[发明专利]一种基于智能挖掘模型的人群时空分布预测交互方法

权利要求书

1.一种基于智能挖掘模型的人群时空分布预测交互方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、获取城市现状地理空间信息数据和现状人群时空分布数据，将数据标准化，导入数据库存储；

步骤2、构建栅格，与步骤1中的数据耦合计算栅格各类指标数值，然后导入数据库存储；

其中，指标数值包括各个栅格建成环境指标数值和人群各时段变化数量；

步骤3、进行栅格抽取，现场实测抽取栅格的人群各时段变化数量，计算抽取栅格实测数据与现状人群时空分布数据扩大系数，基于扩大系数对进行现状人群时空分布数据扩样；

步骤4、导入步骤3中栅格的人群各时段变化数量，提取各个栅格的人群变化数量极值，计算人群分布变化值，将其聚类为n种人群分布模式；

步骤5、将步骤4中人群分布模式、人群变化数量极值与建成环境指标数值进行关联，集成得到人地关系智能匹配模块；

步骤6、输入城市规划设计方案的地理空间信息数据，将其与步骤2中栅格耦合计算建成环境特征指标值，导入人地关系训练库，计算得到城市规划设计方案的人群分布模式和人群变化数量极值，计算各栅格人群时空分布预测结果；

步骤7、将上述各栅格人群时空分布预测结果导出至三维显示沙盘并进行展示，通过指令调整地理空间信息数据，实时进行调整后各栅格人群时空分布预测结果反馈显示。

2.根据权利要求1所述的一种基于智能挖掘模型的人群时空分布预测交互方法，其特征在于，所述步骤1具体包括以下步骤：

步骤1.1、获取城市现状地理空间信息数据，城市现状地理空间信息数据包括城市边界数据、地形数据、建筑数据、用地功能数据、道路交通数据、中心等级数据、风景名胜区点位数据、历史文化街区点位数据；

步骤1.2、获取城市人群时空分布的现状数据，城市人群时空分布的现状数据包括手机信令数据、LBS数据；

步骤1.3、将城市现状地理空间信息数据和现状人群时空分布数据输入地理信息处理平台，然后将标准化数据导入存储器。

3.根据权利要求1所述的一种基于智能挖掘模型的人群时空分布预测交互方法，其特征在于，所述步骤2具体包括以下步骤：

步骤2.1、将步骤1中所述城市边界数据转换成500×500米栅格；

步骤2.2、将步骤1.3得到的地理空间信息数据与上述栅格耦合导入计算机工作站并计算，得到各个栅格建成环境特征指标值，将其导入存储器；

所述建成环境特征指标值包括空间可达性、功能类型、空间容量指标三大类；

步骤2.3、将步骤1.3得到的人群时空分布数据与上述栅格导入计算机工作站并耦合计算，得到各个栅格人群各时段变化数量，将其导入存储器。