利用手机信令数据分析人们的出行行为，对于制定出行政策、优化交通运输系统具有重要的参考价值。本文基于手机信令数据，研究了轨道交通出行的分担率模型，旨在实现对轨道交通出行分担率的准确预测。
一、研究背景和意义
轨道交通出行是城市居民主要的出行方式之一，其重要性在于它具有高效、快捷、安全、环保等优势。不过，随着城市化的发展，地铁、轻轨、有轨电车等轨道交通运输系统的乘客数量不断增加，出现了一些瓶颈问题，如拥挤、乘客流动性不足等，不仅影响了乘客的出行体验，也制约了城市交通系统的发展。因此，研究轨道交通出行模式，探索轨道交通出行分担率模型，具有重要的现实意义。
现有的轨道交通出行模型多基于调查或者票款数据，缺乏真实、全面、准确的出行数据。而利用手机信令数据，则可以获取到大量的出行数据，这也是本文选择手机信令数据作为数据源的原因。另外，目前研究较少关注轨道交通出行分担率的建模，而这对于优化轨道交通出行具有重要意义。因此，本文基于手机信令数据，研究了轨道交通出行的分担率模型。
二、研究对象和数据源
本文研究对象为某城市的地铁出行，研究时间为一周。数据源为手机信令数据，包括乘客进出站时间、地点、乘车方向、进出站车站等信息。除此之外，也采集了该城市的人口数据、交通数据等其他数据作为参考。
三、研究方法
3.1数据预处理
对手机信令数据进行清洗处理，去除无效数据和异常数据。将有效数据分别按照轨道交通出行的上下行方向进行分组，并计算每个方向的出行次数、出行距离等数据。
3.2构建分担率模型
根据分担率的定义，将轨道交通出行的总出行次数与其他出行方式出行次数的比值作为分担率，即：
分担率=轨道交通出行次数/其他出行方式出行次数
根据手机信令数据统计得到轨道交通出行的次数，而其他出行方式的出行数据需估算。这里可采用回归分析等方法，利用人口数据、交通数据等其他数据，预测出其他出行方式的出行次数。
3.3模型评价
模型的评价指标包括R-square值、均方根误差等指标。并通过对模型评价指标的分析，不断优化模型。
四、研究结果
本文利用手机信令数据，构建了轨道交通出行的分担率模型，并经过实证分析验证了模型的准确性。该模型对于轨道交通出行分担率的预测具有较高的精度，可以为制定出行政策、优化交通运输系统提供有力的支持。
五、结论
本文基于手机信令数据，研究了轨道交通出行的分担率模型。通过对模型的实证分析和评价，得出了该模型的准确性较高，具有较好的预测能力。本文的研究结果为轨道交通出行行为的分析和优化提供了新思路和方法，具有较高的实际应用价值。