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摘要：本发明涉及一种居民流动与用地功能时空交互节律的识别方法及系统，基于手机信令数据和POI设施点数据，经过数据清洗、空间Delaunay三角测量网构建、词向量训练和K‑means++聚类后，得到城市混合语义语义功能簇，并提取各主题功能中的重要性排名靠前的POI类别；之后分时统计格网间居民流动量及社会属性，构建起点功能‑终点功能‑性别‑年龄‑目的交互链，进而识别居民流动与城市用地功能时空交互的节律。本发明提供了一种在刻画城市功能时考虑POI混合语义信息的方法，同时，构建了基于流量加权的LDA模型来解析居民流动与用地功能时空交互节律，从而为理解人地交互关系，揭示城市资源的空间错配提供参考。
主权项：1.一种居民流动与用地功能时空交互节律的识别方法，其特征在于，包含以下步骤：步骤1：收集并处理研究区数据，所述研究区数据包括起点及终点均位于研究区的出行行为的手机信令数据和研究区内POI设施点数据，对所述手机信令数据进行清洗和预处理，并对研究区进行格网单元划分；步骤2：基于步骤1中研究区内的POI设施点数据获取研究区内POI设施点的空间位置并构建Delaunay三角测量网络，通过空间显式随机游走规则构建城市功能语料库；步骤3：基于基于步骤2中构建的城市功能语料库，使用Word2Vec自然语言处理技术设计损失函数，并训练各类POI设施点将其转化为POI设施点类别词向量；步骤4：通过池化聚合函数将POI设施点类别词向量统计到格网单元转换为文档向量，基于K-means++聚类得到多个语义功能簇；步骤5：引入富集因子，提取提取各语义功能簇中的重要性排名靠前的POI设施点类别；步骤6：分时统计格网间居民流动量及社会属性，形成格网单元间居民流动的时空OD矩阵，并基于步骤5中的富集因子得到各格网单元的功能类别；步骤7：构建起点功能-终点功能-性别-年龄-目的交互链，使用LDA模型挖掘不同时段及不同区域居民流动与用地功能交互的主导模式，识别居民流动与城市用地功能时空交互的节律。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉大学 一种居民流动与用地功能时空交互节律的识别方法及系统
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