摘要
本发明公开了基于手机信令数据的旅游轨道交通客流特征分析方法,包括如下步骤:S1、采集并清洗多运营商手机信令数据,得到清洗后的手机信令数据;S2、空间配准并按用户标识与时间戳重构轨迹,形成用户轨迹序列;S3、统计客流指标,构建空间权重矩阵并计算空间自相关因子;S4、将空间因子引入隐马尔可夫模型并训练参数;S5、补全缺失轨迹,生成完整出行状态序列;S6、分析客流指标,识别集聚区、异常区及扩散路径,输出监测信息。本发明通过将空间自相关因子引入隐马尔可夫模型,对基于手机信令数据的轨道交通客流进行空间依赖建模与状态补全,实现客流分布、热点区域及异常事件的精准识别与监测。