[发明专利]一种基于LDA主题模型的居民出行规律分析方法

说明书

本发明提出了一种基于LDA主题模型的居民出行规律分析方法，首先对居民历史出行数据和城市POI数据进行采集；然后提取到达位置，通过聚类实现交通小区划分；将POI数据匹配到每一个交通小区，计算不同POI类型所占比例，以此为依据识别每一个交通小区的土地利用类型；结合土地利用类型、居民出行时间和居民到达时间，提取每一条居民历史出行数据中的关键信息，并将关键信息整理为字符串形式，最后，将关键信息输入主题模型以提取土地利用类型对应的居民出行模式，并基于居民出行模式分析居民出行规律。本发明基于居民历史出行数据、城市POI数据，利用LDA主题模型提取居民出行模式，并分析居民出行规律，能够为交通规划与管理提供参考信息，具有较高的应用价值。

技术领域

本发明属于城市交通出行数据处理与分析技术领域，尤其涉及一种基于LDA主题模型的居民出行规律分析方法。

背景技术

近年来，多元、异质的交通大数据逐渐在交通领域得到应用。首先，由于GPS定位技术的不断发展，出租车、公交车以及共享单车普遍安装了GPS记录仪，能够实时定位车辆的位置，由此记录居民的历史出行数据，为城市居民出行规律分析奠定基础。其次，随着智能手机的普及，电子地图开始被广泛使用。通过使用电子地图接口可以下载城市内部的兴趣点。兴趣点通过对与生活密切相关的地理实体，如学校、银行、医院、超市等，以及地理实体的位置进行描述，可以直接反映城市人口密度、发展程度与开发强度等信息，为快速识别城市内部土地利用类型提供支撑。

现阶段，虽然已有较多研究关注于提取居民出行模式并分析居民出行规律，但仍存在各种局限。首先，现有研究多采用交通调查和问卷调查等传统方法获取居民出行数据。传统方法需要消耗大量的人力、物力、财力，很难进行长时间以及大规模的数据采集。数据采集的数量和质量很大程度上取决于抽样方法的合理性及受调查人群的配合程度。其次，现有研究多以城市街道及邮政分区为依据划分交通小区。由于城市街道及邮政分区的主要作用是帮助政府部门进行统一管理，但并未考虑到交通需求分布等交通因素。因此，根据城市街道及邮政分区划分的交通小区无法充分提取居民的出行模式并分析居民出行规律。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于LDA主题模型的居民出行规律分析方法，基于居民历史出行数据、城市POI数据，利用LDA主题模型提取居民出行模式，并分析居民出行规律。为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于LDA主题模型的居民出行规律分析方法，包括以下步骤：

(1)基础数据采集：包括采集居民历史出行数据与城市POI数据两个步骤，具体过程如下：

(11)居民历史出行数据采集：采集出行日期、到达时间和到达位置；

(12)城市POI数据采集：采集每个POI数据的POI类型、POI类型编号和POI位置；

(2)交通小区划分：包括到达位置聚类与交通小区绘制两个步骤，具体过程如下：

(21)到达位置聚类：提取步骤(11)中居民历史出行数据中的到达位置，通过聚类得到不同的到达位置集群；即采用聚类方法对二维数据进行聚类；

(22)交通小区绘制：针对步骤(21)中每一个到达位置集群，将最外围的到达位置依次连接，形成交通小区边界，由交通小区边界围成的闭合区域为交通小区；

(3)土地利用类型识别：包括POI数据匹配、POI类型统计、交通小区的土地利用类型识别三个步骤，具体过程如下：

(31)POI数据匹配：根据步骤(1)采集的POI位置与步骤(22)得到的交通小区边界进行对比匹配，以将POI数据划分到每一个交通小区；

(32)POI类型统计：针对每一个交通小区，计算内部每一种POI类型的比例；根据POI类型编号，将各种POI类型的比例依次排列，得到每一个交通小区的POI比例数组；