[发明专利]一种基于多源位置数据的城市人员分布计算方法与系统

说明书

本发明给出了一种基于多源位置数据的城市人员分布计算方法与系统，包括获取城市人员在一段时间内的移动轨迹数据、网络位置数据和WiFi连接数据；对移动轨迹数据根据时间进行排序得到轨迹数据集合，将轨迹数据集合中的位置点和时间相近的数据加入同一个集合中，计算出每个集合中城市人员所在的范围的中心点以及在中心点的停留时间，筛选出对应的停留时间最长的中心点作为城市人员的落脚点；将落脚点与网络位置数据和WiFi连接数据中的位置信息相比较，对落脚点进行更新，通过多次迭代分析出城市人员在所处城市的时间和空间分布。本发明可用于分析城市人员的活动轨迹、预测城市空间分布的各种可能性，从而优化社会资源部署。

技术领域

本发明涉及人口分布计算技术领域，尤其是一种基于多源位置数据的城市人员分布计算方法与系统。

背景技术

随着时代发展，各种经济生活的提高，人类在追求美好生活质量的同时，如何系统部署社会资源，建设城市生态显得尤为重要。而城市建设的一个重点依据就是城市人员的空间分布情况。伴随移动互联网，移动通信等各项网络技术的飞速发展，我们可以获得海量的具有时效、空间属性的轨迹数据。通过对多数据源多经纬度坐标中心点算法、落脚点分布算法可对城市人员现有及未来空间分布情况有更加清晰和直观的认知预测，以便对城市建设提供较为准确的数据支撑依据。

目前海量位置数据源多以网络位置数据、移动通信数据作为主要数据进行分析，对所需数据的时效性要求较高。而针对空间分布的未来性、普遍性，需要的一定的时间周期才具备较为完善的可信力度。同时针对多个数据源分析的空间分布算法，目前所采用的是如下的误差优先级顺序：移动通信数据wifi连接数据网络位置数据。针对复杂的社会生活及其空间分布，该算法在支撑数据分析结果的准确性上仍有优化空间。

发明内容

本发明提出了一种基于多源位置数据的城市人员分布计算方法与系统，以解决上文提到的现有技术的缺陷。

在一个方面，本发明提出了一种基于多源位置数据的城市人员分布计算方法，该方法包括以下步骤：

S1：获取城市人员在一段时间T1内的移动轨迹数据、网络位置数据和WiFi连接数据；

S2：对所述移动轨迹数据根据时间进行排序得到轨迹数据集合，所述轨迹数据集合中的每个数据包含对应城市人员所在的位置点和时间；

S3：将所述轨迹数据集合中的所述位置点和所述时间相近的数据加入同一个集合中，计算出每个所述集合中城市人员所在的范围的中心点以及在所述中心点的停留时间，再根据所述停留时间筛选出对应的停留时间最长的所述中心点作为城市人员的落脚点；

S4：将所述落脚点与所述网络位置数据和所述WiFi连接数据中的位置信息相比较，对所述落脚点进行更新，获取更新的落脚点；

S5：在一段时间T2内持续迭代执行所述S1至S4，从而获取到城市人员在所述一段时间T2内的各个所述一段时间T1内的落脚点，最后基于获取到的所有所述落脚点的信息分析出城市人员在所处城市的时间和空间分布。

以上方法利用多源海量位置数据，通过坐标中心点算法、落脚点分布算法获取城市人员流动的空间分布数据，以网络位置数据、wifi连接数据为辅助补充数据，结合GIS地理数据分析建立城市人员空间分布模型，直观展示城市人员在特定时间内的空间分布，分析其在地理空间、社会活动背景下的主导行为，预测城市现有及未来空间分布的各种可能性，从而完成最佳的社会资源部署，为建设城市社会美好生活提供决策依据。本发明通过数据时效性与详实程度来建模城市人员的空间分布，提取特定时间范围内的空间分布轨迹，并预测未来可能发生的活动轨迹和影响空间范围。

在具体的实施例中，所述移动轨迹数据的获取包括通过移动通信技术获取城市人员的移动轨迹。

在具体的实施例中，所述将所述轨迹数据集合中的所述位置点和所述时间相近的数据加入同一个集合中，计算出每个所述集合中城市人员所在的范围的中心点以及在所述中心点的停留时间，具体包括：