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公开(公告)号：CN114723596B
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202210314162.7
申请日：2022-03-28
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q50/26 , G06Q50/40 , G06Q10/02 , G06F18/23213 , G06F18/232
Abstract: 本发明公开了一种基于多源交通出行数据和主题模型的城市功能区识别方法，该方法包括：采集路网数据、兴趣点数据以及多源交通出行数据；路网数据经过形态学处理得到若干个交通分析小区；挖掘兴趣点数据和网约车、地铁出行数据中的特征构造“词汇”，采用潜在狄利克雷分配主题模型算法得到各交通分析小区的功能概率分布；采用聚类算法对所有交通分析小区进行功能聚类，通过构建的区域出行‑活动分析指标完成簇的功能标定。本发明的有益效果是结合了表示城市功能空间静态语义信息的兴趣点数据和动态出行特征的多种居民出行数据，既克服了单一因素的影响，同时结合了不同出行方式的活动特征的影响，得到更具广泛性和实际价值的划分结果。
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公开(公告)号：CN114723596A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210314162.7
申请日：2022-03-28
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多源交通出行数据和主题模型的城市功能区识别方法，该方法包括：采集路网数据、兴趣点数据以及多源交通出行数据；路网数据经过形态学处理得到若干个交通分析小区；挖掘兴趣点数据和网约车、地铁出行数据中的特征构造“词汇”，采用潜在狄利克雷分配主题模型算法得到各交通分析小区的功能概率分布；采用聚类算法对所有交通分析小区进行功能聚类，通过构建的区域出行‑活动分析指标完成簇的功能标定。本发明的有益效果是结合了表示城市功能空间静态语义信息的兴趣点数据和动态出行特征的多种居民出行数据，既克服了单一因素的影响，同时结合了不同出行方式的活动特征的影响，得到更具广泛性和实际价值的划分结果。
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