近年來，隨著無線通信的廣泛應(yīng)用，車輛GPS、手機(jī)信令、交通卡等空間行為大數(shù)據(jù)，被用來非常精確地揭示人類行為移動(dòng)模式，從而解釋城市的社會(huì)經(jīng)濟(jì)環(huán)境。如今，可利用的空間行為大數(shù)據(jù)已經(jīng)包括：移動(dòng)電話數(shù)據(jù)、車輛軌跡數(shù)據(jù)、智能卡數(shù)據(jù)、Wi-Fi和藍(lán)牙數(shù)據(jù)、社交媒體用戶數(shù)據(jù)等。
這些空間行為大數(shù)據(jù)，為確定人類的生活模式提供了一個(gè)非常有前途的來源。由于大數(shù)據(jù)可以記錄連續(xù)的空間行為，且隨時(shí)間和空間精確變化，研究使用這些數(shù)據(jù)，可以細(xì)致揭示城市居民個(gè)體不同空間和時(shí)間下的交通出行模式。
近幾年，包含交通智能卡和手機(jī)運(yùn)營商數(shù)據(jù)在內(nèi)的城市軌跡大數(shù)據(jù)，正在國內(nèi)外成為科學(xué)研究和商業(yè)應(yīng)用的熱點(diǎn)。隨著數(shù)據(jù)處理、模型設(shè)計(jì)、統(tǒng)計(jì)驗(yàn)證方法的不斷成熟，大數(shù)據(jù)正被不斷應(yīng)用到城市生活不同場(chǎng)景的實(shí)踐中。
交通智能卡數(shù)據(jù)
交通智能卡(Smart card)最初應(yīng)用于公共交通的自動(dòng)收費(fèi)系統(tǒng)，如公共汽車、地鐵和停車場(chǎng)。智能卡系統(tǒng)也被引入商店、餐館和醫(yī)院。如今，幾乎在世界各大城市都有自己的智能卡系統(tǒng)。
雖然交通智能卡的主要目的是收集收入信息，但同時(shí)也產(chǎn)生了大量非常詳細(xì)的交易數(shù)據(jù)信息。這些數(shù)據(jù)既可以幫助公交系統(tǒng)的日常運(yùn)營，也可以用于相關(guān)網(wǎng)絡(luò)的長(zhǎng)期戰(zhàn)略規(guī)劃?？蓪?shí)現(xiàn)三級(jí)管理的各種用途：戰(zhàn)略(中長(zhǎng)期規(guī)劃)、戰(zhàn)術(shù)(服務(wù)調(diào)整和網(wǎng)絡(luò)發(fā)展)和運(yùn)作(客流統(tǒng)計(jì)和績(jī)效指標(biāo))。
一般，智能卡包含信息包括卡ID、交易數(shù)據(jù)(時(shí)間、類型和車費(fèi))、旅行數(shù)據(jù)(出行模式、時(shí)間、票價(jià)、車站和路線ID)和個(gè)人識(shí)別數(shù)據(jù)。因此，智能卡中的數(shù)據(jù)可以用于出行需求預(yù)測(cè)或個(gè)人出行模式檢測(cè)。然而，不同于基于距離的票價(jià)，智能卡數(shù)據(jù)沒有登記行程，僅有出入站地點(diǎn)。因此，使用智能卡數(shù)據(jù)的一個(gè)主要挑戰(zhàn)，是如何識(shí)別一個(gè)完整的旅行軌跡、估計(jì)各種多通道傳輸?shù)目赡堋?/p>
曾有學(xué)者使用倫敦智能卡數(shù)據(jù)中的個(gè)人旅行信息，揭示城市的結(jié)構(gòu)，提供新的方法來模擬城市系統(tǒng)的流量;基于北京市14個(gè)工作日的地鐵刷卡客流量數(shù)據(jù)，將195個(gè)地鐵站點(diǎn)分為居住導(dǎo)向型、就業(yè)導(dǎo)向型、職住錯(cuò)位型、錯(cuò)位偏居住型、錯(cuò)位偏就業(yè)型、混合型、綜合型及其他型8種不同類型;使用上海申通地鐵數(shù)據(jù)，對(duì)世博會(huì)期間上海軌道交通客流特征進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。所有這些實(shí)證研究表明，智能卡數(shù)據(jù)對(duì)理解城市系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)(各種旅行行為和交通規(guī)劃)非常有效。
國內(nèi)外學(xué)者在公共交通中使用智能卡數(shù)據(jù)進(jìn)行的研究，主要分為三大類：戰(zhàn)略層面上，涉及長(zhǎng)期的網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃、客戶行為分析和需求預(yù)測(cè);戰(zhàn)術(shù)層面上，重點(diǎn)是地鐵時(shí)刻表調(diào)整、縱向和個(gè)別的出行模式;業(yè)務(wù)層面，研究相關(guān)的供應(yīng)和需求指標(biāo)，以及如何完善智能卡系統(tǒng)可操作性。一旦智能卡搭載上持卡人資料，比如采用使用者實(shí)名制登記，其所呈現(xiàn)的信息的社會(huì)人口屬性會(huì)更強(qiáng)。
手機(jī)運(yùn)營商數(shù)據(jù)
無論在國內(nèi)還是國外，移動(dòng)手機(jī)的運(yùn)營商數(shù)據(jù)，作為一種軌跡數(shù)據(jù)，也已被廣泛用于各類研究和商業(yè)應(yīng)用。
手機(jī)數(shù)據(jù)有兩種類型：基于信元塔的數(shù)據(jù)，主要包含小區(qū)塔流量和切換信息;基于移動(dòng)電話的用戶數(shù)據(jù)，通常包含匿名用戶ID、小區(qū)塔ID，以及電話、位置、日期和時(shí)間的信息。目前，出于數(shù)據(jù)類型和研究目的的不同，用來處理和分析手機(jī)數(shù)據(jù)的方法，包括傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，如聚類方法和基于規(guī)則的算法，新技術(shù)有可視化工具和復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。
手機(jī)數(shù)據(jù)在出行交通行為研究中最基本的應(yīng)用是檢測(cè)逗留(訪問)和提取出行次數(shù)。通常情況下，結(jié)合連續(xù)定位數(shù)據(jù)和歷史定位數(shù)據(jù)、計(jì)算個(gè)體在每個(gè)區(qū)域的定位頻率，可以檢測(cè)該用戶的停留情況。只需要手機(jī)使用的四個(gè)時(shí)空點(diǎn)，就能定義一個(gè)人的活動(dòng)痕跡。
用戶的交通方式，可以使用蜂窩網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)，根據(jù)連接信號(hào)強(qiáng)度的波動(dòng)變化率，做較粗略的估計(jì)。目前通過這類數(shù)據(jù)可識(shí)別的出行方式，主要包括停止、步行和機(jī)動(dòng)車出行方式。
范圍更廣的交通方式，可以使用手機(jī)內(nèi)置的GPS和運(yùn)動(dòng)傳感器，采集更準(zhǔn)確的定位和運(yùn)動(dòng)狀態(tài)信息，判斷行駛速度和可能的方式。例如，利用智能手機(jī)內(nèi)置GPS和加速度傳感器收集的數(shù)據(jù)，可以確定五種運(yùn)輸方式，包括步行、跑步、騎自行車、停止、開車;區(qū)分八種出行方式，包括汽車、自行車、公共汽車、電車、火車、地鐵、步行、摩托車等。應(yīng)用于上述數(shù)據(jù)分析的分類技術(shù)，包括決策樹分類器、隱藏的馬爾可夫模型、基于規(guī)則的分類器、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯分類器等。