[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

说明书

本发明公开了一种基于城市空间结构的人群聚集度预测模型构建及预测方法提出了应用路网可达性、公交可达性、地铁可达性以及商业活力性四个环境变量估计人群密度，该四个环境变量值也可以很大程度上反映一个地区的人群聚集度的高低，与人群聚集度值具有很高的相关性，可以作为衡量人群聚集度的四个重要的环境变量，从而提高了人群密集度估计的准确性。

技术领域

本发明涉及人群聚集度预测模型构建方法及装置，具体涉及一种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。

背景技术

随着我国人口和经济状况的逐渐变化，我国城市的发展已经从增量规划转向存量规划，而提升城市管理和舒适度状况，最主要的手段之一是改善行人步行的便利水平。

在以往的研究中，对行人聚集度的估计方法主要有两种：一种是在传统的四阶段交通估计模型的基础上，将行人模式包括其中，但只是按照平均分配的空间特性的方法拆分行人小区，无法估计行人出行的需求特性；另一种是使用空间句法计算的集成度为基础，计算行人流量和行人与车辆冲突的状况，这样的采集方法受到客观条件的限制，数据点位少，很难真实的应用到整个城市路网中。

综上所述，现有的行人聚集度估计方法存在预测结果不准确的问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种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，用以解决现有技术中的行人聚集度估计方法及装置存在的预测结果不准确等问题。

为了实现上述任务，本发明采用以下技术方案：

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，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；

步骤3、将所述的环境变量集作为输入，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。

进一步地，所述的步骤2中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；