本发明专利技术涉及城市交通出行预测技术领域，具体涉及一种基于区位价值的城市交通出行预测方法、装置和电子设备，本发明专利技术将各个小区的区位价值纳入交通出行预测，作为判断两个交通小区之间交通出行概率的入参。由于区位价值背后代表了两层含义，一、代表了小区内的人群隐性特征，如：资产价值、社会地位、生活品质等；二、代表了小区获得城市服务的能力，如：教育服务、文化服务等，因此，可作为传统只考虑小区基础属性，如建筑面积、人口数量等进行城市交通出行预测的强有力数据补充，优化城市交通出行的预测，可有效的把握交通出行的底层逻辑，有效反映了决定交通出行的主管因素，提高预测准确度。度。度。
【技术实现步骤摘要】
一种基于区位价值的城市交通出行预测方法、装置和电子设备
[0001]本专利技术涉及城市交通出行预测
，尤其涉及一种基于区位价值的城市交通出行预测方法、装置和电子设备。
技术介绍
[0002]传统城市交通出行预测是简单的利用各个交通小区(即出行起点和终点)的基础属性判断小区之间交通出行的概率，因为缺少对城市出行元素的特征把握，即出行者和出行目标，使得交通出行预测仅依赖较为显性且呆板的城市参数，造成预测方法忽略社会经济等实际上对于交通决策影响较大的特征；同时，传统城市交通出行预测容易忽略小区的一些个性化特点，尤其是小区人群的个性化特点，使得交通出行预测趋于呆板，且无法反映决定交通出行的主管因素。
技术实现思路
[0003]本专利技术提供了一种基于区位价值的城市交通出行预测方法、装置和电子设备，用以优化城市交通出行预测，可有效的把握交通出行的底层逻辑，有效反映了决定交通出行的主管因素，提高预测准确度。
[0004]本说明书实施例提供一种基于区位价值的城市交通出行预测方法，包括：
[0005]构建交通出行预测模型；
[0006]采集研究地块的区域条件，基于所述区域条件计算所述研究地块的区位价值；
[0007]根据所述研究地块的区位价值，结合所述交通出行预测模型，得到所述研究地块的预测交通出行量；
[0008]将所述研究地块的预测交通出行量融合到各个栅格之间的交通出行量中，得到所述研究地块建成后整个城市所有栅格之间的交通出行量。
[0009]优选的，所述构建交通出行预测模型，包括：
[0010]根据城市地理特点建立城市栅格模型；
[0011]计算所述城市栅格模型中各个栅格的区位价值；
[0012]采集所述城市栅格模型中各个栅格之间的交通出行行为，对所述交通出行行为进行分析，得到各个栅格之间的交通出行量；
[0013]利用所述各个栅格之间的交通出行量、所述各个栅格的区位价值、传统属性训练神经网络模型，挖掘所述各个栅格之间的交通出行量与所述传统属性、所述各个栅格的区位价值之间的关联性；
[0014]通过关系簇分析所述各个栅格之间的交通出行量与所述传统属性、所述各个栅格的区位价值之间的关联性，将与所述各个栅格的区位价值关联度低于预设关联值的属性参数剔除，得到所述各个栅格的区位价值与所述交通出行量相关联的交通出行预测模型。
[0015]优选的，所述根据城市地理特点建立城市栅格模型，包括:
[0016]获取城市路网网格，构建与所述城市路网网格相适应的城市栅格模型。
[0017]优选的，所述构建与所述城市路网网格相适应的城市栅格模型，包括
[0018]以所述城市路网网格中城市区域的中心坐标为中心，结合经纬度计算得到第一个栅格；
[0019]以所述第一个栅格的四边为基础向外逐步拓展新的栅格，得到所述城市栅格模型。
[0020]优选的，所述计算所述城市栅格模型中各个栅格的区位价值，包括：
[0021]采集所述城市栅格模型中各个栅格周边的交通设施、服务设施；
[0022]计算所述各个栅格到达交通设施的路径及距离、所述各个栅格到达服务设施点位的路径及距离；
[0023]根据区位价值计算公式，结合所述各个栅格到达交通设施的路径及距离、所述各个栅格到达服务设施点位的路径及距离、所述交通设施数量及质量、所述服务设施数量及质量、交通设施的交通类型、服务设施的类型计算出各个栅格的区位价值。
[0024]优选的，所述对所述交通出行行为进行分析，得到各个栅格之间的交通出行量，包括：
[0025]以预设周期识别所述城市栅格模型中每两个栅格之间出现规律性停留的交通出行行为并标识；
[0026]汇总标识的所述城市栅格模型中每两个栅格之间出现规律性停留的交通出行行为，形成各栅格之间的交通出行量。
[0027]优选的，所述挖掘所述各个栅格之间的交通出行量与所述传统属性、所述各个栅格的区位价值之间的关联性，包括：
[0028]对所述各个栅格之间的交通出行量进行与特征提取，得到交通产生特征、交通吸引特征；
[0029]挖掘所述交通产生特征与所述传统属性、所述各个栅格的区位价值之间的关联性；
[0030]挖掘所述交通吸引特征与所述传统属性、所述各个栅格的区位价值之间的关联性。
[0031]本说明书实施例还提供一种基于区位价值的城市交通出行预测装置，包括：
[0032]模型构建模块，用于构建交通出行预测模型；
[0033]区位价值计算模块，用于采集研究地块的区域条件，基于所述区域条件计算所述研究地块的区位价值；
[0034]交通出行量预测模块，用于根据所述研究地块的区位价值，结合所述交通出行预测模型，得到所述研究地块的预测交通出行量；
[0035]交通出行量融合模块，用于将所述研究地块的预测交通出行量融合到各个栅格之间的交通出行量中，得到所述研究地块建成后整个城市所有栅格之间的交通出行量。
[0036]一种电子设备，其中，该电子设备包括：
[0037]处理器以及存储计算机可执行程序的存储器，所述可执行程序在被执行时使所述处理器执行上述任一项所述的方法。
[0038]一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，
所述一个或多个程序当被处理器执行时，实现上述任一项所述的方法。
[0039]本专利技术将各个小区的区位价值纳入交通出行预测，作为判断两个交通小区之间交通出行概率的入参。由于区位价值背后代表了两层含义，一、代表了小区内的人群隐性特征，如：资产价值、社会地位、生活品质等；二、代表了小区获得城市服务的能力，如：教育服务、文化服务等，因此，可作为传统只考虑小区基础属性，如建筑面积、人口数量等进行城市交通出行预测的强有力数据补充，优化城市交通出行的预测，可有效的把握交通出行的底层逻辑，有效反映了决定交通出行的主管因素，提高预测准确度。
附图说明
[0040]此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
[0041]图1为本专利技术实施例的一种基于区位价值的城市交通出行预测移动终端的硬件结构框图；
[0042]图2为本说明书实施例提供的一种基于区位价值的城市交通出行预测方法的原理示意图；
[0043]图3为本说明书实施例提供的一种基于区位价值的城市交通出行预测装置的结构示意图。
具体实施方式
[0044]现在将参考附图更全面地描述本专利技术的示例性实施例。然而，示例性实施例能够以多种形式实施，且不应被理解为本专利技术仅限于在此阐述的实施例。相反，提供这些示例性实施例能够使得本专利技术更加全面和完整，更加便于将专利技术构思全面地传达给本领域的技术人员。在图中相同的附图标记表示相同或类似的元件、组件或部分，因而将省略对它们的重复描述。
[0045本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于区位价值的城市交通出行预测方法，其特征在于，包括：构建交通出行预测模型；采集研究地块的区域条件，基于所述区域条件计算所述研究地块的区位价值；根据所述研究地块的区位价值，结合所述交通出行预测模型，得到所述研究地块的预测交通出行量；将所述研究地块的预测交通出行量融合到各个栅格之间的交通出行量中，得到所述研究地块建成后整个城市所有栅格之间的交通出行量。2.如权利要求1所述的一种基于区位价值的城市交通出行预测方法，其特征在于，所述构建交通出行预测模型，包括：根据城市地理特点建立城市栅格模型；计算所述城市栅格模型中各个栅格的区位价值；采集所述城市栅格模型中各个栅格之间的交通出行行为，对所述交通出行行为进行分析，得到各个栅格之间的交通出行量；利用所述各个栅格之间的交通出行量、所述各个栅格的区位价值、传统属性训练神经网络模型，挖掘所述各个栅格之间的交通出行量与所述传统属性、所述各个栅格的区位价值之间的关联性；通过关系簇分析所述各个栅格之间的交通出行量与所述传统属性、所述各个栅格的区位价值之间的关联性，将与所述各个栅格的区位价值关联度低于预设关联值的属性参数剔除，得到所述各个栅格的区位价值与所述交通出行量相关联的交通出行预测模型。3.如权利要求1所述的一种基于区位价值的城市交通出行预测方法，其特征在于，所述根据城市地理特点建立城市栅格模型，包括:获取城市路网网格，构建与所述城市路网网格相适应的城市栅格模型。4.如权利要求3所述的一种基于区位价值的城市交通出行预测方法，其特征在于，所述构建与所述城市路网网格相适应的城市栅格模型，包括以所述城市路网网格中城市区域的中心坐标为中心，结合经纬度计算得到第一个栅格；以所述第一个栅格的四边为基础向外逐步拓展新的栅格，得到所述城市栅格模型。5.如权利要求2所述的一种基于区位价值的城市交通出行预测方法，其特征在于，所述计算所述城市栅格模型中各个栅格的区位价值，包括：采集所述城市栅格模型中各个栅格周边的交通设施、服务设施；计算所述各个栅格到达交通设施的路径及距离、所述各个栅格到达服务设施点位的路径及距离；根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：王中岳，
申请(专利权)人：上海合本字节数字科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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