基于手机信令数据的特大城市人口时空分布及其社会经济属性估测——以北京市为例

发布时间：2021-01-05 01:16

　　提出应用手机信令数据,基于空间模式单元（SpatialPatternUnit）进行人口动态分布估测和人口属性识别的方法,并以北京为例开展实例研究。以手机信令数据为主,结合大样本问卷调查数据和腾讯热力图数据,对人口布局进行分时段估测,分析人口分布的时空间动态特征;采用大样本问卷调查数据,以人口社会经济属性和通勤出行特征等关键指标,对调查的种子空间单元进行模式分类和识别,运用机器学习的方法进行全域地域空间的人口属性估测识别,最后对估测结果进行对比和验证。所提方法和研究结果可以为监测人口布局动态、针对人口属性布局商业服务和合理规划城市设施等提供决策支撑。 

【文章来源】：北京大学学报(自然科学版). 2020年03期 北大核心

【文章页数】：13 页

【部分图文】：

人口总量估测技术路线

本文基于空间模式单元,运用多源数据融合的方法,对人口空间布局进行分时段变化估测,进而刻画人口分布的时空间动态特征,同时运用机器学习的方法,实现人口属性的匹配识别。在此基础上,分别对人口总量估测结果和人口属性识别结果进行验证,为人口动态监测的测定方法提出建议。以北京市1 km空间单元为研究对象,通过手机信令数据与人口统计数据、问卷调查数据及热力图数据的融合,对全时段的人口驻留总量进行估测,实现人口社会经济属性的识别。结果表明:1)手机信令用户的驻留总量与基于基本空间单元估测后的人口驻留总量之间存在着明显的空间差异性;2)与基于细粒度1 km空间单元的估测结果相比,基于区县的传统估测结果,存在明显的高估现象;3)针对大数据属性缺失问题,可以通过机器学习的方法,从大样本调研数据中进行学习,实现预测和补充。

人口属性识别技术路线


本文编号：2957728