一种手机用户中通勤人口的识别方法技术

本发明专利技术公开的手机用户中通勤人口的识别方法，涉及大数据技术领域，根据通勤出行的特点，获取各个手机用户通勤出行的多个候选特征，利用熵权法，分别计算各个候选特征的熵权值并根据所述熵权值及设定的各个候选特征的权重，分别计算各个候选特征的综合权重，根据所述综合权重及TOPSS打分法，分别为各个手机用户的候选特征评分，获得各个手机用户的候选特征分值，利用K‑Means聚类算法，对各个手机用户的候选特征分值进行聚类，根据聚类结果，识别通勤人口，提高了对对通勤人口识别的精度。

【技术实现步骤摘要】
一种手机用户中通勤人口的识别方法
本专利技术涉及大数据
，具体涉及一种手机用户中通勤人口的识别方法。
技术介绍
通勤出行是指以上下班、上下学为目的的出行，具有时空规律性强、刚性大的特点，是城市交通管理服务的主要对象，通勤出行量大、出行距离长是造成早晚高峰拥堵的主要原因之一。准确把握通勤出行规律和特征，对于缓解城市病和交通病问题起到至关重要的作用。传统的数据资源与技术难以准确地定位通勤人口、识别并长时间追踪通勤出行。随着大数据时代的到来，数据资源日益丰富，分析技术日趋完备，伪码信令数据具有样本量大、可持续追踪的特点，可应用于交通特征的量化分析，为准确的定位规律出行的通勤人口提供了可能。但目前对大数据的应用刚刚兴起，大数据处理与分析技术仍处于发展阶段，对与通勤人口及出行的识别尚且停留在简单、粗糙的“阈值法”上，即以给定指标阈值划分通勤人口的方法体系。例如，现阶段基于伪码信令数据识别通勤人口的常用方法是：以白天驻留地为用户的工作地，夜间驻留地为用户的居住地，则设定10天以上往返于相同居住地与工作地之间的用户为通勤人口。这类方法的缺点在于：由于设定的阈值的主观性强且选取通勤特征指标单一本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种手机用户中通勤人口的识别方法，其特征在于，包括如下步骤：根据通勤出行的特点，获取各个手机用户通勤出行的多个候选特征，其中，所述多个候选特征包括时间、空间及频次；利用熵权法，分别计算各个候选特征的熵权值并根据所述熵权值及设定的各个候选特征的权重，分别计算各个候选特征的综合权重；根据所述综合权重及TOPSS打分法，分别为各个手机用户的候选特征评分，获得各个手机用户的候选特征分值；利用K‑Means聚类算法，对各个手机用户的候选特征分值进行聚类，根据聚类结果，识别通勤人口。

【技术特征摘要】
1.一种手机用户中通勤人口的识别方法，其特征在于，包括如下步骤：根据通勤出行的特点，获取各个手机用户通勤出行的多个候选特征，其中，所述多个候选特征包括时间、空间及频次；利用熵权法，分别计算各个候选特征的熵权值并根据所述熵权值及设定的各个候选特征的权重，分别计算各个候选特征的综合权重；根据所述综合权重及TOPSS打分法，分别为各个手机用户的候选特征评分，获得各个手机用户的候选特征分值；利用K-Means聚类算法，对各个手机用户的候选特征分值进行聚类，根据聚类结果，识别通勤人口。2.根据权利要求1所述的手机用户中通勤人口的识别方法，其特征在于，利用熵权法，分别计算各个候选特征的熵权值并根据所述熵权值及设定的各个候选特征的权重，分别计算各个候选特征的综合权重包括：统计各个手机用户的通勤出行候选特征，形成候选特征矩阵：其中，nij为第i个手机用户的第j个候选特征，i＝a,b...m为各个手机用户，j＝1…q为候选特征的数量；根据公式计算各候选特征下各个手机用户的比重pij，其中，pij为第i个手机用户第j个候选特征的比重；根据公式计算各个候选特征的熵权值ej，其中，k＝1/lnm；根据公式计算第j个候选特征的熵权值wj；...

【专利技术属性】
技术研发人员：雷方舒，赵祥，孙建平，温慧敏，郭继孚，徐春玲，
申请(专利权)人：北京交通发展研究院，
类型：发明
国别省市：北京,11