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基于手机信令数据的旅客联程出行时空特征分析方法
随着近年来全球旅游业的快速发展，越来越多的旅客选择联程出行。旅客联程出行是指在旅行中，通过至少两个航班、火车、大巴、地铁等不同交通方式相互衔接，完成出发地到目的地的旅程。联程出行是旅客出行中的一种常见模式，其出行特征和规律的研究对于提升交通运输系统的效率，扩大旅游市场等具有重要意义。而基于手机信令数据的联程出行研究，能够从数据角度深入挖掘联程出行的时空特征，为旅游业和城市规划带来巨大的应用价值。
一、研究背景和意义
旅客联程出行的研究始于上世纪80年代，随着旅游业的快速发展和交通运输技术的进步，联程出行模式逐渐成为旅客出行的主要形式之一。联程出行具有时间分散、空间分散等特征，因此联程出行中的航班、火车、大巴、出租车、地铁等出行环节的时空特征对于联程出行的研究具有重要意义。但是传统的联程出行研究通常需要借助旅行调查数据，采样量小、成本高、样本不足以反映出联程出行的时空特征规律。因此，基于手机信令数据的联程出行研究逐渐成为越来越多研究者研究的重点。
手机信令数据是手机用户与通信服务提供商之间的交互信息，记录了用户的位置、通信行为、通信持续时间等信息。基于手机信令数据的联程出行研究可以通过分析用户的位置和通信行为等信息，提取用户在不同时间和地点的出行特征，挖掘联程出行的模式和规律。同时，手机信令数据采集成本低、数据量大，可以反映的样本量也更加大，因此是进行联程出行研究的一个重要数据来源。
二、研究方法
旅客联程出行是一种多模式出行，其出行特点在于不同交通方式相互衔接，旅客从一个交通模式到另一个交通模式时需要一定的转移时间。为了分析联程出行的时空特征，本文提出如下的联程出行研究方法：
1.数据预处理
将手机信令数据进行预处理，主要包括数据清洗、数据拆分等，保证数据的完整性和可用性。数据清洗主要是将无效数据和异常数据进行过滤，例如位置信息错误、通信时长异常等。数据拆分是根据用户的通信行为将信令数据拆分为不同的出行阶段，例如航班出行、地铁出行等，并将不同出行阶段的数据进行分析和统计。
2.出行阶段提取
通过手机信令数据记录的位置信息，可以提取出用户的出行轨迹，根据轨迹可以将出行分为不同阶段，并区分不同模式的出行方式。例如，通过出行起点和终点的位置以及时间，可以将每个出行阶段归入不同的模式中，例如航班出行、地铁出行等。
3.时空特征分析
在完成出行阶段的提取后，可以分析每个出行阶段的时空特征，例如出行时间、出发地和目的地之间的距离、换乘耗时等。通过对不同阶段的时空特征进行分析，可以对联程出行的模式和规律进行深入探讨。例如，通过对不同出行阶段的出行时间进行分析可以发现一些出行时间上的规律。通过对不同阶段的换乘耗时进行分析，可以发现联程出行中的转移时间占用多少比例。
4.关联分析
在开展联程出行研究过程中，不同的出行阶段之间存在关联。例如，一个出行阶段的目的地可能是另一个出行阶段的起点，这就需要通过对不同出行阶段之间的关联关系进行分析，从而更好地理解联程出行中的时空特征和规律。通过支持关联分析的数据分析工具，可以在轻松实现不同出行阶段之间的关联关系分析。
三、研究应用和发展前景
基于手机信令数据的联程出行时空特征分析方法已经在城市交通规划、旅游业发展、交通运输系统效率改进等各个领域获得了广泛的应用。通过提取出行阶段的时空特征、分析不同出行阶段之间的关联关系，可以改进公共交通系统的服务质量和运营效率，为旅游产业的发展提供支持，为城市规划和发展提供决策依据。
在未来，基于手机信令数据的联程出行研究将逐渐成为交通运输系统、旅游业发展等领域研究的重点。随着数据处理技术的不断提高和研究方法的创新，基于手机信令数据的联程出行研究将更加深入、全面地揭示联程出行的时空特征和规律，为城市发展和旅游产业的可持续发展提供更加有力的支持和保障。