[发明专利]一种基于大数据的人口时空分布分析方法

权利要求书

1.一种基于大数据的人口时空分布分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、获取通信运营商提供的基站工程参数、移动业务信令数据和地图服务商提供的空间区块实际位置坐标点集合；

S2、通过基站工程参数和空间区块实际位置坐标点集合，形成地理实体特征指纹；

S3、将业务信令数据按时间、空间关系进行聚合，确定用户的业务信令轨迹数据特征；

S4、根据聚合后的业务信令轨迹数据特征，对手机用户的每个时段进行定位，判断用户在每一时段所处的具体地理实体；

S5、根据用户每一时段所处的具体地理实体，统计出每个地理实体在各个时段的人口驻留数据；所述人口驻留数据包括人员量和驻留类型；

所述步骤S2中，形成地理实体特征指纹的步骤为：

S201、根据基站工程参数计算基站的覆盖面；

S202、根据地理实体的覆盖范围和基站的覆盖面，通过gis空间计算引擎，计算得到地理实体和基站覆盖的交叉面积S；

S203：通过基站的工程参数计算出基站的覆盖面积Sb；

S204：通过基站的覆盖面积Sb和交叉面积S，通过方程计算地理实体和基站的空间关系系数α，计算方程为：α＝S÷Sb；

S205：输出地理实体和覆盖该地理实体的基站的关系：

{B,{Lc1,α},{Lc2,α}{Lc3,α}..{Lcn,α}} (1)

其中，B为地理实体，Lc为基站编号；

所述步骤S3中，确定用户的业务信令轨迹数据特征包括如下步骤：

S301、对用户业务信令记录按发生时间进行排序，如连续的业务信令记录出现往复切换，则将这两条业务信令记录合并；

S302、将时间间隔在1分钟的业务信令数据合并；

S303、迭代执行步骤S301和步骤S302，直到无法合并为止；

S304、修正错误数据，找到每个时段内出现时间最长的基站，并剔除时段内跟该基站距离大于1km的记录；

S305、历史数据学习，将步骤S304处理后的记录存入数据库，并与历史记录进行相似度匹配，将相似的历史记录并入该时段；

S306、计算同一时段中出现过的每个基站在近一个月中的出现频次W；

S307、输出合并后的记录：

{U,Ts,Te,{Lc1,W1},{Lc2,W2},{Lc3,W3}…{Lcn,Wn}} (2)

其中，U为用户标识，Ts为时段开始时间，Te为时段结束时间，Lcn为第n个基站的基站编号，Wn为第n个基站在近一个月的出现频次；

所述步骤S4中，判断用户在每一时段所处的具体地理实体包括：

将式(1)和式(2)按照方程(3)进行关联计算，得到用户在该时段可能所在的具体地理实体的可能性大小P，方程(3)为：

形成每个用户每个时段在各地理实体内的可能性大小数据集，

{U,Ts,Te,{B1,P1},{B2,P2},{B3,P3}…{Bn,Pn}} (4)

其中,Bn为第n个地理实体，Pn为该时段用户在第n个地理实体内的可能性大小，P最大的一个地理实体即为用户该时段的驻留位置。

2.根据权利要求1所述的基于大数据的人口时空分布分析方法，其特征在于：所述基站工程参数包括天线类型、天线方位角、基站覆盖类型、基站天线位置经度坐标和基站天线位置纬度坐标；所述移动业务信令数据包括时间、用户号码和基站编号。

3.根据权利要求2所述的基于大数据的人口时空分布分析方法，其特征在于：所述基站覆盖类型包括室内型和非室内型；所述天线类型包括全向天线和定向天线；所述室内型基站的覆盖半径R为固定值；非室内型基站的覆盖半径R为，该基站天线经纬度坐标和最近的三个非室内型基站的平均距离与特定系数的乘积。

4.根据权利要求3所述的基于大数据的人口时空分布分析方法，其特征在于：所述全向天线基站覆盖面的计算方法为：以天线经纬度为中心点，每隔45度向外延伸基站覆盖半径R的长度，分别得到八个坐标点，将相邻的坐标点用直线两两连接，形成封闭的基站覆盖区域，即得到全向天线基站的覆盖面。