基于改进人口合成方法的居民出行调查数据扩样
来源：交通运输系统工程与信息杂志2026年第2期北京时间：
作者：吴焕, 曹成涛, 林晓辉, 吴璠
单位：1. 广东交通职业技术学院，a.智慧交通工程学院，b.低空交通全景感知与智慧管控广东省高校工程技术研究中心，广州510650；2. 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司，广东深圳518110
摘要：在现有迭代比例更新（IPU）算法基础上，本文提出一种基于改进人口合成方法的居民出行调查数据扩样方法。针对现有人口合成方法的缺陷，从3方面进行系统性改进：一是，提出虚拟人口编码与儿童信息表重构方法，处理非类别数据与儿童信息；二是，构建覆盖多层次、多区域和多控制变量的扩样方案及评价体系；三是，融合手机信令与机动车营运数据，识别沉默出行需求和调整扩样权重系数。为验证方法有效性，将其与现有人口合成方法以佛山市居民出行调查数据为例进行对比。结果表明，本文方法在关键政策敏感属性的细分指标扩样方面优势明显，各指标扩样误差绝对值的平均值降低幅度达到60%左右。本文方法实际应用效果良好，可为城市居民出行调查数据扩样提供可靠借鉴。
关键词：城市交通,数据扩样,人口合成,居民出行调查,非类别数据,IPU算法
基金资助：广东省高等学校科研平台重点项目(2024ZDZX1081, 2023ZDZX1062)。
