[发明专利]一种基于职住对应关系和时空间核聚类的驻点判断方法有效
申请号: | 201810402579.2 | 申请日: | 2018-04-28 |
公开(公告)号: | CN108650632B | 公开(公告)日: | 2020-05-26 |
发明(设计)人: | 景国胜;马小毅;李彩霞;陈先龙;金安;陈嘉超;宋程;刘明敏;张科 | 申请(专利权)人: | 广州市交通规划研究院 |
主分类号: | H04W4/029 | 分类号: | H04W4/029;H04W24/08;H04W64/00;G06Q50/30;G06Q10/04;G06F16/9537;G06F16/29 |
代理公司: | 北京辰权知识产权代理有限公司 11619 | 代理人: | 郝雅娟 |
地址: | 510030 广*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 对应 关系 时空 间核聚类 判断 方法 | ||
1.一种基于职住对应关系和时空间核聚类的驻点判断方法,其特征在于判断的具体步骤如下:
步骤1:采集手机信令数据、上网数据,所述手机信令数据包括用户画像标签属性数据;
步骤2:利用步骤1采集到的手机信令数据和上网数据,提取半年内手机触发数据进行职住判断:首先,对半年内常发性的地点进行空间聚类,再根据停留时间间隔在空间聚类点发生的频次进行高频分析,对满足时空间要求的高频点进行职住判断,其中,居住地判断要结合夜晚常发性开关机频次进行频度权重分析判断,就业地判断要结合用户年龄标签进行基于时长的频繁项集居民就业特征判断,获得用户的居住地以及就业地,即得到职住分布特征;
步骤3:基于步骤2得到的职住分布特征,进行时空间核聚类分析:首先,将获取到的手机信令数据按时间顺序进行排列,并将具有中心聚类特征和时空出行特征的点集,进行基于时空间关联的时空间核聚类分析,从而去除信号漂移点和连续短距离具有中心聚类特征的逗留点,并结合职住分布特征,对于满足职住分布特征的驻点进行标记,而对于不满足职住分布特征的驻点进一步进行时空间聚类分析,进一步判断是否属于驻点,形成具有时空间关联特征的时空间驻点集合序列;
步骤4:基于步骤3的时空间驻点集合序列,进行时空间序列的交通三要素判断,进一步判断时空间序列是否属于交通意义上的驻留点,形成交通意义上的时空间驻点集合序列,并通过时空间出行特征,完成对长距离出行短时停留的拐点判定;
步骤5:将步骤4得到的交通意义上的时空间驻点集合序列进一步进行步骤3的时空间核聚类分析,并结合土地利用的功能区识别,进一步判断满足时空间出行特征的交通意义上的时空间驻点集合序列是否在时空间具有关联特征,进一步进行时空间核聚类,形成具有时空间出行特征的时空间驻点集合;
步骤6:将不同出行特征人群的手机信令数据在地图上打点进行出行特征分类,完成对特征人群出行特征的校验,对步骤5获得的时空间驻点集合进行校验,判断算法是否满足不同出行特征人群数据,如果满足出行特征,则校验合格,否则,进一步优化步骤3和步骤4的时空间出行特征分析算法,并进行特殊人群出行特征分析;
步骤7:根据交通小区划分方案,将运营商基站与交通小区进行匹配,将每个出行者的起讫点映射到相应的交通小区上,最终形成基于交通小区的OD矩阵出行表。
2.根据权利要求1所述的基于职住对应关系和时空间核聚类的驻点判断方法,其特征在于:所述手机触发数据包括用户编号、基站编号、时间戳、事件类型、经度、纬度、号码区段、个体年龄、性别、是否学生、是否退休人员。
3.根据权利要求1-2任一项所述的基于职住对应关系和时空间核聚类的驻点判断方法,其特征在于:所述步骤2中,居住地判断具体为:首先,对提取的半年内手机触发数据进行同一手机号时间序列排序,居住地判断的时间范围界定为晚上21:00至凌晨07:00之间;再对同一用户编号的手机数据进行空间聚类,形成空间聚类点簇;基于空间聚类点簇,对不同停留时长的频繁项集进行分析,并结合夜晚用户开关机事件发生地进行权重分析,并根据停留时间越长、出现次数越多、开关机事件发生地越多权重越大的原则,进行权重设计;再根据频繁项集的权重值,统计空间聚类点簇的权重居住地概率,计算该空间聚类点簇中权重居住地概率最大值,该空间聚类点簇中权重概率最大值即为居住地。
4.根据权利要求1-2任一项所述的基于职住对应关系和时空间核聚类的驻点判断方法,其特征在于:所述去除信号漂移点具体为:对于某个用户按时间排序的轨迹点数据,如同时满足第i点与第i+1点的距离大于漂移距离阈值,漂移速度大于漂移速度阈值,且第i点与第i+1点的距离远大于第i点与第i+2点距离,则判断第i+1点为长距离漂移数据,予以剔除。
5.根据权利要求1-2任一项所述的基于职住对应关系和时空间核聚类的驻点判断方法,其特征在于:所述去除连续短距离具有中心聚类特征的逗留点具体为:将某个用户统计得到的所有驻点进行前后驻点间距离判断,对于聚类中心小于相邻聚类的距离阈值的停留点且时间间隔小于相邻聚类的时间阈值的停留点进行合并,重复这种合并,直到所有停留点前后之间距离大于相邻聚类的距离阈值。
6.根据权利要求1-2任一项所述的基于职住对应关系和时空间核聚类的驻点判断方法,其特征在于:所述长距离出行短时停留的拐点判定具体为:对于某个用户按时间排序的轨迹点数据,对于其中一个驻点S_i,计算其与第i+1点的距离D_i_i+1,如果第i+2点与驻点S_i的距离D_i_i+2D_i_i+1,则最大距离maxDist=D_i_i+2,以此类推,计算最远距离点为D_i_i+n,若驻点S_i与第n+1点的距离大于驻点S_i与第n+2点的距离,并且,驻点S_i与第n+1点的距离大于距离阈值,驻点S_i与第n+2点的速度小于速度阈值,则说明长距离出行的出行距离和速度发生骤降现象,则判定为驻点状态。
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