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公开(公告)号:CN114926098A
公开(公告)日:2022-08-19
申请号:CN202210772745.4
申请日:2022-06-30
Applicant: 华中科技大学
Inventor: 鲁仕维
Abstract: 本发明公开了基于移动定位数据的城乡生活圈快速划定方法及系统,该方法包括:根据移动定位数据筛选出常住居民并记录活动轨迹片段集合;根据生活圈的空间界限阈值确定活动距离区间d=[dmin,dmax],将处于区间d的轨迹片段添加至目标轨迹集以构建居民出行复杂网络G=G(V,E),V表示目标轨迹集中所有目标轨迹片段端点,E表示基于目标轨迹片段两端点所做的边,边Ei的权重等于第i条边的重叠数量;采用模块度的社区发现算法将网络G划分为多个独立的社区;采用标准差椭圆计算得到覆盖对应社区内所有节点的空间范围,作为对应生活圈的服务范围。通过上述方法,可以精细、准确地划定城乡生活圈公共服务中心和服务范围。
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公开(公告)号:CN120046975A
公开(公告)日:2025-05-27
申请号:CN202510092799.X
申请日:2025-01-21
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06Q10/0635 , G06Q10/0637 , G06Q50/26 , G06F17/18
Abstract: 本发明属于城市管理与风险防控相关技术领域,其公开了一种收缩城市人口流失区域性风险测度方法及系统,方法包括:以目标收缩城市所属目标区域的区域范围以及人口统计数据为依据,构建目标区域的人口迁移网络,网络的节点为目标区域内的城市,存在人口迁移的两个节点之间连接有边,根据两个节点之间的人口迁移量确定对应边的权重;根据人口迁移网络,获取目标收缩城市在网络中的聚集系数;根据聚集系数对目标收缩城市的人口流失区域性风险进行测度。本发明基于人口统计数据构建人口迁移网络,借助网络生成技术通过在网络中的聚集系数对目标收缩城市人口流失区域性风险进行测度,有效提升了风险测度的精确性和客观性。
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公开(公告)号:CN117669799B
公开(公告)日:2024-06-04
申请号:CN202311495715.4
申请日:2023-11-10
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于栅格网络的都市圈范围确定方法,在确定城市都市圈的范围时,以栅格网络作为基本研究单元,能够突破现有方法存在的行政壁垒,从而提高方法的适用性;数据可获取性高,均为公开可获取数据;操作简单,计算过程均可在ArcGIS单一软件进行;数据量大,范围精度高,灵活度优势凸显;多要素综合计算,并考虑了多核心城市及相邻都市圈范围重叠的情况,范围更合理;最后将范围缩小到最小管理单元乡镇级,更加便于实际应用。
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公开(公告)号:CN114926098B
公开(公告)日:2024-06-04
申请号:CN202210772745.4
申请日:2022-06-30
Applicant: 华中科技大学
Inventor: 鲁仕维
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了基于移动定位数据的城乡生活圈快速划定方法及系统,该方法包括:根据移动定位数据筛选出常住居民并记录活动轨迹片段集合;根据生活圈的空间界限阈值确定活动距离区间d=[dmin,dmax],将处于区间d的轨迹片段添加至目标轨迹集以构建居民出行复杂网络G=G(V,E),V表示目标轨迹集中所有目标轨迹片段端点,E表示基于目标轨迹片段两端点所做的边,边Ei的权重等于第i条边的重叠数量;采用模块度的社区发现算法将网络G划分为多个独立的社区;采用标准差椭圆计算得到覆盖对应社区内所有节点的空间范围,作为对应生活圈的服务范围。通过上述方法,可以精细、准确地划定城乡生活圈公共服务中心和服务范围。
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公开(公告)号:CN117669799A
公开(公告)日:2024-03-08
申请号:CN202311495715.4
申请日:2023-11-10
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于栅格网络的都市圈范围确定方法,在确定城市都市圈的范围时,以栅格网络作为基本研究单元,能够突破现有方法存在的行政壁垒,从而提高方法的适用性;数据可获取性高,均为公开可获取数据;操作简单,计算过程均可在ArcGIS单一软件进行;数据量大,范围精度高,灵活度优势凸显;多要素综合计算,并考虑了多核心城市及相邻都市圈范围重叠的情况,范围更合理;最后将范围缩小到最小管理单元乡镇级,更加便于实际应用。
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公开(公告)号:CN110837540A
公开(公告)日:2020-02-25
申请号:CN201911037134.X
申请日:2019-10-29
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开一种空间位置数据的处理方法及系统,首先需对稀疏采样的空间位置大数据进行时空采样上的质量评估。由此本发明从稀疏采样的个体位置大数据中固有的时空分布这一基本特征出发,通过动态时段划分、计算机随机模拟和计算、以及回归分析,提出了一种针对稀疏采样的空间位置大数据刻画城市居民活动典型特征的定量化损失评估模型,清晰地解释不同的采样率所对应下的质量损失分布特征。最终根据所得偏差的分布来挑选满足实际需求的样本数据集,使得相关研究和分析的结论更为可靠、更科学地指导实际应用。
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