[发明专利]一种城市分区域内服务设施需求识别方法及系统

说明书

本发明公开了一种城市分区域内服务设施需求识别方法及系统，包括以下步骤：基于各级行政区域划分方法对城市区域进行划分，并提取城市区域内的多维度特征；构建城市区域空间属性图；采用变分图自编码器对城市区域空间属性图编码，得到城市区域的潜在隐特征；融合Top‑k最相似功能城市区域的潜在隐特征；采用具有时空限制的贝叶斯模型，得到用户轨迹访问特征；结合城市区域的潜在隐特征和用户轨迹访问特征，通过多层感知机和归一化指数函数，得到最终的城市区域内服务设施需求概率分布。本发明考虑区域特征数据的稀疏性和动态性，综合城市宏观大数据与居民微观位置社会化数据，准确预测城市区域缺少的各类服务设施。

技术领域

本发明涉及城市规划技术领域，具体涉及一种城市分区域内服务设施需求识别方法及系统。

背景技术

城市是由土地空间、建筑设施和居民用户等组成的一个有机整体，城市的不断发展会逐步培育出不同的功能区域，例如教育区、商业区、工业区或居住区等，此外城市有着天然的行政区域划分，城市行政管理人员也会对不同区域的功能进行规划和设计。这些由居民的实际活动方式自然形成或管理者人为设计的功能区域，支撑着居民不同的城市工作生活需求，是一种有价值的组织形式，可以构建起整个城市的详细知识，并随着城市的发展而变化。理解城市区域的功能并掌握其变化趋势，根据区域内当前服务设施的配置和分布情况，可以预测服务设施在未来的需求或不足等情况，从而做到提前预知与提早规划，对服务城市居民和完善城市建设都有积极的作用。

服务设施一般包括了公共设施（如公共卫生间、共享自行车点和快递物流网点等）以及商业设施（如充电桩、商店和餐厅等）。城市区域服务设施的需求分析，需要考虑和评估一系列的影响因素，比如路网结构、交通流量、人群流动性、兴趣点和居民社交媒体网络等。这些复杂且变化的特征使得区域需求分析成为了一项非常具有挑战性的任务。传统意义上，城市规划者需要依靠劳动密集型调查来为他们的决策提供信息支持，比如随机发放一定数量的调查问卷或有针对性的排查走访等，然而通过该方法获得的资料可能不够充分和及时。近年来，城市规划者也会利用部分城市大数据来决策，例如道路网络、路网交通流量或居民流动性等，但是，他们缺乏对城市居民日常行为模式的真正理解和运用。居民作为城市的重要组成元素，设施的规划设计终究是要为居民服务的，“人”应当作为一个重要的感知计算单元参与到区域需求的研究过程中。

当前城市服务设施的区域需求分析研究工作主要从城市的宏观角度出发，分析城市时空大数据，提取城市区域的多维时空特征，然后再根据区域的流行程度进行推荐与分析。然而，随着传感器技术和位置社交媒体网络的发展应用，居民大量的位置社会化数据被记录下来。当前的研究缺乏从城市居民的微观角度来考虑服务设施的区域需求识别问题，没有深入挖掘用户的时空行为轨迹、服务设施位置签到和社交关系网络活动等数据，也没有充分提取用户社会化活动中相关的地理空间特征以及社会关系的关联特征，从而未能准确分析和了解居民用户还缺少什么设施、需要什么服务。

此外，城市的热点区域、服务设施和居民都是变化的，目前区域内设施缺失或不足的需求预测工作没有考虑区域特征数据的稀疏性和动态性等特征，也没有综合利用城市的宏观大数据与居民的微观位置社会化数据。同时，它们还忽略了用户访问服务设施的城市路网轨迹对途经区域设施需求的影响，以及城市宏观规划下不同区域的功能权重与设施限制等问题，从而导致了在区域设施的需求预测上存在着低准确率等问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种城市分区域内服务设施需求识别方法及系统，考虑区域特征数据的稀疏性和动态性，综合城市宏观大数据与居民微观位置社会化数据，准确预测城市区域缺少的各类服务设施。

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种城市分区域内服务设施需求识别方法，包括以下步骤：

S1、基于各级行政区域划分方法对城市区域进行划分，并提取城市区域内的多维度特征；其中，多维度特征包括城市区域内的地理特征、交通特征及现有服务设施分布特征，所述交通特征包括用户轨迹特征；