[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

摘要

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。

主权项

1.一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；步骤10：对步骤1建立的多源数据融合数据库建立基础属性，建立历史数据、动态属性，所述的静态历史为多源数据的历史数据包含不同时段区域人流量、出行结构、分类特性；所述的不同时段区域客流量包括分时段枢纽客流量、分时段枢纽客流输出小区；所述的出行结构包括分时段旅客进入枢纽的不同交通方式占比；所述的分类特性包含不同交通工具进入枢纽对枢纽客流造成的影响；所述的动态属性包含期限特性、所有特性、数据特性；所述期限特性包含当前时段客流；所述的所有特性包含所述站点描述、当前管理者、使用特性；所述的数据特性包含设备编号、时间点、数据项。