a b s t r a c tCall detail record (

a b s t r a c t
Call detail record (CDR) data from mobile communication carriers offer an emerging and
promising source of information for analysis of traffic problems. To date, research on
insights and information to be gleaned from CDR data for transportation analysis has been
slow, and there has been little progress on development of specific applications. This paper
proposes the traffic semantic concept to extract traffic commuters’ origins and destinations
information from the mobile phone CDR data and then use the extracted data for traffic
zone division. A K-means clustering method was used to classify a cell-area (the area covered
by a base stations) and tag a certain land use category or traffic semantic attribute
(such as working, residential, or urban road) based on four feature data (including
real-time user volume, inflow, outflow, and incremental flow) extracted from the CDR data.
By combining the geographic information of mobile phone base stations, the roadway network
within Beijing’s Sixth Ring Road was divided into a total of 73 traffic zones using
another K-means clustering algorithm. Additionally, we proposed a traffic zone
attribute-index to measure tendency of traffic zones to be residential or working. The calculated
attribute-index values of 73 traffic zones in Beijing were consistent with the actual
traffic and land-use data. The case study demonstrates that effective traffic and travel data
can be obtained from mobile phones as portable sensors and base stations as fixed sensors,
providing an opportunity to improve the analysis of complex travel patterns and behaviors
for travel demand modeling and transportation planning.
 2015 Elsevier Ltd. All rights reserved.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

b s t r c tเสนอข้อมูลบันทึก (CDR) รายละเอียดการโทรจากผู้ให้บริการการสื่อสารเคลื่อนเกิดใหม่ และมาแนวโน้มของข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์ปัญหาการจราจร วันที่ วิจัยข้อมูลเชิงลึกและข้อมูลที่จะเก็บตกมาจากข้อมูล CDR สำหรับการวิเคราะห์ระบบการขนส่งได้ช้า และมีความคืบหน้าในการพัฒนาของโปรแกรมประยุกต์เฉพาะน้อยได้ กระดาษนี้เสนอแนวคิดทางตรรกการจราจรเพื่อแยกการจราจรทั้งสองแห่งกำเนิดและจุดหมายปลายทางข้อมูลจากข้อมูลโทรศัพท์มือถือ CDR และข้อมูลที่สกัดแล้วใช้การจราจรแบ่งโซน วิธีการระบบคลัสเตอร์ถึงถูกใช้เพื่อจัดประเภทเป็นเซลล์พื้นที่ (พื้นที่ครอบคลุมโดยฐานสถานี) และแท็กบางที่ดินใช้ประเภทหรือจราจรทางตรรกแอตทริบิวต์(เช่นทำงาน พักอาศัย หรือเมืองถนน) ตาม (รวมทั้งข้อมูลคุณลักษณะสี่ปริมาณผู้ใช้แบบเรียลไทม์ กระแส กระแส และเพิ่มขึ้นไหล) สกัดจากข้อมูล CDRโดยการรวมข้อมูลทางภูมิศาสตร์ของสถานีฐานโทรศัพท์มือถือ เครือข่ายถนนภายในถนนวงแหวนหกปักกิ่งถูกแบ่งออกเป็นทั้งหมด 73 จราจรโซนโดยใช้อัลกอริธึม clustering อื่นถึง นอกจากนี้ เราสามารถนำเสนอเขตการจราจรดัชนีแอตทริบิวต์การวัดแนวโน้มของการจราจรโซนจะอยู่อาศัย หรือทำงาน ที่คำนวณได้ค่าดัชนีแอตทริบิวต์ของ 73 จราจรโซนในปักกิ่งได้สอดคล้องกับความจริงข้อมูลการจราจรและการใช้ที่ดิน กรณีศึกษาแสดงข้อมูลการจราจรและการเดินทางที่มีประสิทธิภาพสามารถได้รับจากโทรศัพท์มือถือเป็นเซ็นเซอร์แบบพกพาและสถานีฐานเป็นเซ็นเซอร์ถาวรให้โอกาสในการพัฒนาวิเคราะห์รูปแบบการเดินที่ซับซ้อนและพฤติกรรมสำหรับการสร้างแบบจำลองความต้องการเดินทางและขนส่งการวางแผนElsevier 2015 จำกัด สงวนลิขสิทธิ์

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

นามธรรม
บันทึกการโทรรายละเอียด (CDR) ข้อมูลจากผู้ให้บริการการสื่อสารเคลื่อนที่มีเกิดขึ้นใหม่และ
แหล่งที่มาของข้อมูลที่มีแนวโน้มในการวิเคราะห์ปัญหาการจราจร ในวันที่การวิจัยใน
เชิงลึกและข้อมูลที่จะรวบรวมได้จากข้อมูล CDR สำหรับการวิเคราะห์การขนส่งได้รับ
ช้าและมีความคืบหน้าเล็ก ๆ น้อย ๆ เกี่ยวกับการพัฒนาของการใช้งานที่เฉพาะเจาะจง บทความนี้
นำเสนอแนวคิดความหมายการจราจรที่จะดึงผู้โดยสารจราจร 'ต้นกำเนิดและสถานที่ท่องเที่ยว
ข้อมูลจากโทรศัพท์มือถือของข้อมูล CDR แล้วใช้ข้อมูลที่แยกการจราจร
แบ่งโซน K-หมายถึงวิธีการจัดกลุ่มที่ถูกใช้ในการจำแนกเซลล์พื้นที่ (พื้นที่ปกคลุม
ด้วยสถานีฐาน) และแท็กการใช้ที่ดินบางประเภทหรือการจราจรความหมายแอตทริบิวต์
(เช่นการทำงานที่อยู่อาศัยหรือถนนในเมือง) ขึ้นอยู่กับสี่ข้อมูลคุณลักษณะ (รวมถึง
ปริมาณเวลาจริงผู้ใช้การไหลเข้าไหลออกและไหลเพิ่มขึ้น) สกัดจากข้อมูล CDR ได้.
โดยการรวมข้อมูลทางภูมิศาสตร์ของสถานีฐานโทรศัพท์มือถือเครือข่ายถนน
ภายในถนนวงแหวนรอบที่หกของปักกิ่งถูกแบ่งออกเป็นทั้งหมด 73 โซนการจราจร ใช้
อีก K-วิธีการจัดกลุ่มอัลกอริทึม นอกจากนี้เรายังนำเสนอโซนจราจร
แอตทริบิวต์ดัชนีการวัดแนวโน้มของโซนการจราจรจะเป็นที่อยู่อาศัยหรือทำงาน คำนวณ
ค่าแอตทริบิวต์ดัชนี 73 โซนการจราจรในกรุงปักกิ่งมีความสอดคล้องกับความเป็นจริง
การจราจรและการใช้ที่ดินข้อมูล กรณีศึกษาแสดงให้เห็นว่ามีประสิทธิภาพในการจราจรและการเดินทางของข้อมูลที่
สามารถหาได้จากโทรศัพท์มือถือเป็นเซ็นเซอร์แบบพกพาและสถานีฐานเป็นเซ็นเซอร์คง
ให้โอกาสในการปรับปรุงการวิเคราะห์รูปแบบการเดินทางที่ซับซ้อนและพฤติกรรมที่
สำหรับการสร้างแบบจำลองความต้องการในการเดินทางและการวางแผนการขนส่ง.
? 2015 เอลส์ จำกัด สงวนลิขสิทธิ์

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

B S T R A C Tบันทึกรายละเอียดการโทร ( CDR ) ข้อมูลจากผู้ให้บริการการสื่อสารเคลื่อนที่และเสนอใหม่แหล่งที่มาของข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์แนวโน้มของปัญหาการจราจร วันที่ , วิจัยข้อมูลเชิงลึก และข้อมูลจะถูกรวบรวมจากข้อมูล CDR สำหรับการวิเคราะห์การขนส่งได้ช้า และมีความก้าวหน้าในการพัฒนาของโปรแกรมที่เฉพาะเจาะจง กระดาษนี้ได้เสนอแนวคิดการแยกผู้โดยสารการจราจรระบบจราจรของกำเนิดและจุดหมายปลายทางข้อมูลจากข้อมูลโทรศัพท์ CDR มือถือแล้วใช้สกัดข้อมูลจราจรส่วนโซน เป็น k-means clustering ใช้วิธีแบ่งพื้นที่เซลล์ ( พื้นที่ครอบคลุมโดยสถานีฐาน ) แท็กและประเภทการใช้ที่ดินที่แน่นอนหรือการจราจรทางแอตทริบิวต์( เช่นการทำงาน , ที่อยู่อาศัย , หรือเมืองถนน ) ตาม 4 ข้อมูลคุณลักษณะ ( รวมทั้งเรียลไทม์ผู้ใช้ปริมาณการไหลเข้าไหลออก และการไหลที่เพิ่มขึ้น ) ที่สกัดได้จากข้อมูล CDR .โดยการรวมข้อมูลทางภูมิศาสตร์ของสถานีฐานโทรศัพท์เคลื่อนที่ เครือข่ายถนนภายในถนนวงแหวนปักกิ่งหกแบ่งออกเป็นทั้งหมด 73 พื้นที่การจราจรใช้อีก k-means การจัดกลุ่มขั้นตอนวิธี นอกจากนี้ เราขอพื้นที่จราจรคุณสมบัติดัชนีวัดแนวโน้มของโซนการจราจรที่จะพักอาศัย หรือทำงาน การคํานวณดัชนีค่าแอตทริบิวต์ของ 73 พื้นที่การจราจรในกรุงปักกิ่งที่สอดคล้องกับที่เกิดขึ้นจริงการจราจร และข้อมูลการใช้ที่ดิน . การศึกษาแสดงให้เห็นว่าประสิทธิภาพการจราจรและข้อมูลการเดินทางได้จากโทรศัพท์มือถือแบบพกพา เซ็นเซอร์ และสถานีฐานเป็นแก้เซ็นเซอร์การให้โอกาสที่จะปรับปรุงการวิเคราะห์รูปแบบการเดินทางที่ซับซ้อน และพฤติกรรมสำหรับแบบจำลองความต้องการเดินทางและการวางแผนการขนส่ง2015 บริษัทจำกัดสงวนลิขสิทธิ์