[发明专利]一种基于多源数据融合的枢纽客流时空分布预测建模方法

说明书

本发明一种基于多源数据融合的枢纽客流时空分布预测建模方法，包括以下步骤：创建多源数据融合数据库，数据库数据对象包括手机数据、WIFI数据、交通卡数据、票务数据、道路数据等基础交通及交通相关数据；创建枢纽客流时空分布模型宏观对象，宏观对象分别为区域、道路、节点、路段、站点，并对宏观对象进行语义关联；对宏观对象进行划分获得中观对象，包括枢纽内与枢纽外，并对相应多源数据进行关联；将中观区域按照规则划分为微观对象小区，创建小区与对象间的关联关系；融合后的数据形成数据库。本发明由历史数据融合获得历史数据库，通过数据更新与历史数据对比，对未来枢纽客流时空分布进行预测，本方法具有标准化、高校精准等特点。

技术领域

本发明涉及一种基于多源数据融合的枢纽客流时空分布预测建模方法，特别是一种涉及手机数据、WIFI数据、交通卡数据、票务数据、道路数据在枢纽客流时空分布中的对象类型、对象的时空属性、对象的全生命周期的静动态属性、对象语义关系的建模方法。

背景技术

枢纽客流时空分布由多种传统数据构成，如轨道交通网络、道路交通网络。近年来随着科技的进步产生了多种新兴技术及与交通相关数据，将传统各个专业、各业务模块的交通数据与交通相关数据进行分类汇总、集中存储、科学管理，开战大数据的分析挖掘工作。

传统交通数据与新兴交通相关数据往往存在数据对象结构不标准，数据互动性差，编码多样化等局限性，形成数据关联分析难度大、标准无法统一的难点。

要实现资源共享，实现信息完整、联动、统一的展现，需要对多源数据进行重新建模，包括统一的对象规格和定义、标准化的数据组织和集成，形成多源数据融合平台。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于多源数据融合的枢纽客流时空分布预测建模方法，对多源数据对象进行合理建模。

为了达到上述目的，本发明的数据方案是提供了一种基于多源数据融合的枢纽客流时空分布预测建模方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：创建多源数据融合数据库，数据库数据对象包括手机数据、WIFI数据、交通卡数据、票务数据、道路数据；

步骤2：创建多源数据融合数据库对象间语义关系；

步骤3：在所述多源数据融合数据库内，创建枢纽客流时空分布模型宏观对象，宏观对象分别为区域、道路、节点、路段、站点；

步骤4：创建枢纽客流时空分布模型宏观对象间语义关系；

步骤5：创建枢纽客流时空分布模型中观对象，所属的枢纽客流时空分布中观对象可分为枢纽内与枢纽外，枢纽内中观对象包括候车室客流、闸机内客流、枢纽出入口客流、枢纽进站客流；枢纽内中观对象包括全市客流分布、枢纽周边道路客流。手机数据中观对象分为移动基站对象化包含站点位置、区域划分、周边POI点；WIFI数据中观对象分为WIFI-AP基站对象化包含AP位置、内部出入口；交通卡数据中观对象分为轨道站点周边信息对象化包含出道路、周边POI点；票务数据中观对象分为高铁站对象化包含高铁站点；

步骤6：创建枢纽客流时空分布网络中观对象间语义关系；

步骤7：创建枢纽客流时空分布模型微观对象，将城市空间按交通小区划分规则分切为多个给定规则的小区，创建小区基础对象，枢纽客流时空分布模型微观对象分为空间对象、设备对象；

步骤8：创建小区属性，创建小区基础属性、连接关系属性、空间位置属性；

步骤9：创建枢纽客流时空分布模型设备对象，可分为设施类、设备类。根据多源数据的特性，交通卡数据、票务数据、电磁线圈数据的设备对象为设施类；手机数据、WIFI数据的设备对象为设备类；