董艳莹，刁沛瑶，吴一杨，王待模，杨剑锋

(华北理工大学，河北 唐山 063210)

关键字：OD调查；微信小程序；自动生成；OD矩阵

居民出行OD调查是交通需求分析的基础工作之一，是相关交通信息收集阶段中最重要的一项调查。目前居民出行OD调查主要的调查方式是人工入户调查，在实际操作过程中，主要存在如下的问题和难点：需要得到相关的政府部门支持；个别调查者所描述的地点名称与行政机构官方公布的地点名称存在差异，导致统计工作无法正常进行；矩阵生成的工作量巨大。随着移动通信的快速发展及微信用户数的急剧增长，本文针对上述在居民出行OD调查中出现的问题，本文主要研究在基于微信小程序的平台下OD数据调查及处理系统的开发。

1 国内外研究现状

目前国内研究包括魏玉萍[1]提出了的一种基于TDOA手机定位数据获取交通OD的方法、李佳[2]研究的基于COO手机定位数据来获取区域动态OD的方法、王瑞鹏[3]对手机基站定位的位置数据进行处理分析获取居民出行OD数据。国外研究包括Caceres和Wideberg等[4]提出的一种基于GSM(GlobalSystemforMobileCommunications，全球移动通信系统)方法来获取交通数据(如出行OD矩阵或路网中给定点的交通量)。Sohn和Kim等[5]利用手机经过蜂窝小区中观测位置的时间和路径获取动态OD流。

2 设计原理

2.1 相关原理基础

2.1.1 OD调查的基本概念

OD调查即关于交通流量的起讫点的调查，其调查对象主要是居民、车辆、物品。其中居民OD调查以居民出行的出发地与目的地、出发与到达的时间、出行方式、出行目的、日均出行次数等基本出行信息为目标进行调查[6]。传统方法例如家访法、电话咨询法等，存在着样本容量低，精准度不高，实时性差等弊端，而本程序采取手机定位法，满足了高容量、高精准度、高实时性的特性的同时显著降低运营维护成本。

2.1.2 交通小区概念与划分

城市的居民出行数据量都是相当庞大的，为了提取有效的信息，我们必须把OD调查获取的微观的出行数据宏观化，也就是将这些交通源转换为宏观交通源。这些宏观交通源就是交通小区，它根据不同地区的人口性质、用地属性、经济特性、社会特性等基本特征将研究区域划分为多个子区域，使得杂乱的出行信息变得直观。

2.2 基于微信平台的OD数据调查及处理系统开发

本系统主要设计原理分为三部分：(1)基于互联网的手机数据信息收集；(2)数据在服务器与数据库的储存；(3)基于Visual Basic的数据处理。

2.2.1 手机信息收集

本程序基于MINA应用框架的微信小程序获取居民出行动态数据信息，将受访者所填写的信息以数字输入到后台，为后面数据库储存以及Visual Basic程序分析做出相应准备。同时，小程序利用MAP组件设置出基于腾讯地图的交通小区划分，通过FORM组件能够完整地录入整个常规交通调查表单。同时本文使用JSON文件来对微信小程序进行全局配置，最后采用WXSS完成整个程序的字体大小颜色、位置、图片插入、地图组件的像素比等。

2.2.2 服务器的建立与数据库的交互

在居民出行数据表生成之后，程序所采集的大量的个体时空数据信息将会通过JS部分调用程序语言与服务器相连接，本项目采用的腾讯云服务器，将数据传送到此服务器上，再通过编译JavaScript与MySQL数据库相连接，然后运用MySQL进行数据储存，利用INSERT命令将受访者填写的信息数据采用Varchar文本格式存储。最后再建立新的网页后台，在后台上可以实时浏览用户最新输入的数据，并且将数据以EXCEL导出，然后进行下一步Visual Basic的处理。

2.2.3 Visual Basic的数据处理

运用Visual Basic分析从数据库中得到的存储数据，将其输出的EXCEL表单内容拆分，输入TXT本文文件，然后运用程序将2×N的数据转化为N×N的OD矩阵，最后运用数据构建交通OD计算模型。

3 结语

本文通过在被调查者微信小程序上填写调查问卷收录信息，运用开发系统将地图上位置信息的各种调查数据存储在数据库中，当数据收集完毕之后，可将数据库中的数据通过新建立的后台管理网页导出至Excel表中，最后基于Visual Basic语言的OD矩阵生成系统将上述Excel表中的各种数据直接转化成所需的不同性质的居民出行OD矩阵。