1、智能交通已經(jīng)成為解決交通問(wèn)題的有效途徑，移動(dòng)互聯(lián)以及大數(shù)據(jù)技術(shù)不斷應(yīng)用于交通領(lǐng)域，給智能交通管理與服務(wù)提供了重要的機(jī)遇。道路交通網(wǎng)絡(luò)中交通運(yùn)行狀態(tài)信息的準(zhǔn)確獲取歸根到底是位置信息的獲取，是智能交通系統(tǒng)、道路交通管理的基礎(chǔ)。與此同時(shí)，移動(dòng)定位、數(shù)據(jù)挖掘與海量計(jì)算等技術(shù)的不斷發(fā)展和成熟，使得基于位置信息的交通出行行為分析成為可能。隨著移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)覆蓋的不斷增大以及基站布設(shè)密度的增加，利用移動(dòng)定位數(shù)據(jù)獲取交通信息已經(jīng)受到越來(lái)越多專家和學(xué)者的青

2、睞。移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)不僅能夠獲取全時(shí)空、海量的定位數(shù)據(jù)，與傳統(tǒng)獲取位置信息的方法比還具有投資少、數(shù)據(jù)量大、更新頻率高等特點(diǎn)，能夠?yàn)榻煌ㄐ畔@取提供理論支撐，為宏觀交通規(guī)劃與管理提供依據(jù)，具有重要的研究意義和實(shí)用價(jià)值。
　　本論文以交通運(yùn)行狀態(tài)獲取需求為背景，以移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)定位方法為基礎(chǔ)，深入研究了動(dòng)態(tài)OD分析與交通流速度估算方法，基于手機(jī)信令數(shù)據(jù)提出了交通小區(qū)劃分方法，研究了動(dòng)態(tài)OD獲取方法，通過(guò)交通小區(qū)指數(shù)進(jìn)行交通OD分析;構(gòu)建了交

3、通流速度估算方法，并通過(guò)了實(shí)例分析，驗(yàn)證了速度估算方法的有效性。本文的研究成果主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面:
　　(1)以移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，提出了交通小區(qū)劃分方法。
　　基于移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)用戶位置更新理論與城市土地利用分類，對(duì)移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)基站特征進(jìn)行提取，對(duì)移動(dòng)基站進(jìn)行語(yǔ)義標(biāo)定;然后根據(jù)標(biāo)定結(jié)果與基站的地理特征，對(duì)城市交通小區(qū)進(jìn)行劃分。
　　(2)以劃分的交通小區(qū)為基礎(chǔ)，提出了動(dòng)態(tài)OD獲取方法。
　　基于移動(dòng)通信網(wǎng)

4、絡(luò)用戶位置更新理論，對(duì)用戶基站軌跡、小區(qū)軌跡進(jìn)行提取，然后利用用戶小區(qū)軌跡以及交通小區(qū)結(jié)果，結(jié)合GIS系統(tǒng)對(duì)動(dòng)態(tài)OD獲取。
　　(3)以城市交通OD為基礎(chǔ)，提出交通小區(qū)指數(shù)進(jìn)行OD分析。
　　基于獲取的OD矩陣，以小區(qū)發(fā)生量、吸引量為基礎(chǔ)，提出交通小區(qū)發(fā)生指數(shù)、吸引指數(shù)、潮汐指數(shù)的概念，通過(guò)這些交通指數(shù)對(duì)城市交通小區(qū)居住性、工作性進(jìn)行量化分析，然后對(duì)交通小區(qū)發(fā)生、吸引以及分布進(jìn)行綜合分析。
　　(4)以用戶基站軌跡為基