[发明专利]一种基于微信数据和兴趣点数据识别城市功能区的方法

摘要

本发明提供了一种基于微信数据和兴趣点数据识别城市功能区的方法，其从微信数据中提取各基站人流量矩阵、出流人流量矩阵和入流人流量矩阵，从兴趣点数据中提取各基站的兴趣点类别分布矩阵，并分别对四个矩阵结合基站面积因素进行归一化处理；之后进行离群点删除操作，并对删除离群点后的基站重新进行划分城市空间、数据提取与归一化的处理，生成新的矩阵，再对生成的新矩阵进行聚类分析；最后，对聚类结果进行空间分布区域重叠率计算，根据重叠率计算结果确定城市区域的功能。本发明可以准确识别出城市各区域的功能，能较好实现城市区域的功能划分与特征分析，为城市结构布局和土地开发利用提供技术支撑，为城市空间的合理利用提供现实依据。

主权项

一种基于微信数据和兴趣点数据识别城市功能区的方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1、地图分割：将地图栅格化，并对所有栅格进行编号；根据手机基站位置分割地图,计算每个栅格中心与各基站的距离，并规定栅格属于离它最近的基站，得到距离各基站距离最近的栅格号列表，以及各基站所占栅格数矩阵G；步骤2、处理微信数据：从微信数据中提取基站人流量数据，得到单个基站按工作日日平均和周末日平均的单位时间人流量矩阵A、单位时间离开人流量矩阵OUT和单位时间进入人流量矩阵IN，并将矩阵A、OUT、IN分别结合所占栅格数矩阵G采用归一化的方法进行处理，分别得到矩阵Y1、Y2和Y3，矩阵Y1、Y2和Y3每行所表示数据的基站号一一对应；步骤3、处理兴趣点数据：分别找到距离每个兴趣点最近的基站，并判定此兴趣点属于该基站，得到属于各个基站的所有兴趣点列表；根据各个基站兴趣点列表的数据中“兴趣点类别”这一参数对各基站的兴趣点进行分类统计，得到每个基站的兴趣点类别分布矩阵P；并将兴趣点类别分布矩阵P结合所占栅格数矩阵G采用归一化的方法对其进行处理，得到最终用于分析的矩阵，该矩阵命名为Y4，矩阵Y4与矩阵Y1、Y2和Y3每行所表示数据的基站号也一一对应；步骤4、删除离群点：令矩阵Y*＝[Y1，Y2，Y3，Y4]，找出Y*中的离群点，并删除离群点所对应的基站，以删除离群点后的基站号重新进行步骤1至步骤3的操作，形成新的矩阵Y。步骤5、聚类：对矩阵Y进行模糊聚类分析，得到聚类结果；步骤6、识别城市功能区：计算带有类别特征的兴趣点和步骤5得到的聚类结果在地图上的分布重叠率，对聚类后的各基站的功能进行识别。