[发明专利]一种居民出行因素的统计方法、系统及终端设备

权利要求书

1.一种居民出行因素的统计方法，其特征在于，包括：

获取调查数据；

获取自变量参数集合，所述自变量参数集合包括至少一个自变量参数；

获取因变量参数，所述因变量参数包括出行频率参数；

根据所述调查数据、所述自变量参数集合和所述出行频率参数，基于逻辑回归模型生成显著性水平；

根据所述显著性水平，得到影响出行的显著性因素。

2.如权利要求1所述的居民出行因素的统计方法，其特征在于，所述获取调查数据之前，包括：

发送预设调查问卷至被测用户端；

接收所述被测用户端发送的选择结果，得到所述调查数据。

3.如权利要求1所述的居民出行因素的统计方法，其特征在于，所述自变量参数包括基本信息参数、交通出行特征参数、消费特征参数和生活特征参数。

4.如权利要求1所述的居民出行因素的统计方法，其特征在于，所述获取自变量参数集合之前，包括：

对全部的所述自变量参数进行排列组合处理，得到若干所述自变量参数集合。

5.如权利要求1所述的居民出行因素的统计方法，其特征在于，所述根据所述显著性水平，得到影响出行的显著性因素，包括：

若所述自变量参数集合中的各个自变量参数对应的显著性水平均小于所述预设值，则将对应的自变量参数集合作为目标自变量参数集合；

统计每个目标自变量参数集合中包含的自变量参数的个数；

将所述个数最多的目标自变量参数集合作为显著性因素集合；

将所述显著性因素集合中包含的自变量参数作为所述显著性因素。

6.如权利要求1所述的居民出行因素的统计方法，其特征在于，所述调查数据包括个人收入选择结果集合，所述个人收入选择结果集合包括个人收入选择结果；

所述获取影响出行因素的方法，还包括：

统计所述个人收入选择结果集合中包含的个人收入选择结果的数量，作为第一总数量；

分别统计所述个人收入选择结果集合中落入第一预设收入区间、第二预设收入区间和第三预设收入区间的个人收入选择结果的数量，得到第一收入数量、第二收入数量和第三收入数量；

分别将所述第一收入数量、所述第二收入数量和所述第三收入数量除以所述第一总数量，得到第一预设收入区间分布比例、第二预设收入区间分布比例和第三预设收入区间分布比例。

7.一种居民出行因素的统计系统，其特征在于，包括：

调查数据获取模块，用于获取调查数据；

自变量参数获取模块，用于获取自变量参数集合，所述自变量参数集合包括至少一个自变量参数；

因变量参数获取模块，用于获取因变量参数，所述因变量参数包括出行频率参数；

显著性水平获取模块，用于根据所述调查数据、所述自变量参数集合和所述出行频率参数，基于逻辑回归模型生成显著性水平；

显著性因素获取模块，用于根据所述显著性水平，得到影响出行的显著性因素。

8.如权利要求7所述的居民出行因素的统计系统，其特征在于，所述显著性因素获取模块，包括：

目标集合获取单元，用于若所述自变量参数集合中的各个自变量参数对应的显著性水平均小于所述预设值，则将对应的自变量参数集合作为目标自变量参数集合；

个数统计单元，用于统计每个目标自变量参数集合中包含的自变量参数的个数；

显著性因素集合获取单元，用于将所述个数最多的目标自变量参数集合作为显著性因素集合；

显著性因素获取单元，用于将所述显著性因素集合中包含的自变量参数作为所述显著性因素。

9.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述方法的步骤。