站城融合数据分析方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种站城融合数据分析方法及装置，涉及交通运输技术领域，其中该方法包括：获取历史车站的车站数据、所在城市数据、历史人流数据，并对获取的数据采用多维分析法分析得到站城融合影响因子，再对获取的数据进行分析，根据分析结果和所述站城融合影响因子提取出对目标车站进行站城融合数据分析的多个指标，采用DEMATEL方法，为多个指标分配对应权重；接收对目标车站的站城融合数据分析请求；根据多个指标及指标对应权重，对目标车站的车站数据、目标车站所在城市数据、目标车站人流数据进行分析，输出目标车站的站城融合数据分析结果。本发明专利技术可以提高站城融合数据分析的全面性，实现定量分析站城融合效果。实现定量分析站城融合效果。实现定量分析站城融合效果。

【技术实现步骤摘要】
站城融合数据分析方法及装置


[0001]本专利技术涉及交通运输
，尤其涉及一种站城融合数据分析方法及装置。

技术介绍

[0002]本部分旨在为权利要求书中陈述的本专利技术实施例提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。
[0003]随着铁路和城市建设的快速发展，铁路客站和城市关系日益紧密，既相互影响，又互为支撑。铁路客站带动站区周边大规模开发，对城市空间、业态规模、衔接交通等提出更高要求；城市快速发展带动了人流物流的大范围流动，对客站布局选址、规模等级等也有更高需求，站城融合发展成为路地协同合作的必然要求。
[0004]目前对于站城融合的研究集中在内涵研究、策略研究等，例如，从不同视角对站城融合的内涵进行梳理和解读，并提出评价要素及分析框架，或，以站城融合的内涵建立基于产业、城市功能、土地利用、空间开发、接驳及管理为核心维度的宏观和微观分析框架等，又如基于站城融合的内涵建立评价体系，但是从整体角度看，现有技术中对于站城融合的研究，既存在研究论文等理论支撑较少，又存在评价维度片面、反馈不足、实际使用价值低等缺陷，导致对站城融合数据分析的全面性不足，也无法定量分析、精准判断车站的站城融合效果，造成站城融合发展缓慢。

技术实现思路

[0005]本专利技术实施例提供一种站城融合数据分析方法，用以提高站城融合数据分析全面性，定量分析站城融合效果，为规划新增、改扩建铁路客站提供理论支撑和技术指导，该方法包括：获取历史车站的车站数据、所在城市数据、历史人流数据；采用多维分析法对历史车站的车站数据、所在城市数据、历史人流数据进行分析，分析得到站城融合影响因子，所述站城融合影响因子为站城融合效果的影响因素；对历史车站的车站数据、所在城市数据、历史人流数据进行分析，根据分析结果及所述站城融合影响因子，提取出对目标车站进行站城融合数据分析的多个指标；采用决策实验室分析DEMATEL方法，为多个指标分配对应权重；接收对目标车站的站城融合数据分析请求，所述站城融合数据分析请求携带目标车站的车站数据、目标车站所在城市数据、目标车站人流数据；根据多个指标及指标对应权重，对目标车站的车站数据、目标车站所在城市数据、目标车站人流数据进行分析，输出目标车站的站城融合数据分析结果。
[0006]本专利技术实施例还提供一种站城融合数据分析装置，用以提高站城融合数据分析全面性，定量分析站城融合效果，为规划新增、改扩建铁路客站提供理论支撑和技术指导，该装置包括：数据分析准备模块，用于获取历史车站的车站数据、所在城市数据、历史人流数
据；采用多维分析法对历史车站的车站数据、所在城市数据、历史人流数据进行分析，分析得到站城融合影响因子，所述站城融合影响因子为站城融合效果的影响因素；对历史车站的车站数据、所在城市数据、历史人流数据进行分析，根据分析结果及所述站城融合影响因子，提取出对目标车站进行站城融合数据分析的多个指标；采用DEMATEL方法，为多个指标分配对应权重；站城融合分析请求接收模块，用于接收对目标车站的站城融合数据分析请求，所述站城融合数据分析请求携带目标车站的车站数据、目标车站所在城市数据、目标车站人流数据；数据分析模块，用于根据多个指标及指标对应权重，对目标车站的车站数据、目标车站所在城市数据、目标车站人流数据进行分析，输出目标车站的站城融合数据分析结果。
[0007]本专利技术实施例还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述站城融合数据分析方法。
[0008]本专利技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述站城融合数据分析方法。
[0009]本专利技术实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述站城融合数据分析方法。
[0010]本专利技术实施例中，获取历史车站的车站数据、所在城市数据、历史人流数据；采用多维分析法对历史车站的车站数据、所在城市数据、历史人流数据进行分析，分析得到站城融合影响因子，所述站城融合影响因子为站城融合效果的影响因素；对历史车站的车站数据、所在城市数据、历史人流数据进行分析，根据分析结果及所述站城融合影响因子，提取出对目标车站进行站城融合数据分析的多个指标；采用DEMATEL方法，为多个指标分配对应权重；接收对目标车站的站城融合数据分析请求，所述站城融合数据分析请求携带目标车站的车站数据、目标车站所在城市数据、目标车站人流数据；根据多个指标及指标对应权重，对目标车站的车站数据、目标车站所在城市数据、目标车站人流数据进行分析，输出目标车站的站城融合数据分析结果。本专利技术实施例利用历史车站的车站数据、所在城市数据、历史人流数据进行数据分析，提取出多个指标，并为多个指标分配权重，可快速输出目标车站的站城融合数据分析结果，实现了定量分析站城融合效果，并且由于充分利用目标车站的车站数据、目标车站所在城市数据、目标车站人流数据，使得站城融合数据分析更加全面，可以为规划新增、改扩建铁路客站提供理论支撑和技术指导。
附图说明
[0011]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：图1为本专利技术实施例中站城融合数据分析方法的流程示意图；图2为本专利技术实施例中站城融合数据分析维度框架；图3为本专利技术实施例中站城融合数据分析方法的一具体实例图；
图4为本专利技术实施例中站城融合数据分析结果的示意图；图5为本专利技术实施例中站城融合数据分析装置的示意图。
具体实施方式
[0012]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合附图对本专利技术实施例做进一步详细说明。在此，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，但并不作为对本专利技术的限定。
[0013]申请人发现，现有技术中对于站城融合的研究分析，存在研究论文等理论支撑较少、评价维度片面、反馈不足、实际使用价值低等缺陷，导致难以精准判断阻碍站城融合的影响因素，造成站城融合发展缓慢。为此，申请人提出了一种站城融合数据分析方法。
[0014]图1为本专利技术实施例中站城融合数据分析方法的流程示意图，如图1所示，该方法包括：步骤101、获取历史车站的车站数据、所在城市数据、历史人流数据；步骤102、采用多维分析法对历史车站的车站数据、所在城市数据、历史人流数据进行分析，分析得到站城融合影响因子，所述站城融合影响因子为站城融合效果的影响因素；步骤103、对历史车站的车站数据、所在城市数据、历史人流数据进行分析，根据分析结果及所述站城融合影响因子，提取出对目标车站进行站城融合数据分析的多个指标；步骤104、采用DEMATEL方法，为多个指标分配对应权重；步骤105、接收对目标车站的站城本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种站城融合数据分析方法，其特征在于，包括：获取历史车站的车站数据、所在城市数据、历史人流数据；采用多维分析法对历史车站的车站数据、所在城市数据、历史人流数据进行分析，分析得到站城融合影响因子，所述站城融合影响因子为站城融合效果的影响因素；对历史车站的车站数据、所在城市数据、历史人流数据进行分析，根据分析结果及所述站城融合影响因子，提取出对目标车站进行站城融合数据分析的多个指标；采用决策实验室分析DEMATEL方法，为多个指标分配对应权重；接收对目标车站的站城融合数据分析请求，所述站城融合数据分析请求携带目标车站的车站数据、目标车站所在城市数据、目标车站人流数据；根据多个指标及指标对应权重，对目标车站的车站数据、目标车站所在城市数据、目标车站人流数据进行分析，输出目标车站的站城融合数据分析结果。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述历史车站的车站数据，是指对历史车站的站城融合效果的影响力大于第一阈值的车站数据；所述历史车站的所在城市数据，是指对历史车站的站城融合效果的影响力大于第二阈值的所在城市数据。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述历史车站的车站数据，包括如下任一或任意组合：车站距中心城区距离、车站与周边建筑步行衔接道路数；所述历史车站的所在城市数据，包括如下任一或任意组合：车站所在城市的总人口数、车站所在城市中城镇人口占总人口的比重、车站所在城市GDP、车站所在城市人均可支配收入、车站第一预设距离内道路网密度、车站第二预设距离内干线道路与集散道路比、车站第三预设距离内开发土地面积、车站第四预设距离内的建筑容积率、车站第五预设距离内的可建设用地；所述历史车站的人流数据，包括如下任一或任意组合：人均铁路出行次数、车站公交线路数、车站公交线路每万人发送量、车站轨道线路数、车站轨道线路每万人发送量、车站客运量、高铁与城际的客流比例。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对历史车站的车站数据、所在城市数据、历史人流数据进行分析，根据分析结果及所述站城融合影响因子，提取出对目标车站进行站城融合数据分析的多个指标，包括：从历史车站的车站数据、所在城市数据、历史人流数据提取关键词；根据扎根理论，对关键词和所述站城融合影响因子依次进行开放式编码、主轴式编码、选择式编码，提取出对目标车站进行站城融合数据分析的多个指标；多个指标包括关于目标车站、目标车站所在城市、目标车站人流的多个指标。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，采用DEMATEL方法，为多个指标分配对应权重，包括：生成针对目标车站的站城融合效果的直接影响矩阵；所述直接影响矩阵中每个元素为不同指标之间的影响力数值；根据直接影响矩阵，确定各指标的权重。6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据多个指标及指标对应权重，对目标车站的车站数据、目标车站所在城市数据、目标车站人流数据进行分析，输出目标车站的站城融合数据分析结果，包括：
根据多个指标，对目标车站的车站数据、目标车站所在城市数据、目标车站人流数据进行分析，输出目标车站的多个指标的数值；根据多个指标对应权重和目标车站的多个指标的数值，输出目标车站的站城融合效果数据、目标车站的站城融合效果待提升指标；根据目标车站的站城融合效果待提升指标，输出目标车站的站城融合调整建议信息。7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，根据目标车站的站城融合效果待提升指标，输出目标车站的站城融合调整建议信息，包括：采用主成分分析PCA方法，建立目标车站的车站数据、目标车站所在城市数据、目标车站人流数据与各指标的相关性对应关系；从目标车站的车站数据、目标车站所在城市数据、目标车站人流数据与各指标的相关性对应关系，调取与目标车站的站城融合效果待提升指标对应的目标车站的车站数据、目标车站所在城市数据、目标车站人流数据，调整数据范围，输出站城融合调整建议信息。8.如权利要求6所述的方法，其特征在于，根据目标车站的站城融合效果待提升指标，输出目标车站的站城融合调整建议信息，包括：采用计算向量相似度的方式，从与目标车站相同类型的历史车站中选取车站数据、所在城市数据、历史人流数据分别与目标车站的车站数据、目标车站所在城市数据、目标车站人流数据相似度值最大的第一车站，获取该第一车站的车站数据、所在城市数据、历史人流数据；根据该第一车站的车站数据、所在城市数据、历史人流数据，调整目标车站的车站数据、目标车站所在城市数据、目标车站人流数据的范围，输出目标车站的站城融合调整建议信息。9.一种站城融合数据分析装置，其特征在于，包括：数据分析准备模块，用于获...

【专利技术属性】
技术研发人员：李京，周正，陈东杰，高胜庆，王新宁，刘花，林晶晶，邹豪波，雷叙川，贾坚，王凯夫，姜睿涵，
申请(专利权)人：中国城市和小城镇改革发展中心西南交通大学同济大学建筑设计研究院集团有限公司中国国家铁路集团有限公司，
类型：发明
国别省市：