15.2%,误差仅为1.97%。晚高峰客流比重分别为11.24%和11.13%,误差为0.99%。全天48个 时段,平均误差为4.47%,在可接受的范围内。 (二)主要线路客流占比 研究时段内,南京地铁1、2、3号线客流量最大,客流占比均在20%-30%之间。其中,基 于手机信令数据分析出的1号线客流占比28.68%,2号线客流占比23.67%,3号线客流占比 24.35%。南京地铁AFC数据获得的结果中,这三条线路的客流占比分别为29.68%、24.26%、 误差分别为3.37%、2.43%、2.41%全部线路客流占比平均误差为8.13%。考虑到用 户分布的空间不均衡性以及用户出行特征差异性等原因,该误差在可接受的范围内。 基于地铁 基于手机 AFC数据 信令数据 1234·10·Sl·S3·s8s9 图4南京轨道分线路客流量占比 五、结论与展望 本文基于移动手机信令数据,以南京地铁为例,提出了在仅获得各个轨道站点对应基站 ID的条件下,采用轨迹相似度匹配的方法,通过手机信令数据识别城市轨道客流路径,并通 过对重点参数的校核证明了方法的可靠性,方法精度高,误差在可接受的范围内。 下一步研究,可在轨道出行信息的基础上,进一步分析手机用户全出行链信息,即客流 来源去向以及接驳方式等。这要求手机信令数据在空间粒度上更精确。 参考文献 [1]Xinyue Xu, Liping Xie, Haiying Li, Lingqiao Qin. Learning the route choice behavior of subway passengers from AFC data[J]. Expert Systems With Applications, 2018, 324-332 (c)1994-2019ChinaAcademicJournalElectronicpUblishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net15.2%，误差仅为1.97%。晚高峰客流比重分别为11.24%和11.13%，误差为0.99%。全天48个 时段，平均误差为4.47%，在可接受的范围内。 （二）主要线路客流占比 研究时段内，南京地铁1、2、3号线客流量最大，客流占比均在20%-30%之间。其中，基 于手机信令数据分析出的1号线客流占比28.68%，2号线客流占比23.67%，3号线客流占比 24.35%。南京地铁AFC数据获得的结果中，这三条线路的客流占比分别为29.68%、24.26%、 23.77%，误差分别为3.37%、2.43%、2.44%。全部线路客流占比平均误差为8.13%。考虑到用 户分布的空间不均衡性以及用户出行特征差异性等原因，该误差在可接受的范围内。 图 4 南京轨道分线路客流量占比 五、结论与展望 本文基于移动手机信令数据，以南京地铁为例，提出了在仅获得各个轨道站点对应基站 ID的条件下，采用轨迹相似度匹配的方法，通过手机信令数据识别城市轨道客流路径，并通 过对重点参数的校核证明了方法的可靠性，方法精度高，误差在可接受的范围内。 下一步研究，可在轨道出行信息的基础上，进一步分析手机用户全出行链信息，即客流 来源去向以及接驳方式等。这要求手机信令数据在空间粒度上更精确。 参考文献 [1] Xinyue Xu,Liping Xie,Haiying Li,Lingqiao Qin. Learning the route choice behavior of subway passengers from AFC data[J]. Expert Systems With Applications, 2018,324-332