[发明专利]基于手机信令大数据的混合土地利用形态估算方法

说明书

本发明公开了基于手机信令大数据的混合土地利用形态估算方法，属于交通规划与管理技术领域，步骤1：基于卷积神经网络方法，步骤2：推算全量扩样数据，步骤3：判定用户出行类型，步骤4：推算各空间层次就业人口量，进而求出区域就业密度，步骤5：推算区域人口密度，步骤6：基于目标研究区域人口、就业密度和已知区域人口、就业密度构造区域人口、就业联合密度向量，步骤7：利用对联合密度向量进行余弦相似度匹配的方法，结合已知区域混合土地利用形态，实现目标研究区域混合土地利用形态估算。本发明基于手机信令大数据实现对研究区域土地利用形态的估算，为制定和优化土地利用规划相关政策提供了依据，且数据具有较强的时空持续性。

技术领域

本发明公开了一种基于手机信令大数据的混合土地利用形态估算方法，属于交通规划与管理领域。

背景技术

随着经济的快速发展和城镇化进程的不断推进，探讨混合土地利用布局，是提高经济发展活力与土地利用集约度的重要途径。

城市土地混合利用是有效缓解我国城市土地资源紧缺的重要措施，它能够节约有限的城市土地并充分发挥土地的价值，适应当今我国城镇化趋势，同时符合人们对于居住环境的高质量要求的方向。由于城市土地混合利用的优势愈发明显，全国各地政府根据自身的实际情况开发出各种类型的土地混合利用措施。因此，为了提高优化土地使用规划政策的正确性，需要通过预测来获得未来城市的混合土地利用形态，使决策者增加对未来的了解，把不确定性或无知程度降到最低限度，从而更有利于缓解城市人口居住压力以及提升城市的活力，实现城市健康可持续发展。

发明内容

本发明提出了一种基于手机信令大数据的混合土地利用形态估算方法，该方法能够准确实现研究区域混合土地利用形态的提取。

本发明为解决上述提出的问题所采用解决方案为：

基于手机信令大数据的混合土地利用形态估算方法，包括以下步骤：

步骤1：基于卷积神经网络方法，结合各运营公司用户位置信息、通话时间、通话时长数据获取用户扩样系数；

步骤2：结合手机信令驻留信息库与用户扩样系数推算全量扩样数据；

步骤3：在全量扩样数据基础上，结合手机信令驻留信息库，判定用户出行类型；

步骤4：基于用户位置网格信息、用户出行类型以及城市区域划分图层推算各空间层次就业人口量，进而求出区域就业密度；

步骤5：基于用户位置网格信息、用户出行类型、商业住宅POI以及城市区域划分图层推算各空间层次居住人口量，进而求出区域人口密度；

步骤6：基于目标研究区域人口、就业密度和已知区域人口、就业密度构造区域人口、就业联合密度向量；

步骤7：利用对联合密度向量进行余弦相似度匹配的方法，结合已知区域混合土地利用形态，实现目标研究区域混合土地利用形态估算。

进一步的，步骤1的具体方法为：首先获取各运营公司用户位置信息、通话时间、通话时长数据，通过卷积神经网络方法的方法求出区域网络占比，同时利用实际网络占比对求出的区域网络占比进行校正，从而获取用户扩样系数。

进一步的，步骤2中推算所需扩样数据，具体步骤如下：

1)从手机信令驻留信息数据库中获取个体用户的驻留信息；

2)判定核心用户并提取驻留信息。若用户在研究区域内有连续超过十天的记录，则判定该用户为核心用户，并提取该用户的驻留信息；

3)将用户扩样系数应用于核心用户统计数据中，进而获得全量扩样数据。

进一步的，步骤3中判定用户出行类型，具体步骤如下：

1)定义工作日的工作和休息时间段；