本發(fā)明屬于智慧城市數(shù)據(jù)分析，具體涉及基于多源數(shù)據(jù)的城市人口流動預(yù)測方法。

背景技術(shù)：

1、城市人口流動預(yù)測是智慧城市管理和交通規(guī)劃的重要組成部分，準(zhǔn)確預(yù)測城市不同區(qū)域間的人口流動可為交通資源優(yōu)化配置、公共服務(wù)設(shè)施布局和城市應(yīng)急管理提供科學(xué)依據(jù)。隨著智能手機(jī)、智能交通卡和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的普及，大量與人口移動相關(guān)的數(shù)據(jù)被實(shí)時(shí)采集，這為高精度人口流動預(yù)測提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)；精準(zhǔn)的人口流動預(yù)測對優(yōu)化交通資源配置、減輕交通擁堵、提高公共服務(wù)效率和改善城市應(yīng)急響應(yīng)能力具有重要意義。

2、然而，現(xiàn)有的城市人口流動預(yù)測方法多依賴單一數(shù)據(jù)源，如僅使用手機(jī)信令數(shù)據(jù)或交通刷卡數(shù)據(jù)，無法全面捕捉不同群體和不同交通方式的人口流動特征，導(dǎo)致預(yù)測結(jié)果存在偏差；同時(shí)，傳統(tǒng)模型多采用簡化的重力模型或輻射模型，未充分考慮城市復(fù)雜環(huán)境下的多因素影響，忽略了城市區(qū)域功能分布、交通連通性和時(shí)間動態(tài)性等關(guān)鍵因素。

3、現(xiàn)有技術(shù)在人口流動預(yù)測方面還存在時(shí)空因素整合不足和外部影響因素考慮不足的問題。大多數(shù)預(yù)測方法未能有效整合空間因素（如區(qū)域間距離、連通性）與時(shí)間因素（如工作日/休息日差異、高峰/平峰時(shí)段變化、季節(jié)性波動），無法準(zhǔn)確反映人口流動的時(shí)空變化規(guī)律；同時(shí)，這些方法通常未考慮天氣狀況、特殊事件等外部因素對人口流動的影響，難以應(yīng)對突發(fā)事件和特殊情況下的人口流動預(yù)測需求。此外，已有方法多采用靜態(tài)參數(shù)設(shè)置，無法適應(yīng)城市動態(tài)發(fā)展和季節(jié)性變化，導(dǎo)致長期預(yù)測精度下降，例如，城市新區(qū)開發(fā)、道路網(wǎng)絡(luò)變化或公共交通線路調(diào)整會顯著影響人口流動模式，靜態(tài)參數(shù)難以反映這些變化。

4、因此，亟需一種能夠綜合利用多源數(shù)據(jù)、全面考慮多種影響因素、具備自適應(yīng)能力的城市人口流動預(yù)測方法。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的提供基于多源數(shù)據(jù)的城市人口流動預(yù)測方法，基于移動設(shè)備位置數(shù)據(jù)、公共交通刷卡數(shù)據(jù)和poi點(diǎn)位數(shù)據(jù)的多源數(shù)據(jù)融合，通過建立綜合考慮區(qū)域連通性、時(shí)間動態(tài)性和外部環(huán)境因素的預(yù)測數(shù)學(xué)模型，以及實(shí)現(xiàn)模型參數(shù)的自適應(yīng)更新機(jī)制，以達(dá)到提高城市人口流動預(yù)測準(zhǔn)確性、增強(qiáng)預(yù)測模型適應(yīng)性和支持智慧城市交通管理決策的目的。

2、為實(shí)現(xiàn)上述發(fā)明目的，具體技術(shù)方案如下：

3、基于多源數(shù)據(jù)的城市人口流動預(yù)測方法，所述方法包括以下步驟：

4、步驟s1，采集多源數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理，所述多源數(shù)據(jù)包括：移動設(shè)備位置數(shù)據(jù)、公共交通刷卡數(shù)據(jù)和poi點(diǎn)位數(shù)據(jù)；

5、步驟s2，從預(yù)處理后的多源數(shù)據(jù)中進(jìn)行特征提取，包括提取區(qū)域間流動矩陣和poi的密度；

6、步驟s3，計(jì)算區(qū)域吸引力系數(shù)、區(qū)域間距離衰減函數(shù)、區(qū)域連通性矩陣、時(shí)間動態(tài)參數(shù)和外部影響參數(shù)，建立人口流動預(yù)測數(shù)學(xué)模型；

7、步驟s4，使用歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型獲取模型最優(yōu)參數(shù)值，基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)預(yù)測未來時(shí)段的城市區(qū)域間人口流動量；

8、步驟s5，計(jì)算預(yù)測結(jié)果與真實(shí)值的誤差指標(biāo)，評估模型預(yù)測性能。

9、所述移動設(shè)備位置數(shù)據(jù)包括用戶標(biāo)識、時(shí)間戳、地理坐標(biāo)、精度指標(biāo)；所述公共交通刷卡數(shù)據(jù)包括卡號、時(shí)間戳、站點(diǎn)標(biāo)識、交通工具類型；所述poi點(diǎn)位數(shù)據(jù)包括poi標(biāo)識、poi類別、地理坐標(biāo)、規(guī)模指標(biāo)。

10、所述預(yù)處理步驟包括：對移動設(shè)備位置數(shù)據(jù)進(jìn)行噪聲過濾、異常值去除、軌跡重構(gòu)和停留點(diǎn)識別；對公共交通刷卡數(shù)據(jù)進(jìn)行缺失值填補(bǔ)、異常識別和出行鏈重構(gòu)；對poi點(diǎn)位數(shù)據(jù)進(jìn)行分類整合、空間聚類和區(qū)域功能標(biāo)注；將多源數(shù)據(jù)按照統(tǒng)一的時(shí)間和空間粒度進(jìn)行對齊。

11、所述特征提取步驟包括：

12、從移動設(shè)備位置數(shù)據(jù)中提取的區(qū)域間流動矩陣：；其中，表示在時(shí)間從區(qū)域流向區(qū)域的移動設(shè)備數(shù)量，表示在時(shí)間位于區(qū)域的移動設(shè)備總數(shù)；

13、從公共交通刷卡數(shù)據(jù)中提取的區(qū)域間流動矩陣：；其中，表示在時(shí)間從區(qū)域到區(qū)域的刷卡記錄數(shù)量，表示在時(shí)間在區(qū)域產(chǎn)生的刷卡記錄總數(shù)；

14、從poi點(diǎn)位數(shù)據(jù)中提取區(qū)域功能特征和區(qū)域間潛在流動傾向：

15、；其中，表示區(qū)域中第類poi的密度，表示區(qū)域中第類poi的密度，表示第類poi的權(quán)重系數(shù)，表示poi類別總數(shù)。

16、區(qū)域吸引力系數(shù)的計(jì)算式為：；其中，表示第k類poi的基礎(chǔ)吸引力系數(shù)，表示區(qū)域中第k類poi的密度，表示區(qū)域i中第k類poi的平均規(guī)模；

17、區(qū)域間距離衰減函數(shù)的計(jì)算式為：；其中，為衰減系數(shù)，取值范圍為0.1-0.5，表示區(qū)域和區(qū)域之間的距離；

18、區(qū)域連通性矩陣的計(jì)算公式為：；其中，表示區(qū)域i和區(qū)域j之間的交通線路數(shù)量，表示區(qū)域i和區(qū)域j之間的交通頻次；

19、時(shí)間動態(tài)參數(shù)的計(jì)算式為：

20、工作日/休息日差異系數(shù)：；其中，為休息日調(diào)整系數(shù)，取值范圍為0.6-1.4；

21、高峰/平峰時(shí)段系數(shù)：；其中，為高峰時(shí)段調(diào)整系數(shù)，取值范圍為0.7-1.5；

22、季節(jié)性因子：；其中，為季節(jié)波動強(qiáng)度，取值范圍為0.0-0.2，m為當(dāng)前月份，為基準(zhǔn)月份；

23、外部影響參數(shù)的計(jì)算公式為：

24、天氣影響系數(shù)：；其中，表示第類天氣狀況的影響強(qiáng)度，表示是否存在第類天氣狀況的指示變量，若存在，，否則為1；

25、特殊事件影響系數(shù)：；其中，表示第m類特殊事件的基礎(chǔ)影響強(qiáng)度，表示是否存在第m類特殊事件的指示變量，不存在則，否則為1，表示第m類特殊事件的空間影響衰減系數(shù)，表示區(qū)域到事件發(fā)生地的距離。

26、所述模型構(gòu)建步驟中的人口流動預(yù)測數(shù)學(xué)模型為：

27、；

28、其中：表示時(shí)間綜合影響因子；表示預(yù)測的區(qū)域??到區(qū)域??在時(shí)間??+1的人口流動量；為對應(yīng)數(shù)據(jù)的權(quán)重系數(shù)，滿足，且。

29、所述參數(shù)學(xué)習(xí)步驟采用梯度下降法或貝葉斯優(yōu)化方法，以最小化預(yù)測誤差為目標(biāo)，學(xué)習(xí)模型中的權(quán)重系數(shù)的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)為：；其中，表示使用參數(shù)預(yù)測的區(qū)域到區(qū)域在時(shí)間的人口流動量，表示訓(xùn)練數(shù)據(jù)的時(shí)間集合，表示城市區(qū)域集合。

30、所述結(jié)果驗(yàn)證步驟采用如下指標(biāo)評估模型預(yù)測性能：

31、平均絕對誤差mae：；

32、均方根誤差rmse：；

33、平均絕對百分比誤差mape：；其中，表示驗(yàn)證數(shù)據(jù)的時(shí)間集合，表示驗(yàn)證時(shí)間點(diǎn)的數(shù)量，表示城市區(qū)域的數(shù)量。

34、所述流動預(yù)測步驟進(jìn)一步包括：

35、按照不同時(shí)間粒度進(jìn)行預(yù)測，包括小時(shí)級預(yù)測、日級預(yù)測和周級預(yù)測；針對不同區(qū)域類型單獨(dú)優(yōu)化模型參數(shù)，包括住宅區(qū)、商業(yè)區(qū)、辦公區(qū)和交通樞紐；對預(yù)測結(jié)果進(jìn)行時(shí)空一致性校正，確保各區(qū)域流入流出人口總量平衡。

36、該方法進(jìn)一步包括參數(shù)自適應(yīng)更新步驟：定期重新訓(xùn)練模型參數(shù)，適應(yīng)城市動態(tài)變化；設(shè)置參數(shù)更新頻率，工作日/休息日差異系數(shù)和高峰/平峰時(shí)段系數(shù)每周更新，區(qū)域吸引力系數(shù)每月更新，季節(jié)性因子每季度更新，區(qū)域間距離衰減函數(shù)和區(qū)域連通性矩陣每半年更新；針對特殊事件和突發(fā)事件，觸發(fā)參數(shù)緊急更新機(jī)制，及時(shí)調(diào)整特殊事件影響系數(shù)。

37、本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比，其有益效果是：

38、本發(fā)明通過綜合利用移動設(shè)備位置數(shù)據(jù)、公共交通刷卡數(shù)據(jù)和poi點(diǎn)位數(shù)據(jù)，克服了單一數(shù)據(jù)源的局限性通過建立區(qū)域吸引力系數(shù)、距離衰減函數(shù)與區(qū)域連通性矩陣的復(fù)合模型，精確描述了城市人口流動機(jī)制，實(shí)現(xiàn)了關(guān)鍵參數(shù)的自適應(yīng)更新機(jī)制，確保模型能夠及時(shí)響應(yīng)城市發(fā)展變化和季節(jié)性波動；本發(fā)明平均預(yù)測誤差降低了25%-35%，特別是在高峰時(shí)段和特殊事件情境下效果更為顯著，為城市交通規(guī)劃、公共服務(wù)資源配置和應(yīng)急響應(yīng)提供了更科學(xué)的決策依據(jù)。