[发明专利]一种城市人口密度动态预测方法及系统

说明书

本发明公开了一种城市人口密度动态预测方法及系统，基于每一人口小区在每一时间窗内的人口密度，通过挖掘历史数据，结合机器学习中的递归特征消除算法，得到每一人口小区的时空关联特征，并建立相应的回归预测模型；最后，利用当前实时感知的人口密度预测下一时间窗的人口密度。有效地解决人口分布动态变化难以捕捉的问题，并对未来的变化趋势进行预测。

技术领域

本发明属于交通技术领域，具体涉及一种城市人口密度动态预测方法及系统。

背景技术

城市人口空间分布对于城市规划、交通管理与控制与突发应急响应等方面有着十分重要意义。从1990年至今，人口分布研究受到越来越多的关注，从人口普查到新兴技术，诸如卫星遥感影像分析、地理信息系统建模等，人口感知精度的不断提高。但是这些研究往往在时间粒度上较为宽泛，往往以年为单位进行统计，无法体现城市内部每天高强度的人口流动模式。而且实施难度较高，高精度的遥感影像较难获得，测量与统计技术相对复杂。不过随着“人手一机”时代的到来，手机数据以其处理速度快、采集成本低、覆盖面广等优点，为感知人口分布提供的新机会。因此一些研究提出了使用手机数据(如通讯详单数据或手机信令数据等)对人口分布进行感知，并将时间粒度进一步缩小，适合研究以天为单位的人口动态分布，为进一步对人口密度动态预测提供数据基础。

但是仅通过人口密度感知在面对人口密度激增时，不能提供充分的预警时间，例如一些城市大型活动中的大规模人群聚集，当人口密度到达一定程度时，经常会引发严重的交通拥堵，甚至交通瘫痪，在某些情况还可能引起人群踩踏事故。因此，建立人口密度动态预测系统非常必要。2004年密云彩虹桥踩踏事件之后，北京市劳动保护科学研究所开发的人群风险聚集预警系统，利用前端获取的视频数据实现了预警功能，并根据分析结果做出交通管控决策。系统自投入使用以来，被北京、上海、广州等多个城市广泛使用。但是，无法完成对突发人群聚集的快速预警。

但是，现有的方法存在如下问题：

1、目前通过视频数据进行人群风险聚集预警的系统已在一些城市得到推广使用，但是视频监控存在盲区，不能实现全方位的监控人群聚集态势；且视频监控通常在人群密度已经处于危险态势时才能发现异常，往往会错失最佳管控时机。

2、基于视频数据的预警系统，需要前期的设备建设，并且视频处理速度慢，计算消耗资源大，经费投入与维护费用较高。

由此可见，基于手机数据的城市人口密度动态预测方法，可以充分利用现有的手机通讯基础设施与计费系统，实现大规模人口密度预测，起到由点及面的精确监控并可以提供及时预警功能，为城市安全提供决策支持、为交通管控提供准备时间。

发明内容

本发明提供了一种城市人口密度动态预测方法及系统，其目的在于，利用手机数据感知的动态人口密度与城市内各区块间的时空关联关系来对未来的人口密度变化趋势进行预测。

一种城市人口密度动态预测方法，包括以下步骤：

步骤1：获取历史时间段内各人口小区的人口密度数据，并构建人口密度矩阵M(N,T,D)；

所述人口密度矩阵三个维度分别为人口小区总数N、时间窗总数T、训练集内的总天数D，时间窗总数T是由24小时除以时间窗长度确定，时间窗长度为Z，取值为1-2小时；

步骤2：构建时空关联的初始训练集；

所述时空关联的初始训练集包括从人口密度矩阵M(N,T,D)中提取每一天人口小区i在时间窗t之前的人口密度子矩阵以及人口小区i在时间窗t时的人口密度值；

Δ表示位于时间窗t之前的时间窗数量；

即要预测时间窗t时的人口密度，所需的前Δ个时间窗的历史人口密度数据；

的具体形式如：