[發明專利]一種基于LDA主題模型的居民出行規律分析方法

有效

• 申請號: 202110472321.1
• 申請日: 2021-04-29
• 公開（公告）號: CN113312469B
• 公開（公告）日: 2022-11-04
• 發明（設計）人: 王煒;于維杰;金坤;秦韶陽;陳思遠;陳宇
• 申請（專利權）人: 東南大學
• 主分類號: G06F16/335
• 分類號: G06F16/335;G06F16/35;G06K9/62
• 代理公司: 南京經緯專利商標代理有限公司 32200
• 代理人: 孟麗娜

本發明提出了一種基于LDA主題模型的居民出行規律分析方法，首先對居民歷史出行數據和城市POI數據進行采集；然后提取到達位置，通過聚類實現交通小區劃分；將POI數據匹配到每一個交通小區，計算不同POI類型所占比例，以此為依據識別每一個交通小區的土地利用類型；結合土地利用類型、居民出行時間和居民到達時間，提取每一條居民歷史出行數據中的關鍵信息，并將關鍵信息整理為字符串形式，最后，將關鍵信息輸入主題模型以提取土地利用類型對應的居民出行模式，并基于居民出行模式分析居民出行規律。本發明基于居民歷史出行數據、城市POI數據，利用LDA主題模型提取居民出行模式，并分析居民出行規律，能夠為交通規劃與管理提供參考信息，具有較高的應用價值。

技術領域

本發明屬于城市交通出行數據處理與分析技術領域，尤其涉及一種基于LDA主題模型的居民出行規律分析方法。

背景技術

近年來，多元、異質的交通大數據逐漸在交通領域得到應用。首先，由于GPS定位技術的不斷發展，出租車、公交車以及共享單車普遍安裝了GPS記錄儀，能夠實時定位車輛的位置，由此記錄居民的歷史出行數據，為城市居民出行規律分析奠定基礎。其次，隨著智能手機的普及，電子地圖開始被廣泛使用。通過使用電子地圖接口可以下載城市內部的興趣點。興趣點通過對與生活密切相關的地理實體，如學校、銀行、醫院、超市等，以及地理實體的位置進行描述，可以直接反映城市人口密度、發展程度與開發強度等信息，為快速識別城市內部土地利用類型提供支撐。

現階段，雖然已有較多研究關注于提取居民出行模式并分析居民出行規律，但仍存在各種局限。首先，現有研究多采用交通調查和問卷調查等傳統方法獲取居民出行數據。傳統方法需要消耗大量的人力、物力、財力，很難進行長時間以及大規模的數據采集。數據采集的數量和質量很大程度上取決于抽樣方法的合理性及受調查人群的配合程度。其次，現有研究多以城市街道及郵政分區為依據劃分交通小區。由于城市街道及郵政分區的主要作用是幫助政府部門進行統一管理，但并未考慮到交通需求分布等交通因素。因此，根據城市街道及郵政分區劃分的交通小區無法充分提取居民的出行模式并分析居民出行規律。

發明內容

本發明的目的在于提供一種基于LDA主題模型的居民出行規律分析方法，基于居民歷史出行數據、城市POI數據，利用LDA主題模型提取居民出行模式，并分析居民出行規律。為實現上述目的，本發明采用如下技術方案：

一種基于LDA主題模型的居民出行規律分析方法，包括以下步驟：

(1)基礎數據采集：包括采集居民歷史出行數據與城市POI數據兩個步驟，具體過程如下：

(11)居民歷史出行數據采集：采集出行日期、到達時間和到達位置；

(12)城市POI數據采集：采集每個POI數據的POI類型、POI類型編號和POI位置；

(2)交通小區劃分：包括到達位置聚類與交通小區繪制兩個步驟，具體過程如下：

(21)到達位置聚類：提取步驟(11)中居民歷史出行數據中的到達位置，通過聚類得到不同的到達位置集群；即采用聚類方法對二維數據進行聚類；

(22)交通小區繪制：針對步驟(21)中每一個到達位置集群，將最外圍的到達位置依次連接，形成交通小區邊界，由交通小區邊界圍成的閉合區域為交通小區；

(3)土地利用類型識別：包括POI數據匹配、POI類型統計、交通小區的土地利用類型識別三個步驟，具體過程如下：

(31)POI數據匹配：根據步驟(1)采集的POI位置與步驟(22)得到的交通小區邊界進行對比匹配，以將POI數據劃分到每一個交通小區；

(32)POI類型統計：針對每一個交通小區，計算內部每一種POI類型的比例；根據POI類型編號，將各種POI類型的比例依次排列，得到每一個交通小區的POI比例數組；