[发明专利]一种居民出行因素的统计方法、系统及终端设备

说明书

本发明适用于计算机应用技术领域，提供了一种居民出行因素的统计方法、系统及终端设备，所述方法包括：获取调查数据，获取自变量参数集合，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，因变量参数包括出行频率参数，根据调查数据、自变量参数集合和出行频率参数，基于逻辑回归模型生成显著性水平，根据显著性水平，得到影响出行的显著性因素。本发明基于逻辑回归模型计算出的显著性水平是基于调查数据的，并没有直接利用国家公布的数据进行计算，提高了计算显著性水平准确度，从而有效提高了获取显著性因素的准确度。

技术领域

本发明属于计算机应用技术领域，尤其涉及一种居民出行因素的统计方法、系统及终端设备。

背景技术

近年来我国高速铁路建设飞速发展，建设里程超过世界总里程的60％以上。高速铁路在方便旅客出行的同时，也改变了沿线城市群内经济、人口、产业等生产要素的分布，对当地社会及城市群形态结构产生巨大影响。

现有技术中，研究人员一般是根据国家公布数据统计某个地区影响居民出行的因素，由于国家公布的数据是基于全国的，可能会存在并不符合该地区实际出行情况的问题，因此，统计出来的影响居民因素准确度低。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种居民出行因素的统计方法、系统及终端设备，以解决现有技术中存在研究人员根据国家公布数据统计影响居民出行的因素的方式存在准确度较低的问题。

本发明实施例的第一方面提供了一种居民出行因素的统计方法，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。

本发明实施例的第二方面提供了一种居民出行因素的统计系统，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。

本发明实施例的第三方面提供了一种终端设备，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，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述方法的步骤。

本发明实施例的第四方面提供了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，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述方法的步骤。

本发明实施例与现有技术相比存在的有益效果是：本实施例通过获取调查数据，获取自变量参数集合，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，因变量参数包括出行频率参数，根据调查数据、自变量参数集合和出行频率参数，基于逻辑回归模型生成显著性水平，根据显著性水平，得到影响出行的显著性因素。本实施例基于逻辑回归模型计算出的显著性水平是基于调查数据的，并没有直接利用国家公布的数据进行计算，提高了计算显著性水平准确度，从而有效提高了获取显著性因素的准确度。

附图说明