[发明专利]一种基于信息数据的城市活力区和中心城区边界识别的方法

权利要求书

1.一种基于信息数据的城市活力区和中心城区边界识别的方法，其特征在于步骤如下：

第一步，基于长周期的手机信令数据、位置数据识别所述城市的职住点分布，聚类到所述城市的交通分区，按下式(1)计算人口综合密度：

式中，pe_i为交通分区i的人口综合密度，emp_i为交通分区i就业岗位数，pop_i为交通分区i居住人口数，area_i为交通分区i面积，α为人口调整系数，用来反映活跃人口的影响，α用所述城市的从业人员与常住人口数的比值标定；

第二步，获取POI兴趣点，利用所述POI兴趣点的数量计算POI兴趣点密度，计算公式如下式(2)：

式中，po_i为交通分区i的POI兴趣点密度，poi_ij为交通分区i的j类兴趣点的数量，area_i为交通分区i面积；

第三步，利用位置数据获取所述城市的交通分区内的小汽车、常规公交、轨道实际耗时矩阵，按下式(3)计算城市中心的可达性：

t_i＝min(t_cari,t_busi,t_metroi) (3)

式中，t_i为交通分区i到达城市中心的最小出行时间，t_cari为交通分区i采用小汽车方式到达城市中心的出行时间，t_busi为交通分区i采用常规公交方式到达城市中心的出行时间，t_metroi为交通分区i采用地铁方式到达城市中心的出行时间；

第四步，利用手机信令数据获取商务休闲活动驻点，利用位置数据确定手机营业商的份额占比，扩样后按下式(4)计算商务休闲活动驻点密度：

式中，dz_i为交通分区i的商务休闲活动驻点密度，z_iq为交通分区i的q类驻点的数量，area_i为交通分区i面积；

第五步，将所述人口综合密度、POI兴趣点密度、与城市中心的可达性、商务休闲活动驻点密度这四大指标的各交通分区值按从小到大排序后取80％分位值为该指标阈值，归一化处理后并按权重系数加权后得到各交通分区的综合指标，具体计算公式如下式(5)、式(6)所示：

式中；为交通分区i指标l的归一化值，A_il为交通分区i指标l的计算值，θ_l为指标l的阈值，λ_i为交通分区i的综合指标，β_l为指标l的权重系数；

第六步，根据每个交通分区内的所述综合指标的核密度值估计其周围密度，并通过对不同搜索半径下的核密度分析结果进行比较，从而选取适合的最优搜索半径；其中，核密度函数计算公式如下式(7)所示：

式中，f(x)为x处的核密度估计值，r为搜索半径，s为样本总数，d_ix为交通分区i与x的距离，为距离的权重。

2.根据权利要求1所述的边界识别的方法，其特征在于，所述POI兴趣点为城市生活服务的基本场所，POI兴趣点包括医院、学校、餐饮、酒店、超市商场、主要办公楼、主要交通枢纽、公园、加油站、银行、休闲娱乐设施、政府机构。

3.根据权利要求1-2任一项所述的边界识别的方法，其特征在于，第五步中，采用专家打分法确定权重系数，通过对20位城市规划领域相关专家调查，所述四大指标的最终权重分别为0.22、0.18、0.33、0.27。

4.根据权利要求3所述的边界识别的方法，其特征在于，所述手机信令数据为移动手机信令数据或联通手机信令数据。

5.根据权利要求4所述的边界识别的方法，其特征在于，所述位置数据为高德导航数据、百度导航数据、搜狗导航数据、Google导航数据或腾讯导航数据。