[发明专利]一种大数据环境下人口集聚中短期预警方法

摘要

本发明的目的是利用移动终端个体在指定时间范围和空间范围内的活动数据集(即移动终端个体与固定传感器的通信记录)，根据固定传感器的空间分布划分Thiessen多边形以确定其控制范围，挖掘大量个体的出行时空序列数据，采用Markov过程的方法计算个体在每个Thiessen多边形中的一步状态转移矩阵，籍此通过即时监控每个Thiessen多边形中的个体数，预测其后续时刻中个体分布的可能性和数学期望，对可能存在的大规模人口集聚进行预警。为了达到上述目的，本发明的技术方案是提供了一种大数据环境下人口集聚中短期预警方法。本发明能快捷有效地预测潜在的大规模人口集聚的危险。

主权项

一种大数据环境下人口集聚中短期预警方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、系统读取从传感器运营商获取的匿名加密移动终端传感器数据，匿名加密移动终端传感器数据在时间与空间上连续，不同移动终端对应不同的EPID，提取每个EPID在指定时间段内所触发的通信信令记录，构成该EPID的出行轨迹数据集；步骤2、提取所有固定传感器的位置信息，对其进行聚类合并处理，然后计算Voronoi图，得到每个传感器实际的控制范围，即每个传感器的Thiessen多边形，记录每个Thiessen多边形的面积，设定每个Thiessen多边形的三级人口承载阈值；步骤3、依次提取每个EPID在指定时间段内的出行轨迹数据集，按时间顺序进行排序；从时间起点t0出发，在空间和时间上，以T为时间间隔对出行轨迹数据进行插值，建立出行时空序列数据集；将出行时空序列数据集上的每个点映射到Voronoi图上，赋予每个点对应的Thiessen多边形的编号；步骤4、将所有的用户出行轨迹数据分为工作日、周末和普通节日、重大节假日三类，遍历所有Thiessen多边形，从时间起点t0出发，查询每个Thiessen多边形在同类型日期中每天每一个时间段T内的EPID，查找该EPID在下一个时刻的位置，统计t时刻在某Thiessen多边形中的EPID在下一时刻去往其他Thiessen多边形的频数，通过大样本计算所有EPID在Thiessen多边形之间状态的一步转移概率，形成所有的Thiessen多边形在t时刻的Markov一步转移矩阵；步骤5、根据步骤2制定的三级人口承载阈值设定大规模人口集聚预警机制，实时监测每个Thiessen多边形中EPID的数量，并按一定的比例扩样；若某时刻某个Thiessen多边形中的人口密度达到最低级别的人口密度承载阈值，即开启黄色警戒，以该时刻为起点，采用Markov方法预测该Thiessen多边形及其周边Thiessen多边形在未来时间段T内人口总量大小的数学期望和最大人口集聚发生的概率；步骤6、按照Markov方法不断基于前一期结果预测下一期目标范围内各个Thiessen多边形的人口总量和人口密度，根据预先制定的规则决定是否开启更高级的橙色和红色警戒并实施必要的疏散工作，或降低预警级别，直到解除黄色警报，停止预测计算，恢复正常的监视状态。