[发明专利]一种基于多源大数据的街道规划需求识别方法

说明书

本发明是一种基于多源大数据的街道规划需求识别方法。本方法采用数据挖掘的方式，分析街道中人的活动和节点空间、业态布局、骑行路径之间的关系，可以定量分析各类人群、共享单车在街道中的时间时空分布，以达到对街道使用需求的识别，可为街道、社区城市规划提供的空间和使用需求的设计依据。

技术领域

本发明是一种基于多源大数据的街道规划需求识别方法，适用于微观层次的街道及社区规划设计方法领域。

背景技术

随着通信技术的发展和智能手机、app的广泛使用，人们的生活和消费习惯发生巨大变化，具体表现为人们对美好生活的向往不断增强，体现在规划中为人本主义规划理念不断增强。随着人文主义的理念的增强，作为生活容器的街道空间，再次受到了越来越多人的关注，学界、业界均展开了关于街道及街道活力相关的理论研究、实践研究。如何“以人为本”对街道和社区进行规划设计成为满足人民对美好生活向往的重大议题，同时大数据的分析手段也为解决该问题提供了更加有效的手段。

近年来，随着大数据研究方法的拓展，国内外学者已经将其方法运用于城市规划研究中，和街道大数据分析相关的研究主要涉及人群时空行为、活动研究和街道活力的大数据研究，但目前这两种研究方向关注的多为街区以上甚至城市层次，对于微观层次的街道、社区规划设计指导不全面。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于多源大数据的街道规划需求识别方法，该方法基于对手机大数据、共享单车app、大众点评POI、百度人口热力数据的应用，综合多源的大数据及交警大队和人工调研的数据，形成一套识别微观街道的人、车、非机动车等规划需求的规划方法。

为了实现上述目的，本发明的技术方案如下：一种基于多源大数据的街道规划需求识别方法，其特征在于所述方法包括以下步骤：

A、基于多源大数据的微观街道规划需求识别体系构建；

B、数据的获取，通过app大数据抓取、手机信令数据、百度人口热力数据、行政机构数据以及现场人工调研数据获得微观街道规划需求识别体系所需的数据；

C、大数据的挖掘和分析，根据步骤B获得的数据进行使用时间需求分析和使用空间需求分析；

D、识别方法的规划指导，根据步骤C的数据分析结果，提供给街道或社区规划以规划指导。

进一步地，步骤A中，从时间、空间、人群三个维度，构建了9项需求类型、12项识别因子，所述9项需求类型分别为车行时间需求、助动车时间需求、共享单车时间需求、人流时间需求、业态空间需求、机动车停车需求、人群使用空间需求、共享单车空间使用需求和分类人群使用需求，12项识别因子分别为车行流量、助动车流量、共享单车使用需求、人行流量、业态布局、时空业态需求、机动车停车布局、街道人群活力分布、共享单车停车空间分布、共享单车到发路径、人群年龄结构、分类人群空间分布，步骤B中，通过app大数据抓取、手机信令数据、百度人口热力数据、行政机构数据以及现场人工调研数据获得各个识别因子数据。

进一步地，步骤C中，使用时间需求分析包括：分时段车行流量变化，获取道路交叉口车行监测数据，对工作日和周末的机动车车流分时段进行柱状对比分析，评估街道在工作日和周末高峰时段的特征，以及高峰时段流量方向特征；分时段助动车流量变化，获取道路交叉口助动车通过车流量以及到发流量监测数据，对工作日和周末的机动车车流分时段进行柱状对比分析，评估街道在工作日和周末高峰时段的特征，以及高峰时段流量方向特征；分时段共享单车使用频次，共享单车公司提供街道周边500米社区范围内工作日和周末分时段的使用频次，导出后使用柱状图进行时间需求分析；分时段人流量变化，爬取百度地图街道中心线的人口密度值，分时段进行统计，并叠合到GIS中进行分析。