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申请/专利权人：天津市城市规划设计研究总院有限公司

摘要：本发明提出一种空间数据治理领域基于OD数据的动态区域划分方法，将出租车轨迹数据预处理，删除异常数据以及处理假载客数据；然后进行某时间段内上下客点OD特征提取；基于提取的OD特征进行聚类,聚类后得到所述某时间段内的各OD簇；将所述各OD簇的质心组成质心集合，依据各OD簇内OD关系建立质心间OD流动关系；以所述质心集合作为中心点集，进行维诺图构建以划分子区域，并将所述质心间OD流动关系与子区域进行映射，作为所述某时间段内的城市流动模式的动态子区域集合。本发明能满足区域面积及形状依据不同时段城市动态产生变化，亦可反映区域间的动态联系，为城市规划领域提供明确的城市动态变化的信息数据。

主权项：1.一种空间数据治理领域基于OD数据的动态区域划分方法，其特征在于，包括：S1、出租车轨迹数据预处理，删除异常数据以及处理假载客数据；S2、基于预处理后的出租车轨迹数据，进行某时间段内上下客点OD特征提取；S3、基于提取的OD特征进行聚类,聚类后得到所述某时间段内的各OD簇；S4、将所述各OD簇的质心组成质心集合，依据各OD簇内OD关系建立质心间OD流动关系；以所述质心集合作为中心点集，进行维诺图构建以划分子区域，并将所述质心间OD流动关系与子区域进行映射，作为所述某时间段内的城市流动模式的动态子区域集合；步骤S3所述聚类的方法包括：基于提取的特征，得到上下客点的OD对数据；计算所述某时间段内每个OD对数据与其他OD对数据的距离，并根据设定的临近区间范围判断其他OD对数据是否属于临近区间，从而建立当前OD对数据的OD簇；具体包括：定义作为时间间隔，进行时间段划分,如下式： ；其中tk为第k个时间间隔；对于tk时段内的第i次载客，记载为OD对；其中lonoi、latoi、londi、latdi、ltimeoi、timedi分别为载客点经度、载客点纬度、下客点经度、下客点纬度及上客点时间、下客点时间，上客点时间、下客点时间位于时间间隔内，所有tk时段的OD对数据集合表示为： ；其中n为tk时段载客数量，表示第i次载客的OD对数据，表示为第j次载客的OD对数据；计算和二者的距离ODDi,j： ；其中Dis.用于计算两点距离，以球面距离计算，计算i、j两点的球面距离通过半正矢公式计算： ；其中，r为地球半径，loni、lati、lonj、latj分别为i点经度、i点纬度、j点经度、j点纬度；对于上述两个OD对数据的距离计算，本步骤中OD时空聚类算法过程如下：S3.1：定义MaxEps和MinEps作为与其它OD对数据的距离的临近区间，MinEps为最小距离，MaxEps为最大距离；S3.2：针对，对每个未访问的属于的，将其标记为访问状态，计算距离，若；将该加入的OD簇；否则标记为的OD噪声；S3.3：继续针对每个OD对数据执行S3.2操作，至所有为访问状态；得到的OD簇；S3.4：循环执行上述步骤得到tk时段所有的OD对数据的OD簇。

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