[发明专利]基于城市空间结构的人群聚集度预测模型构建方法及装置

权利要求书

1.一种基于城市空间结构的人群聚集度预测模型构建方法，用于根据待估计地区的步行路网获得人群密集度预测模型，其特征在于，按照以下方法执行：

步骤1、获取待估计地区的步行路网，将所述的步行路网进行均匀分段，获得多个路段采样点；

获取每个路段采样点的行人聚集度，获得标签集；

步骤2、获取每个路段采样点的环境变量，获得采样点环境参数集；

所述的环境变量包括路网可达性参数、公交可达性参数、地铁可达性参数以及城市商业活力性参数；

获取每个路段采样点的路网可达性参数时，具体包括：

步骤A、对所述的步行路网按照一定距离进行均匀分段，获得多个线段节点；

步骤B、获得每个线段节点在多个半径范围内的路网可达性参数；

其中采用式I获得第i个线段节点d_i在半径r范围内的路网参数I(d_i,r)，r的单位为m：

其中，d_j表示第j个线段节点，i≠j，j＝1,2,…,J，J为步骤A中获得的除第i个线段节点d_i以外的所有线段节点总数，J为正整数，表示从第i个线段节点d_i到第j个线段节点d_j之间的最短距离，单位为m；

步骤C、获得每个线段节点在同一半径范围内的路网参数，获得每个线段节点对应的第一路网参数；

利用近邻计算的方法将每个线段节点对应的第一路网参数赋给步骤1获得的所有路段采样点，获得当前半径范围对应的每个路段采样点的路网参数；

计算当前半径范围对应的每个路段采样点的路网参数与步骤1获得的每个路段采样点的行人聚集度之间的相关性，获得当前半径范围对应的相关性数值；

步骤D、重复步骤C，直至获得每个半径范围对应的相关性数值，获得多个相关性数值；

步骤E、选择最大的相关性数值对应的半径范围，获得最优半径范围；将最优半径范围对应的每个路段采样点的路网参数作为每个路段采样点的路网可达性参数；

步骤3、将所述的环境参数集作为输入，将标签集作为输出，训练随机森林模型，获得待估计地区的人群密集度预测模型。

2.如权利要求1所述的基于城市空间结构的人群聚集度预测模型构建方法，其特征在于，所述的步骤2中获取每个路段采样点的公交可达性参数时，具体包括：

步骤a、获取待估计地区的公交线路，将所述公交线路中同名公交站点进行合并后重构拓扑，获得拓扑图；

所述的拓扑图包括多个公交站点以及多条公交线段，所述的公交线段由多个公交站点连线组成；

步骤b、重复本步骤，获得所有公交站点在多个半径范围内的公交参数：

采用式II获得第p个公交站点在半径范围R内的公交参数B(p,R)，R的单位为m：

其中，N为步骤a中获得的公交站点的总数，N为正整数，k_p为经过第p个公交站点的公交线段的数量，k_p为正整数，d_pq为第p个公交站点至第q个公交站点的最小公交线段长度，单位为m；

步骤c、获得每个公交站点在同一半径范围内的公交参数，获得每个公交站点对应的第一公交参数；

根据每个公交站点对应的第一公交参数，获得城市公交热力图栅格数据；

将所述的城市公交热力图栅格数据转换为点数据后，利用近邻计算的方法获得当前半径范围对应的每个路段采样点的公交参数；

计算当前半径范围对应的每个路段采样点的公交参数与步骤1获得的每个路段采样点的行人聚集度之间的相关性，获得当前半径范围对应的相关性数值；

步骤d、重复步骤c，直至获得每个半径范围对应的相关性数值，获得多个相关性数值；

步骤e、选择最大的相关性数值对应的半径范围，获得最优半径范围；将最优半径范围对应的每个路段采样点的公交参数作为每个路段采样点的公交可达性参数。