[发明专利]一种基于POI的城市交通需求预测方法

说明书

本发明公开了一种基于兴趣点(Point of Intrest，POI)的城市交通需求预测方法，该方法将城市空间内POI数据首先按照两级分类体系进行类别划分；然后计算出行生成能力因子清单中的每个因子的数值，并进行归一化处理；进而计算能力因子清单中的每个因子的权重值，包括计算各因子的发生能力权重值和吸引能力权重值及相应归一化权重值；最后根据因子清单中的每个因子的归一化数值以及对应的归一化权重值计算POI的出行生成能力指数。本发明采用实时更新的网络开源数据，通过POI数据的位置、类别等属性计算得到其出行生成能力指数，极大的提高了城市交通需求预测准确度和简化了预测操作流程。

技术领域

本发明属于城市交通运输规划与管理技术，具体涉及一种基于POI的城市交通需求预测方法。

背景技术

出行生成量，又称出行需求量，在城市交通领域反映一定区域内居民社会活动的出行强度。出行需求预测结果是决定城市交通基础设施建设规模的关键决策依据，是在进行各类城市交通规划项目实践过程中均需要测算的重要内容。

在交通需求量的预测方面，现有技术采用“四阶段”预测法，该方法是基于城市土地利用状况及不同类型用地的出行生成率对局部地块的出行量进行预测，然后进一步将其集计得到交通小区的出行量。这种方法利用了土地利用是一切社会活动的根本动因这一原理，但存在以下两点不足：

1、这种集计方法的精度完全依赖于所采用的土地利用数据的准确性，而城市土地利用状况是动态变化的，实践过程中很难获得准确反映用地状态的数据；

2、在实际操作过程中，需要测算目标区域内所有类型地块规模，工作量繁琐且艰巨。

另外，在土地利用数据预测方法的基础上提出的基于活动的预测方法，能够较大程度的提高预测精度，但该法未能从土地利用这一本质出发来反映个体出行活动，同时，个体出行活动链数据的获取同样是一个复杂而艰难的过程，因此这一方法也很难运用在项目实践过程中。

本发明基于POI数据的分析与处理，POI是地理信息系统中的数据基础，能够直观反映城市发展在空间维度上的分布状况，目前已经能够比较方便的从网络获取相关数据。

发明内容

发明目的：针对上述现有技术的不足，本发明提供一种基于POI数据的交通需求预测方法，该方法基于POI实时数据采集和分析，在简化预测过程的同时极大的提高了交通生成量的预测精度。

技术方案：一种基于POI的城市交通需求预测方法，所述的方法在交通生成预测阶段，基于交通小区内各POI的出行发生和出行吸引特征预测目标区域交通需求特征，包括以下步骤：

(1)将目标区域划分为若干交通小区，将分布于目标区域内的POI按其位置属性划分到相应交通小区；

(2)建立POI出行生成能力因子清单并计算各类因子数值，所述的生成能力因子包括POI类型重要度、POI区位度、POI密集度，并对各类因子数值作归一化处理；

(3)计算出行生成能力因子权重值，包括出行发生能力权重和出行吸引能力权重，并作归一化处理；

(4)计算POI出行生成能力指数，包括POI出行发生能力指数和POI出行吸引能力指数；

(5)以交通小区为单元集计各POI出行生成能力指数，包括出行发生相对量和出行吸引相对量。

进一步的，步骤(2)所述的各类生成能力因子数值计算包括如下步骤：

(2.1)将目标区域内的POI数据按照两级分类体系进行划分，包括一级大类和二级小类，所述的大类包括车辆服务、餐饮服务、购物服务、生活服务、体育休闲、医疗保健、住宿住宅、风景名胜、政府社团、科教文化、交通设施、金融保险、公司企业12个，所述的每一级大类细分有二级小类类别；