一种基于刷卡数据的地铁站点功能及其演化识别方法、系统及电子设备技术方案

本申请涉及一种基于刷卡数据的地铁站点功能及其演化识别方法、系统及电子设备。包括：步骤a：根据地铁刷卡数据获取各站点的每小时进出站客运量；步骤b：采用聚类方法分别对工作日和休息日的每小时进出站客运量进行处理，识别出各站点的工作日功能标签和休息日功能标签，并结合所述工作日功能标签和休息日功能标签得到各站点的功能类别；步骤c：从长时序的的站点进出站客运量时间序列中提取出用以表征站点功能类别的特征指标，并计算所述特征指标的线性拟合斜率，识别出各站点功能的演化情况。本申请可以快速、低成本、可持续和有效地检测地铁车站和整个城市的功能和吸引力变化情况，有助于从多方面深入了解地铁站点功能。

A method, system and electronic equipment of metro station function and evolution recognition based on swipe card data

【技术实现步骤摘要】
一种基于刷卡数据的地铁站点功能及其演化识别方法、系统及电子设备
本申请属于时空数据挖掘
，特别涉及一种基于刷卡数据的地铁站点功能及其演化识别方法、系统及电子设备。
技术介绍
城市地铁系统的迅速发展使其成为城市的骨架。地铁站点不仅承担着交通节点的作用，站点周边地区也承载了城市居民日常生活的各项功能。由于地铁站点周边土地利用的混杂性，站点功能也普遍具有不同的混合特性。地铁站点功能的变化，如工作功能增强和居住功能减弱，被称为地铁站点功能的演化。利用地铁刷卡数据识别地铁站点的功能，研究功能的演化过程，其数据量大、时空分辨率高，可以帮助人们快速、低成本、可持续、有效地理解站点周边乃至整个城市的发展，是政府部门制定更好的、可持续的公共交通和土地利用政策的重要线索，有利于商业选址、房地产投资以及未来地铁规划建设的决策。现有技术中，关于地铁站点功能的识别大多使用短期地铁刷卡数据(例如，不到一周)来确定某一时间段的地铁站点功能，主要集中在地铁站点功能的分类上，无法识别站点功能的长期演化趋势。因此，有必要提供一种基于刷卡数据的地铁站点本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于刷卡数据的地铁站点功能及其演化识别方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤a：根据地铁刷卡数据获取各站点的每小时进出站客运量；/n步骤b：采用聚类方法分别对工作日和休息日的每小时进出站客运量进行处理，识别出各站点的工作日功能标签和休息日功能标签，并结合所述工作日功能标签和休息日功能标签得到各站点的功能类别；/n步骤c：从长时序的的站点进出站客运量时间序列中提取出用以表征站点功能类别的特征指标，并计算所述特征指标的线性拟合斜率，识别出各站点功能的演化情况。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于刷卡数据的地铁站点功能及其演化识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤a：根据地铁刷卡数据获取各站点的每小时进出站客运量；
步骤b：采用聚类方法分别对工作日和休息日的每小时进出站客运量进行处理，识别出各站点的工作日功能标签和休息日功能标签，并结合所述工作日功能标签和休息日功能标签得到各站点的功能类别；
步骤c：从长时序的的站点进出站客运量时间序列中提取出用以表征站点功能类别的特征指标，并计算所述特征指标的线性拟合斜率，识别出各站点功能的演化情况。


2.根据权利要求1所述的基于刷卡数据的地铁站点功能及其演化识别方法，其特征在于，在所述步骤a中，所述根据地铁刷卡数据获取各站点的每小时进出站客运量具体包括：
步骤a1：获取原始地铁刷卡数据；
步骤a2：清洗掉所述原始地铁刷卡数据中存在的字段不完整数据以及异常数据；
步骤a3：根据清洗后的地铁刷卡数据将进出站刷卡记录按小时聚合到各站点上，分别得到各站点的每小时进出站客运量。


3.根据权利要求2所述的基于刷卡数据的地铁站点功能及其演化识别方法，其特征在于，在所述步骤b中，所述采用聚类方法分别对工作日和休息日的每小时进出站客运量进行处理，识别出各站点的工作日功能标签和休息日功能标签具体包括：
步骤b1：采用各站点周一至周四的每小时进出站客运量，按天求平均后作为各站点工作日的每小时进出站客运量，并以此为特征向量，用k-means聚类算法结合客运量曲线形态将站点聚为工作导向型、居住导向型、混合型三类；
步骤b2：采用各站点周日的每小时进出站客运量作为特征向量，用k-means聚类算法将站点聚为休闲型和其他型两类。


4.根据权利要求1至3任一项所述的基于刷卡数据的地铁站点功能及其演化识别方法，其特征在于，在所述步骤c中，所述用以表征站点功能类别的特征指标具体包括：(1)日均出站客运量，表征站点的吸引力功能；(2)早高峰时段的进站客运量，表征站点的居住功能；(3)早高峰时段的出站客运量，表征站点的工作功能；(4)工作日午间时段的出站客运量，表征站点的餐饮功能；(5)休息日全日的出站客运量，表征站点的休闲功能。


5.根据权利要求4所述的基于刷卡数据的地铁站点功能及其演化识别方法，其特征在于，在所述步骤c中，所述从长时序的的站点进出站客运量时间序列中提取出用以表征站点功能类别的特征指标，并计算所述特征指标的线性拟合斜率，识别出各站点功能的演化情况具体包括：首先，通过基于滑动平均窗口的时间序列分解方法提取五项特征指标时间序列的变化趋势，将五项特征指标的时间序列分解为趋势、季节性和残差三个分量，并保留五项特征指标时间序列的趋势部分，通过普通最小二乘法提取趋势线的线性拟合斜率，根据五项特征指标的线性拟合斜率描述各特征指标所表征的站点功能的演化。


6.一种基于刷卡数据的地铁站点功能及其演化识别系统，其特征在于，包括：
数据处理模块：用于根据地铁刷卡数据获取各站点的每小时进出站客运量；
特征提取模块：用于采用聚类方法分别对工作日和休息日的每小时进出站客运量进行处理，识别出各站点的工作日功能标签和休息日功能标...

【专利技术属性】
技术研发人员：张帆，尹凌，刘康，
申请(专利权)人：中国科学院深圳先进技术研究院，
类型：发明
国别省市：广东;44