摘要
本发明公开了一种基于多源数据的城市人口流动预测方法,该方法采集并预处理移动设备位置数据、公共交通刷卡数据和POI点位数据,提取时间和空间特征,计算区域吸引力系数、区域间距离衰减函数、区域连通性矩阵、时间动态参数和外部影响参数,构建综合人口流动预测数学模型,并通过机器学习方法优化模型参数,实现对未来时段城市区域间人口流动量的准确预测;本发明综合利用多源异构数据,充分考虑了空间因素、时间因素和外部环境因素对人口流动的影响,引入了区域连通性矩阵的创新性指标,并实现参数的自适应更新,能有效提高城市人口流动预测的准确性,为智慧城市建设和城市交通规划提供科学依据。
技术关键词
移动设备
刷卡
参数
数学模型
城市交通规划
停留点识别
矩阵
多源异构数据
机器学习方法
指标
预测误差
密度
办公区
因子
实时数据
标识
动态
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