[發明專利]基于共享對象的租還數據的用地屬性分類方法

有效

• 申請號: 201911146901.0
• 申請日: 2019-11-21
• 公開（公告）號: CN110929783B
• 公開（公告）日: 2023-04-07
• 發明（設計）人: 劉冰;朱俊宇;趙晶心;張涵雙;劉淼;曹娟娟;馬東波;周玉斌
• 申請（專利權）人: 同濟大學;上海同濟城市規劃設計研究院有限公司
• 主分類號: G06F18/23213
• 分類號: G06F18/23213;G06V10/764;G06Q30/0201;G06Q30/0645;G06Q30/0601
• 代理公司: 上海弼興律師事務所 31283
• 代理人: 胡美強

本發明公開了一種基于共享對象的租還數據的用地屬性分類方法，該方法包括：對共享對象的租還位置信息進行聚類分析，以形成共享對象的虛擬租賃點位；以虛擬租賃點位為單位，對共享對象的租還數據進行集計，以構建虛擬租賃點位對應的時間租還曲線；對各個時間租還曲線進行歸一化處理；基于傅里葉變換將各個歸一化租還曲線解構為由多個正弦波函數疊加構成的租還曲線函數表達式；構建虛擬租賃點的租還曲線參數集合，并基于租還曲線參數集合中的參數進行聚類分析，以形成對各個虛擬租賃點位的分類。根據本發明的方法，能夠借助于共享經濟中諸如共享單車在內的數據尤其是租還數據，對用地屬性進行識別，可利用已有數據對用地屬性進行分析和分類。

技術領域

本發明涉及一種基于共享對象的租還數據的用地屬性分類方法。

背景技術

傳統的城市規劃領域中，諸如交通出行OD(即交通出行量)特征與用地性質是高度相關的，以不同類型的用地分布推測OD出行特征普遍認為準確性較高。但是反之，以交通OD特征推測用地性質常規手段難以實現，這是因為常規交通OD特征的特征差異性很低，而用地性質的種類相對較多，以低維特征反推高維特征其準確性難以保證。

近幾年得到較大發展和廣泛應用的各種共享經濟產物，諸如共享單車等，由于其本身使用了諸如智能鎖止器等智能設備，其中記錄了共享對象的相關信息或數據，例如共享單車的開啟地點、開啟時刻、關閉地點及關閉時刻等，即能反映傳統交通出行數據中的出行OD信息，且由于這些數據具有完整的時間區分度，相對傳統的居民出行調查能更精細地表征出行特征。

因而，如果能夠借助于共享經濟中諸如共享單車在內的數據尤其是租還數據，對用地屬性進行識別，可實現利用已有數據對用地屬性進行較好地分析和分類，而這將有助于提高城市用地及空間規劃的科學性、合理性。

因此，亟需一種能夠基于已有共享經濟中的共享對象的租還數據對用地屬性進行分析及分類的方法。

發明內容

本發明要解決的技術問題是為了克服現有技術缺乏能夠基于共享經濟中的共享對象的租還數據對用地屬性進行分析及分類，從而有效地輔助城市用地及空間規劃的缺陷，提出一種新的基于共享對象的租還數據的用地屬性分類方法。

本發明是通過采用下述技術方案來解決上述技術問題的：

本發明提供了一種基于共享對象的租還數據的用地屬性分類方法，其特點在于，所述用地屬性分類方法包括以下步驟：

S1、對共享對象的租還位置信息進行第一次聚類分析，以形成共享對象的虛擬租賃點位，其中租還位置信息獲取自共享對象的租還數據；

S2、以虛擬租賃點位為單位，對共享對象的租還數據進行集計，以構建虛擬租賃點位對應的時間租還曲線，其中時間租還曲線的自變量為時間或時段、因變量為各個時間或時段的租還數量；

S3、對各個時間租還曲線進行歸一化處理，形成各個歸一化租還曲線；

S4、基于傅里葉變換將各個歸一化租還曲線解構為由多個正弦波函數疊加構成的租還曲線函數表達式；

S5、構建虛擬租賃點的租還曲線參數集合，其中租還曲線參數集合包括對應的租還曲線函數表達式中的參數，并基于租還曲線參數集合中的參數進行第二次聚類分析，以形成對各個虛擬租賃點位的分類。

根據本發明的一些實施方式，所述用地屬性分類方法還包括在步驟S5之后執行的以下步驟：

S6、基于虛擬租賃點位的分類形成對用地區域的分類，并基于已知用地屬性的點位對用地區域的分類結果進行標定。

根據本發明的一些實施方式，步驟S6還包括：采用分類算法構建用地屬性與虛擬租賃點位的關聯模型，其中關聯模型將預設的多種用地屬性或用于表征用地屬性的用地屬性參數與分類得到的虛擬租賃點位的不同類別所具有的參數的參數特征相關聯。