(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210965668.4 (22)申请日 2022.08.12 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115062873 A (43)申请公布日 2022.09.16 (73)专利权人 北京大学 地址 100871 北京市海淀区颐和园路5号 (72)发明人 赵鹏军　吴秀琛　陈霄依　李兆祥　 万婕　万丹　 (74)专利代理 机构 北京辰权知识产权代理有限 公司 11619 专利代理师 支宇鑫 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 50/26(2012.01)审查员 刘洁 (54)发明名称 交通出行方式预测方法和装置、 存储介质及 电子设备 (57)摘要 本发明公开了一种交通出行方式预测方法 和装置、 存储介质及电子设备。 其中， 该方法包 括： 从出行数据库中获取目标城市在目标时段内 的居民出行调查数据获取目标城市的拥车率、 居 民所属群体、 出行起点与终点、 交通方式和出行 模式； 获取目标城市的路网拓扑数据； 将居民出 行调查数据和路径阻抗进行数据整合， 将整合后 的数据输入MNL模型得到每个交通出行模式的比 例， 并基于手机信令数据获取目标城市中， 从出 发区域i至到达区域j每个群体在不同出行模式 下的交通量； 对目标城市的每个群体在不同出行 模式下的交通量进行调整， 得到目标城市中每个 群体在不同出行模式下的目标交通量。 本发明解 决了相关技术中无法精准预测城市交通出行方 式的技术问题。 权利要求书3页 说明书16页 附图7页 CN 115062873 B 2022.12.09 CN 115062873 B 1.一种交通出 行方式预测方法， 其特 征在于， 包括： 从出行数据库中获取目标城市在目标时段内居民出行调查数据、 基础地理信 息数据和 手机信令数据； 基于所述居民出行调查数据获取所述目标城市的拥车率、 居民所属群体、 交通方式和 所述交通方式所属的出 行模式； 基于所述基础地理信 息数据获取所述目标城市的路网拓扑数据， 所述路网拓扑数据用 于计算预设路径的路径阻抗； 将所述居民出行调查数据和所述路径阻抗进行数据整合， 将整合后的数据输入MNL模 型得到每个交通出行模式的比例， 并基于所述手机信令数据获取所述 目标城市中， 从出发 区域i至到达区域j每 个群体在不同出 行模式下的交通 量； 根据所述目标城市在所述目标时段内的机动车保有量， 对目标城市的每个群体在不同 出行模式下的交通量进行调整， 得到所述目标城市中每个群体在不同出行模式下的目标 交 通量； 其中， 所述将所述居民出行调查数据和所述路径阻抗进行数据整合， 将整合后的数据 输入MNL模型得到每个交通出 行模式的比例， 包括： 获取所述每个群体在每个出行模式的路径出行成本Costij,a,M， 其中a为群体类别， M为 出行模式； 根据所述拥车率Car_Ownershipa,i， 将所述手机信令数据处理得到各个群体在所述目 标城市的街道间的OD数据Tij,a， 划分为有车子类群体交通量Tij,a,car和无车子类群体交通量 Tij,a,no_car； 根据所述MN L模型计算所述Tij,a,car的比例和所述Tij,a,no_car的比例； 所述基于所述手机信 令数据获取所述目标城市中， 从出发区域i至到达区域j每个群体 在不同出 行模式下的交通 量， 包括： 根据所述Tij,a,car的比例和所述Tij,a,no_car的比例， 确定从出发区域i至到达区域j每个群 体在不同出 行模式下的交通 量。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述获取所述每个群体在每个出行模式的 路径的出 行成本Costij,a,M， 包括： 将出发区域i至到达区域j之间的路径的阻抗Co stm进行加权计算， 并将交通量进行多轮 分配， 获取所述出行成本Costij,a,M； 其中， 当分配过程中未出现Tij,a,m时， 采用公式 （1） 获取 所述Costij,a,M， 否则采用公式 （2） 获取 所述Costij,a,M： （1） （2） 其中， Tij,a,m为a群体在路径m下 的权重， M为M1、 M2和M3中的任意值， M1， M2， M3分别为不同 的出行模式， N 为每个OD对属于 M模式的a群 体选择的路径数目。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述MNL模型计算所述Tij,a,car的 比例和所述Tij,a,no_car的比例， 包括：权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115062873 B 2基于公式 （3） ， （4） ， （5） ， （6） 获取 所述Tij,a,car的比例和所述Tij,a,no_car的比例： （3） （4） （5） （6） 其中， 为a群体不划分出行模式的交通量， Car_Ownershipa,i为所述目标城市的拥 车率， 为通过所述居民出行调查数据标定得到的logit模式选择参数， pij,a,car,M为所述Tij,a,car的比例， pij,a,no_car,M为所述Tij,a,no_car的比例， k 为交通方式； 根据所述Tij,a,car的比例和所述Tij,a,no_car的比例， 确定从出发区域i至到达区域j每个群 体在不同出 行模式下的交通 量 ， 所述 通过公式 （7） 获取： （7） 。 4.根据权利要求2所述的方法， 其特 征在于， 所述阻抗Costm通过公式 （8） 和 （9） 获取： （8） Costl,k=Time_costl,k+Fee_costl,k+Trans_costl,k（9） 其中， l为路段， k为交通方式， (l,k)∈m,Time_costl,k为时间出行成本， Fee_costl,k为 货币成本， Trans_costl,k为换乘成本 。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述方法还包括： 根据年龄阶段和性别将 所述目标城市的居民划分为以下 六种群体类别： 包括18岁以下 未成年男性的第一群 体； 包括18岁以下 未成年女性的第二群 体； 包括19‑59岁居民男性的第三群 体； 包括19‑59岁居民女性的第四群 体； 包括60岁以上男性老年人的第五群 体； 包括60岁以上女性老年人的第六群 体。 6.一种交通出 行方式预测装置， 其特 征在于， 包括： 第一获取单元， 从出行数据库中获取目标城市在目标时段内的居民出行调查数据、 基 础地理信息数据和手机信令数据； 第二获取单元， 用于基于所述居民出行调查数据获取所述目标城市的拥车率、 居民所权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115062873 B 3