[发明专利]一种城市空间结构识别方法在审

专利信息
申请号: 202010296525.X 申请日: 2020-04-15
公开(公告)号: CN111507879A 公开(公告)日: 2020-08-07
发明(设计)人: 王子甲;胡高明;陈峰 申请(专利权)人: 北京交通大学
主分类号: G06Q50/26 分类号: G06Q50/26;G06Q10/06;G06F16/215;G06F16/29;G06F16/28
代理公司: 北京市诚辉律师事务所 11430 代理人: 范盈
地址: 100044 北*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 城市 空间结构 识别 方法
【权利要求书】:

1.一种城市空间结构识别方法,其特征在于:所述方法包括如下步骤:

步骤1):基于交通方式的出行数据进行出行OD数据的提取,并和交通小区进行空间匹配,获取基于交通小区的OD矩阵,作为模型输入的原始数据;

步骤2):构建基于交通小区OD数据进行不同交通方式需求分布的空间结构特征识别模型;

步骤3):对交通网络进行聚类分析,评估所述模型在活动空间识别方面的有效性及实用性。

2.如权利要求1所述的城市空间结构识别方法,其特征在于:所述步骤1)中交通方式的出行数据为4种,所述4种交通方式的出行数据包括共享单车数据、公交车刷卡数据、出租车数据和地铁刷卡数据。

3.如权利要求1所述的城市空间结构识别方法,其特征在于:所述步骤1)中出行OD数据的提取包括对数据进行初步的筛选清洗,保留没有错误完整的数据。

4.如权利要求3所述的城市空间结构识别方法,其特征在于:所述清洗规则为:①剔除字段缺失的记录,只保留字段完整的记录;

②剔除具有明显逻辑问题的数据;

③对于单车数据,剔除订单数据中出行时间大于6小时的记录;

④剔除订单数据中出行时间小于120秒的记录;

⑤删除单车出行距离小于0.1千米的数据;

⑥轨道交通刷卡数据删除临时卡数据。

5.如权利要求1所述的城市空间结构识别方法,其特征在于:所述步骤2)中模型为聚类模型,所述聚类模型基于信息熵的Infomap算法。

6.如权利要求1所述的城市空间结构识别方法,其特征在于:所述步骤3)中对交通网络进行聚类分析包括结合获取的空间距离数据,修正聚类模型;与原模型进行比较,分析空间距离在城市活动中的影响。

7.如权利要求6所述的城市空间结构识别方法,其特征在于:所述步骤3)中所述对交通网络进行聚类分析包括基于北京市交通网络数据,以交通小区OD矩阵作为模型的输入,得到以交通小区为单位的聚类结果。

8.如权利要求7所述的城市空间结构识别方法,其特征在于:还包括将所述聚类结果在gis中进行可视化。

9.如权利要求8所述的城市空间结构识别方法,其特征在于:所述可视化结果包括共享单车模型结果、公交车模型结果、出租车模型结果和地铁模型结果。

10.如权利要求9所述的城市空间结构识别方法,其特征在于:所述共享单车模型结果详细展示了共享单车网络的聚类特征,聚类社区密集,边界划分明显,社区聚类面积从城中心依次呈现递增趋势。

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