大數據在交通規劃行業中的應用研究

王金龍+張靜

摘要：近幾年來，大數據在政府、金融、商業和公安等社會的各個領域都得到了廣泛的應用和積極的探索，對傳統運營商的效率提升和運營模式改進等各個方面發揮了關鍵作用。當前，電信運營商積累了海量的數據，在交通規劃行業中存在著非常大的變現空間。通過運營商的基站和信令數據，結合個人用戶攜帶的手機，將個體信息匯總后形成人口的實時交通時空分布，進而為交通規劃行業中的決策提供有力的支持。

關鍵詞：電信運營商；大數據；交通規劃

中圖分類號：TN929 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2017）09-0037-02

1 電信運營商大數據特點

傳統的規劃數據獲取方式較為落后，決策數據一般的來源是市場調研數據、人口普查數據和經濟普查數據等。這些數據的覆蓋面一般較窄、實時性較弱，并且準確性一般較低。而電信運營商的海量通信數據，如實時位置、WEB訪問、APP使用記錄、移動性管理、征信、精準營銷、風險防控、咨詢報告、行業指數、能力開放和區域洞察等各種數據，均具有較大優勢，可以為交通規劃的決策分析提供有力的支持與良好的補充[1]。

每個人出行時候都會攜帶著手機，運營商可以根據用戶的基站位置以及信令數據等信息對手機的使用者的當前位置進行定位，從而利用個體的定位信息還原整個用戶在空間維度和時間維度上面的交通出行信息，將海量的個體信息進行匯總后可以形成群體性的交通時空分布。

我們從電信運營商的用戶屬性角度對其產生的數據進行分類，大致可以將其分為三類：

第一類：用戶的信息類數據，一般包括用戶的終端型號信息、身份信息等；第二類：用戶的行為類數據，一般包括用戶的短信行為信息、通話行為信息、互聯網行為信息等；第三類：用戶的消費類信息，一般包括用戶的電信套餐、月通信記錄、流量使用情況、語音通信時長、互聯網通信時長、賬單等[2]。

最近幾年來，由于移動互聯網的高速發展，越來越多的電信用戶使用移動智能終端進行互聯網業務，所以用戶積累的數據越來越多。電信用戶的互聯網業務一般會對用戶的記錄時序信息、社交網站登錄信息、目的訪問網址信息、各類應用感知信息和位置信息等各類內容。

電信運營商的數據因為用戶實名制的要求，所以用戶的數據是通信行為的真實記錄，具有準確度較高的特點；電信運營商的通信數據是網絡與用戶間交互實時交互產生的，能充分反映當前用戶的時空信息，具有實時性強的特點；電信運營商的用戶量巨大，數據具有隨機抽樣性特點，涉及到各個行業的從業者，具有覆蓋面廣的特點；電信運營商的每個用戶每天都要產生近百條的用戶面數據和信令，每個城市的數據量更是高達TB，具有體量龐大的特點[3]。

2 運營商大數據在交通規劃的模型分析

交通規劃是根據歷史及現狀的交通供需，結合地區經濟、人口及土地利用等因素，進行研究分析后，對交通運輸的需求進行預測與分析，從而確定未來交通運輸的結構、規模和布局等，確定推薦方案并突出實施方案的一個較為完整的流程。運營商的數據因為實名制等原因，是以用戶手機號作為唯一ID進行標識的，具有以“用戶”為中心進行分析的可靠性，通信數據也可以對用戶及地理空間實現一定程度的刻畫。運營商大數據對于交通規劃的現代化、信息化和科學化管理，獲取較為優異的交通運輸效率等提供了充足的數據保障[4]。

基于運營商通信數據，可以構建數據層、中間層和應用層的三層基礎模型，實現對交通規劃的數據支撐與數據分析。如圖1、2所示。

數據層處理，一般作為運營商用戶通信領域的各級各類數據，根據運營商的2G/3G/4G移動通信網絡中獨立分割的原始數據，如人口交通出行軌跡、交通路網擁堵指數等原始數據。分析這些原始數據可能難以實現較為合理的地理畫像分析，需要進行以地理空間為基礎的分析處理后才能為交通規劃服務。

中間層處理，一般包括地理畫像和人物畫像，可以作為應用層進行分析處理的基礎。任務畫像一般包括居住地、工作地、常駐流動地、區域聯系網、工作通勤方式和旅游習慣等各類基本屬性。地理畫像一般是以地理化的柵格作為基礎，標識地理區域標簽，如生活區、商務區、居民區、工廠區、旅游區和政務區等基本屬性。

應用層處理包括城市管理、環境保護、城市管理、公共安全、民生服務、工商業活動和交通規劃等需求及對應的功能模塊。如交通樞紐客流來源的追蹤、交通樞紐換乘人員分析和甄別、交通樞紐選線評估和交通樞紐選址評估等數據。可以將需求等各模塊分別進行分析，并將需求內容進行進一步的內涵分析建設。

3 運營商大數據在交通規劃的模型應用

運營商大數據在交通規劃模型應用的數據層中，從實時性的角度來分析，輸入數據可以分為實時數據和歷史數據；中間層中，地理畫像和人物畫像等不斷地對實時數據和歷史數據進行調用與分析處理，畫像信息也不斷地隨著實時數據的進入而不斷地進行更新。最后，應用層面向實時的大數據進行規劃的功能分析，同時調用中間層中的地理畫像和人物畫像的分析結果對實時數據進行標識處理，然后輸出各類實時數據成果及規劃建議報告等。

通過運營商大數據在交通規劃的應用，突破了以往數據碎片化、條塊分割和信息孤島的問題，形成了數據種類多、模式復雜和統一標準的交通信息服務價值鏈和產業鏈。隨著物聯網時代的迅速到來，運營商大數據將以用戶為中心，拓展到以用戶和物聯網設備為中心，豐富拓展應用，本文建立的運營商大數據模型，可以為交通規劃提供有力的決策。

參考文獻

[1]張楹，封志敏，鮑曉.基于海量掃頻數據的用戶感知提升策略[J].電信工程技術與標準化， 2014，（7）：46-51.

[2]韋茂源，李蔚，盧沛楊，等.運營商基于信令大數據的關系嗅探方案[J].網規網優，2017.

[3]湯珂."互聯網+"的經濟學[M].清華大學出版社，2017.

[4]王靜遠，李超，熊璋，等.以數據為中心的智慧城市研究綜述[J].計算機研究與發展，2014， 51（2）：239-259.endprint