Resumen

Los datos de telefonía móvil se han convertido en una fuente de datos fundamental para la investigación del transporte. La trayectoria del identificador de célula, reorganizada rutinariamente en función de la Identidad Internacional de Abonado Móvil (IMSI), permite potencialmente analizar los comportamientos de transporte y la interacción social de toda la población, con una cobertura temporal completa y a bajo coste. Sin embargo, la trayectoria del identificador de célula suele ser escasa debido a la baja frecuencia de notificación y a la incertidumbre sobre la posición de los titulares de los móviles. Por ello, el perfeccionamiento de la trayectoria de los identificadores de celda se considera un reto para facilitar la minería de datos de trayectorias. Este artículo presenta un enfoque integral para identificar las trayectorias cell-id de los vehículos de servicio público (PSVs) a partir de un gran volumen de trayectorias y refinar aún más estas trayectorias cell-id mediante un enfoque heurístico de optimización global. El método de la subsecuencia común más larga modificada (LCSS, por sus siglas en inglés) se utiliza para emparejar una trayectoria cell-id y una ruta de transporte público (PTR, por sus siglas en inglés) y calcula correspondientemente sus similitudes para determinar si la trayectoria es del modo PSV o no. Aprovechando las ventajas de que el PSV tiende a desplazarse por la PTR de manera uniforme para cumplir con un precepto de visita a las paradas, se despliega un enfoque heurístico de optimización global para construir un modelo espaciotemporal del movimiento del PSV, que estima las nuevas ubicaciones de las trayectorias de los identificadores de celda en la PTR. Por último, el método se probó con conjuntos de datos de señalización de redes celulares de Pekín. La precisión en la detección de trayectorias de PSV es del 90% y la recuperación del 88%. Evaluado mediante nuestras trayectorias registradas por GNSS, el error absoluto medio (MAE) de las trayectorias PSV refinadas es de 144,5 m y la desviación estándar (St. Dev) es de 81,8 m. Esto demuestra una mejora significativa en comparación con los métodos de interpolación tradicionales.

• Materias:Infraestructura de transportes Ingeniería del transporte Accidentes de transito Seguridad del transporte Planificación de ruta
• Subjects:Transport infrastructure Transport engineering Traffic accidents Transport safety Path planning
• Palabras claves:célula, enfoque heurístico de optimización global, trayectorias id, trayectoria id, ptr, identidad de abonado móvil internacional, datos de telefonía móvil, detección de trayectorias psv, fuente de datos crítica, cobertura temporal completa
• Keywords:cell, heuristic global optimization approach, id trajectories, id trajectory, ptr, international mobile subscriber identity, mobile phone data, psv trajectory detection, critical data source, full temporal coverage