基于微信數(shù)據(jù)和興趣點的城市功能區(qū)識別研究.pdf

1、城市的各個角落時時都在產(chǎn)生許多不同種類、不同結構的數(shù)據(jù)，隨著科技的飛速發(fā)展，這些數(shù)據(jù)都可以被很好的感知和儲存。但如何高效的利用城市已產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，將這些異構數(shù)據(jù)進行管理和整合，并通過技術手段將其轉化為可以為城市的未來提供服務的數(shù)據(jù)，卻成了現(xiàn)今相關學者研究的重要課題。城市規(guī)劃是現(xiàn)在的熱門學科城市計算(Urban Computing)的其中一類應用方向，其涉及的城市功能區(qū)識別問題正是城市規(guī)劃的基礎。了解城市各區(qū)域的功能能使人們迅速地認識一個復

2、雜的城市空間結構，掌握當前的城市空間，也為更好地解決城市問題，做好城市區(qū)塊的建設與發(fā)展規(guī)劃，探索城市不同功能區(qū)域的組成，了解城市區(qū)域的功能與分布提供依據(jù)。
　　以往識別城市區(qū)域功能的研究使用的數(shù)據(jù)源主要包括浮動車數(shù)據(jù)、手機明細數(shù)據(jù)和興趣點數(shù)據(jù)。浮動車數(shù)據(jù)無法將人類活動明確定位到區(qū)域，手機明細數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量不夠大，據(jù)此，本文提出利用微信數(shù)據(jù)結合興趣點數(shù)據(jù)對城市不同區(qū)域的功能進行識別的方法。本文所使用的數(shù)據(jù)包括靜態(tài)的興趣點數(shù)據(jù)，以及動態(tài)

3、的從微信數(shù)據(jù)提取的基站每小時人流量、每小時出流人流量和每小時入流人流量數(shù)據(jù)，結合靜態(tài)數(shù)據(jù)與動態(tài)數(shù)據(jù)可以使城市功能區(qū)的識別結果更接近于事實。本文所提方法的主要步驟為:首先，根據(jù)手機基站位置劃分城市空間;其次，從微信數(shù)據(jù)中提取各基站每小時人流量矩陣、每小時出流人流量矩陣和每小時入流人流量矩陣，從興趣點數(shù)據(jù)中提取各基站的興趣點類別分布矩陣，并結合基站面積因素分別對基站每小時人流量矩陣、每小時出流人流量矩陣、每小時入流人流量矩陣和基站的興趣點類

4、別分布矩陣進行歸一化處理;之后結合四組歸一化后的數(shù)據(jù)矩陣，進行離群點刪除操作，并對刪除離群點后的基站重新進行劃分城市空間、數(shù)據(jù)提取與歸一化的處理，生成新的矩陣，再對生成的新矩陣進行聚類分析;最后，通過帶有明顯類別特征的興趣點（如景區(qū)、居住等）在城市空間的分布，對聚類結果進行空間分布區(qū)域重疊率計算，根據(jù)重疊率計算結果確定各基站的功能，以此完成城市各區(qū)域的功能識別。
　　為驗證所提方法的有效性，本文采用浙江省杭州市一定范圍內(nèi)的區(qū)域作為

5、研究對象進行實驗，對本文提出的利用微信產(chǎn)生的手機數(shù)據(jù)結合興趣點數(shù)據(jù)識別城市不同區(qū)域功能的方法進行驗證。將驗證實驗的結果與城市的真實分布情況以及其余不同數(shù)據(jù)源所作聚類結果的對比用以評價本文所提方法的有效性與準確性。
　　研究結果表明，本文提出的利用微信產(chǎn)生的手機數(shù)據(jù)結合興趣點數(shù)據(jù)對城市不同區(qū)域的功能進行識別的方法可以準確的識別出城市各區(qū)域的功能，即根據(jù)微信產(chǎn)生的手機數(shù)據(jù)和興趣點數(shù)據(jù)對城市功能區(qū)進行識別能較好實現(xiàn)城市區(qū)域的功能劃分與特