【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人口分布预测领域，具体涉及一种基于时空信息城市人口分布预测方法及系统。
技术介绍
1、城市人口分布预测一直以来都是政府和相关部门高度关注的焦点。掌握科学准确的人口分布信息，对于政府来说可以更好地规划城市建设、划分行政区和提供公共服务；对于商业投资者来说也可以更合理地布局销售网络。然而以往主要依赖定期人口普查的数据进行预测存在明显缺陷。
2、我国的人口普查采用自下而上的报告汇总方式。基层统计人口后逐级上报，上级部门逐步汇总，形成总体数据。这种统计方式周期长、效率低，且统计粒度较粗，难以反映城市内部人口分布的动态变化情况。另外，人口普查间隔时间一般为5或10年，无法满足对实时人口分布预测的需求。
3、基于此人提成根据人口热力图计算人口分布，然而人口热力图通常是静态的，反映的是特定时间点的数据，因而根据人口热力图计算人口分布往往不够准确，不能够及时准确的预测人口分布。
技术实现思路
1、本申请提供一种基于时空信息城市人口分布预测方法及系统，能够更为精确实时的预测人口分布。
2、第一方面，本申请提供了一种基于时空信息城市人口分布预测方法，方法包括：
3、获取待预测分布的地理位置区域范围；
4、获取地理位置区域范围的卫星图像和地理位置区域范围的时间点；
5、将地理位置区域范围的时间点输入预设的人口分布预测模型，得到时间序列人口分布预测结果；
6、基于卫星图像进行gis分析，得到地理位置区域范围内的空
7、基于时间序列人口分布预测结果和空间序列人口分布预测结果通过多元回归分析，得到目标人口分布预测结果。
8、通过采用上述技术方案，获取地理位置区域范围的卫星图像，可以快速获取该区域范围的地理环境信息，通过图像处理和gis分析，可以提取出该区域范围内的人口分布空间序列信息，实现对区域内人口分布的空间监测。与传统仅依赖普查数据相比，使用卫星图像可以大大提高获取人口分布空间信息的实时性。结合地理位置区域范围的时间点输入预设的人口分布时间序列预测模型，可以预测该区域范围内不同时间点的人口数量变化，实现对区域内人口分布时间序列的模型预测。最后将卫星图像提取的空间分布信息和时间序列模型预测的时间分布信息进行多元回归分析，充分融合时空两个维度的信息，可以进一步提高人口分布预测的精确度和可靠性。因此，该技术方案实现了城市人口分布的实时动态监测与高精度预测，为相关部门利用人口分布数据进行决策提供了有力支撑。
9、可选的，基于卫星图像进行gis分析，得到地理位置区域范围内的空间序列人口分布预测结果，包括：
10、基于卫星图像提取地理位置区域范围内的夜间灯光数据；
11、获取地理位置区域范围的已知的人口数据，并根据已知的人口数据，确定地理位置区域范围的总人口数据；
12、根据夜间灯光数据和已知的人口数据，确定空间序列人口分布预测结果。
13、通过采用上述技术方案，基于卫星图像提取地理位置区域范围内的夜间灯光数据，可以快速获取区域内的夜间灯光分布信息。结合该区域范围内的已知人口数据，可以确定该区域范围的总人口数据。然后根据夜间灯光数据和已知的总人口数据，可以建立夜间灯光与人口分布之间的关系模型，据此可以推算出该区域范围内人口的空间分布情况。这种基于夜间灯光的空间序列人口分布预测方式，与直接利用普查人口数据相比，可以实现对区域内人口分布的实时动态监测。且夜间灯光更直接反映了人类活动的分布，预测结果与实际情况吻合度高。
14、可选的，夜间灯光数据包括地理位置区域范围中每一栅格的灯光值和地理位置区域范围内的灯光总值；已知的人口数据包括地理位置区域范围内的总人口；夜间灯光数据值和已知的人口数据通过以下公式确定空间序列人口分布预测结果：
15、r＝c*value
16、式中，r为地理位置区域范围内的总人口，d为灯光总值，value为每一栅格的灯光值，其中r＝∑(value*count),count为地理位置区域范围内等于value的栅格数量。
17、通过采用上述技术方案，获取地理位置区域范围内每个栅格的夜间灯光值，以及整个区域范围内的总灯光值。同时获取该区域范围内的已知总人口数据。然后根据夜间灯光值与已知总人口值之间的数学对应关系模型，可以计算出每个栅格中的人口数量。该公式充分考虑了区域内的夜间灯光分布情况和总人口数量constrain，能够合理计算出空间分布序列中的各个栅格人口。相较于直接按栅格光强分配人口，该计算方式加入了总人口约束，可以避免计算结果与实际人口总数不符的错误。因此，该夜间灯光数据计算空间序列人口分布的数学模型，实现了准确、高效的城市人口空间分布结果的获取，为基于夜间灯光的人口分布预测提供了科学合理的计算手段。
18、可选的，获取人口分布预测模型，包括：
19、获取人口分布影响因素的历史数据；
20、通过灰色关联度分析法对人口分布影响因素的历史数据进行预处理得到预处理后的人口分布影响因素的历史数据；
21、基于预处理后的人口分布影响因素的历史数据计算人口分布类型与人口分布影响因素之间的关联度值，其中，将人口分布影响因素中的关联度值大于等于关联度阈值的历史数据作为训练数据集；
22、构建初始人口分布预测模型并利用训练数据集对人口分布预测模型进行训练，当人口分布预测模型预测的准确度达到阈值时，得到人口分布预测模型。
23、通过采用上述技术方案，获取与人口分布相关的多种历史影响因素数据，通过灰色关联度分析对各影响因素进行处理，计算出人口分布与各影响因素之间的关联度。选取关联度大于等于阈值的影响因素构建训练集，用于训练初始构建的时间序列预测模型。该模型训练方式，综合运用了多源异构数据及关联分析方法，能够从大量候选因素中有效提取对目标输出具有重要影响的特征因素，用于模型训练。同时，关联分析确保了选择的特征因素与目标输出关系紧密，提高了模型训练的针对性。此外，设定预测准确度阈值约束模型性能，能获得一个精确度高的时间序列预测模型。因此，该模型构建方式实现了高效、准确的人口时间序列预测，为基于多源数据的基于时空信息城市人口分布预测提供了有力的模型支持。
24、可选的，基于预处理后的人口分布影响因素的历史数据计算人口分布类型与人口分布影响因素之间的关联度值包括：
25、基于预处理后的人口分布影响因素的历史数据确定参考序列和比较序列，其中，参考序列为变压器工作状态的原始数据序列，比较序列为人口分布影响因素的数据序列；
26、对比较序列进行无量纲化处理，得到无量纲化处理后的比较序列；
27、基于参考序列和无量纲化处理后的比较序列计算灰色关联系数；
28、基于灰色关联系数的平均值计算得到灰色关联度；
29、对灰色关联度按照由小到大的顺序进行排序，获取人口分布与人口分布影响因素本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于时空信息城市人口分布预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于时空信息城市人口分布预测方法，其特征在于，所述基于所述卫星图像进行GIS分析，得到所述地理位置区域范围内的空间序列人口分布预测结果，包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于时空信息城市人口分布预测方法，其特征在于，所述夜间灯光数据包括所述地理位置区域范围中每一栅格的灯光值和所述地理位置区域范围内的灯光总值；所述已知的人口数据包括所述地理位置区域范围内的总人口；所述夜间灯光数据值和所述已知的人口数据通过以下公式确定空间序列人口分布预测结果：
4.根据权利要求1所述的一种基于时空信息城市人口分布预测方法，其特征在于，获取所述人口分布预测模型，包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于时空信息城市人口分布预测方法，其特征在于，所述基于所述预处理后的人口分布影响因素的历史数据计算所述人口分布类型与所述人口分布影响因素之间的关联度值包括：
6.根据权利要求1所述的一种基于时空信息城市人口分布预测方法，其特征在于，所述人口分布影响因素
7.根据权利要求1所述的一种基于时空信息城市人口分布预测方法，其特征在于，所述基于所述时间序列人口分布预测结果和所述空间序列人口分布预测结果通过多元回归分析，得到目标人口分布预测结果，包括：
8.一种基于时空信息城市人口分布预测系统，其特征在于，所述系统，包括：
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，计算机可读存储介质存储有多条指令，指令适用于由处理器加载并执行如权利要求1～7任意一项的方法。
10.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、存储器和收发器，存储器用于存储指令，收发器用于和其他设备通信，处理器用于执行存储器中存储的指令，以使电子设备执行如权利要求1～7任意一项的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于时空信息城市人口分布预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于时空信息城市人口分布预测方法，其特征在于，所述基于所述卫星图像进行gis分析，得到所述地理位置区域范围内的空间序列人口分布预测结果，包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于时空信息城市人口分布预测方法，其特征在于，所述夜间灯光数据包括所述地理位置区域范围中每一栅格的灯光值和所述地理位置区域范围内的灯光总值；所述已知的人口数据包括所述地理位置区域范围内的总人口；所述夜间灯光数据值和所述已知的人口数据通过以下公式确定空间序列人口分布预测结果：
4.根据权利要求1所述的一种基于时空信息城市人口分布预测方法，其特征在于，获取所述人口分布预测模型，包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于时空信息城市人口分布预测方法，其特征在于，所述基于所述预处理后的人口分布影响因素的历史数据计算所述人口分布类型与所述人口分布影响...
【专利技术属性】
技术研发人员：冯鹏飞，王亚晨，孟晶晶，于伟伟，远萌，闫思雨，刘家汝，周园，辛晓华，贾晶，魏艳，吕迎，
申请(专利权)人：河南省科学院地理研究所，
类型：发明
国别省市：
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