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公开(公告)号：CN112966750B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202110255241.0
申请日：2021-03-08
Applicant: 东南大学
IPC: G06F18/23213
Abstract: 本发明公开了一种利用k均值聚类算法识别就业地的方法，属于城市就业地研究领域。本发明以手机基站形成的泰森多边形作为待识别单元；对任一待识别单元两个工作日内的进出活动发生时间点进行数据统计；通过对用户每条手机信令数据记录的基站位置信息和前后记录的基站位置信息进行比较，来判断用户行为。之后统计各待识别单元所有用户的最晚离开时间节点、最早进入时间节点、停留时间长度，并利用K均值聚类法分析各待识别单元的质心分布规律，通过满足停留时间长度阈值的质心数量、停留时间长度的正负方向，以及各质心进出时间的重叠/间隔区间来共同判断待识别单元是否为就业地及其类型。
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公开(公告)号：CN116522201A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310461281.X
申请日：2023-04-26
Applicant: 东南大学
IPC: G06F18/24 , G06F16/29 , G06F16/9035 , G07F17/00
Abstract: 本发明公开了一种采用LBS数据判定共享单车为购物出行的方法，涉及城市规划、地理学和交通管理技术领域，包括：对共享单车数据进行预处理，利用得到的有效的骑行数据计算最大步行半径；基于最大步行半径，计算零售商业设施对共享单车停靠的吸引范围；根据得到的零售商业设施对共享单车停靠的吸引范围和以吸引范围内的任一共享单车骑行终点为圆心、以骑行终点与零售商业设施的连线为半径，基于城市道路网所形成的步行可达范围，分类判断任一共享单车的出行目的是否为购物。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112566030B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202011444072.7
申请日：2020-12-08
Applicant: 东南大学
IPC: H04W4/021 , H04W64/00 , G06F16/2458 , G06F16/29 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种基于手机信令数据的居住地双时段识别方法及应用，属于城市居住地研究领域。与现有技术相比，本申请的一种基于手机信令数据的居住地双时段识别方法及应用，能精确地辨识非建设用地除外的某个区域是否为居住地的方法；在空间处理上，待识别区域以手机基站形成的泰森多边形作为识别单元；在数据采集上，将同待识别区域发生空间关联的用户手机信令数据进行甄别和筛选；在时间处理上，将工作日划分白天和夜间两个时段，根据用户手机信令数据分别统计该区域在两个时段发生的人口数量变化。本发明可较为便捷和准确地识别城市人口的居住地，为城市空间的有效解析和利用提供有力的技术支撑。
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公开(公告)号：CN112566030A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011444072.7
申请日：2020-12-08
Applicant: 东南大学
IPC: H04W4/021 , H04W64/00 , G06F16/2458 , G06F16/29 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种基于手机信令数据的居住地双时段识别方法及应用，属于城市居住地研究领域。与现有技术相比，本申请的一种基于手机信令数据的居住地双时段识别方法及应用，能精确地辨识非建设用地除外的某个区域是否为居住地的方法；在空间处理上，待识别区域以手机基站形成的泰森多边形作为识别单元；在数据采集上，将同待识别区域发生空间关联的用户手机信令数据进行甄别和筛选；在时间处理上，将工作日划分白天和夜间两个时段，根据用户手机信令数据分别统计该区域在两个时段发生的人口数量变化。本发明可较为便捷和准确地识别城市人口的居住地，为城市空间的有效解析和利用提供有力的技术支撑。
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公开(公告)号：CN112966750A
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202110255241.0
申请日：2021-03-08
Applicant: 东南大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种利用k均值聚类算法识别就业地的方法，属于城市就业地研究领域。本发明以手机基站形成的泰森多边形作为待识别单元；对任一待识别单元两个工作日内的进出活动发生时间点进行数据统计；通过对用户每条手机信令数据记录的基站位置信息和前后记录的基站位置信息进行比较，来判断用户行为。之后统计各待识别单元所有用户的最晚离开时间节点、最早进入时间节点、停留时间长度，并利用K均值聚类法分析各待识别单元的质心分布规律，通过满足停留时间长度阈值的质心数量、停留时间长度的正负方向，以及各质心进出时间的重叠/间隔区间来共同判断待识别单元是否为就业地及其类型。
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公开(公告)号：CN112866920B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202110016718.X
申请日：2021-01-07
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种利用核函数处理手机信令数据识别就业地的方法，属于城市就业地研究领域。本发明以手机基站形成的泰森多边形作为待识别单元；对任一待识别单元任一工作日内的进出活动发生时间点进行数据统计；通过对用户每条手机信令数据记录的基站位置信息和前后记录的基站位置信息进行比较，来判断用户行为。之后统计各待识别单元的进出行为发生的时间节点，并利用核函数估计方法分析各待识别单元的进出行为发生时间节点所引发的“波峰规律”，通过波峰出现的频次和时间间隔来共同判断待识别单元是否为就业地及其类型。与现有技术相比，本发明能够便捷和准确地识别城市人口的就业地，为城市空间的有效解析和利用提供有力的技术支撑。
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公开(公告)号：CN112866920A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110016718.X
申请日：2021-01-07
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种利用核函数处理手机信令数据识别就业地的方法，属于城市就业地研究领域。本发明以手机基站形成的泰森多边形作为待识别单元；对任一待识别单元任一工作日内的进出活动发生时间点进行数据统计；通过对用户每条手机信令数据记录的基站位置信息和前后记录的基站位置信息进行比较，来判断用户行为。之后统计各待识别单元的进出行为发生的时间节点，并利用核函数估计方法分析各待识别单元的进出行为发生时间节点所引发的“波峰规律”，通过波峰出现的频次和时间间隔来共同判断待识别单元是否为就业地及其类型。与现有技术相比，本发明能够便捷和准确地识别城市人口的就业地，为城市空间的有效解析和利用提供有力的技术支撑。
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