[发明专利]一种基于手机信令和POI数据的公共活动中心识别系统

说明书

本发明提出了一种基于手机信令和POI数据的公共活动中心识别系统。本发明涉及大数据分析领域。本发明的方案：包括数据库、城市用地类型识别模块、城市居民出行链提取模块和城市活动中心识别模块，所述城市用地类型识别模块。本发明可以更好地理解一个城市的空间发展结构，为分析现实中城市发展与城市规划的差异。

技术领域

本发明涉及大数据分析领域，具体而言，涉及一种基于手机信令和POI数据的公共活动中心识别系统。

背景技术

城市公共活动中心是城市结构的核心地区和城市功能的重要组成部分，是城市居民公共活动最频繁、社会生活最集中的场所。

目前，现有技术中不能识别城市公共活动中心，不能更好地理解一个城市的空间发展结构。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于手机信令和POI数据的公共活动中心识别系统，其能够更好地理解一个城市的空间发展结构，分析现实中城市发展与城市规划的差异。

本发明的实施例是这样实现的：

本申请实施例提供一种基于手机信令和POI数据的公共活动中心识别系统，包括数据库、城市用地类型识别模块、城市居民出行链提取模块和城市活动中心识别模块，城市用地类型识别模块、城市居民出行链提取模块和城市活动中心识别模块分别与数据库连接：

数据库：用于存储空间数据、属性数据和文档数据；

城市用地类型识别模块：用于对数据库感兴趣区域的城市功能POI数据进行数据清理和坐标转换，按照POI分类标准计算各类型指标及指标权重，转化为感兴趣区域内各基础类别的特征参数；

城市居民出行链提取模块：用于获取居民生活出行活动数据，观测感兴趣区域内人口分布和流动规律，建立出行链；

城市活动中心识别模块：用于分析感兴趣区域公共活动中心的数量、类型和结构，获取感兴趣区域公共活动中心的空间分布分析其城市发展结构。

在本发明的一些实施例中，上述城市用地类型识别模块LDA监督学习算法，对感兴趣区域用地类型进行识别，包括以下步骤：

A：计算已知用地性质的且包含有m个样本的区域m的特征参数向量矩阵m为样本量，n为样本特征参数向量维度；

B:计算最优投影矩阵ω_opt；

C：用地性质识别分类。

在本发明的一些实施例中，上述数据库中的文档数据包括经济社会指标数据、手机信令数据、城市功能POI数据。

在本发明的一些实施例中，上述城市用地类型识别模块中基础类别包括公共管理与公共服务用地、商业服务业设施用地、工业用地、交通设施用地、居住用地、绿地和广场用地。

在本发明的一些实施例中，上述城市活动中心识别模块包括城市生活中心识别单元、商业活动中心识别单元和商务办公活动中心识别单元；

城市生活中心识别单元：用于测量公共服务设施用地的POI类型数量、生活圈出行人流量、人流平均出行时间及人流平均出行距离；

商业活动中心识别单元：用于测定商业服务设施用地的POI类型权重值、周末全目的出行人流量、人流平均出行时间及人流平均出行距离；

商务办公活动中心识别单元：用于测量对应类型城市用地上结合单位面积的通勤人流量分布情况计算得到不同聚集强度的商务办公活动集中范围。

在本发明的一些实施例中，上述城市生活中心识别单元、商业活动中心识别单元和商务办公活动中心识别单元均采用K均值聚类方法对中心级别进行分类，包括以下步骤：