【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及都市圈人口出行预测建模领域，具体涉及一种基于图上混杂自动机的都市圈出行预测模型构建方法及系统。
技术介绍
1、都市圈的地位和作用随着我国新型城镇化发展不断凸显。近年来，我国都市圈社会经济联系日益加强，圈内人口分布格局呈现分化态势，各城市的人口和各种要素不断发生着空间集聚与快速流动。为了认知都市圈内部各城市人口流入、流出趋势和监测都市圈交通出行总体特征，为判断和预测都市圈经济发展提供有效手段，需要采用科学合理的方法建立都市圈人口预测模型。基于此背景，本专利技术提出一种基于图上混杂自动机的都市圈出行预测模型构建方法。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种高效的基于图上混杂自动机的都市圈出行预测模型构建方法。
2、为解决上述技术问题，本专利技术提供一种基于图上混杂自动机的都市圈出行预测模型构建方法，包括以下步骤：
3、获取都市圈；所述都市圈包括若干城市；
4、根据各个城市之间的交通运输方式，建立都市圈的拓扑网络；
5、根据各个城市的常住人口和预设的户籍人口阈值，得到城市的混杂自动机描述；
6、根据都市圈的拓扑网络和城市的混杂自动机描述，构建出行预测模型。
7、优选地，根据都市圈的拓扑网络和城市的混杂自动机描述，构建出行预测模型，具体包括以下步骤：
8、获取城市i的人口变化模型；城市i的人口变化模型如下所示：
9、pi(t+t)＝pi(t)+t×(pi-流入-pi-流出)
10、＝pi(t)+ui
11、其中：pi-流入表示在时间t内其他城市进入城市i的人数，pi-流出表示在时间t内其离开城市i的人数，ui表示在时间t内城市i的人数的变化；pi(t)表示城市i在t时刻总的常住人口数量；
12、根据城市i的人口变化模型推导出都市圈的人口变化的动态模型；都市圈的人口变化的动态模型如下所示：
13、
14、其中，p(t)表示都市圈在t时刻总的常住人口数量，矩阵aσ(t)和矩阵bσ(t)分别表示系统矩阵和输入矩阵。
15、优选地，根据各个城市的常住人口和预设的户籍人口阈值，得到城市的混杂自动机描述，具体包括以下步骤：
16、当常住人口超过户籍人口阈值p0时，判断相应城市的混杂自动机描述为人口膨胀；
17、当常住人口小于户籍人口阈值p0时，判断相应城市的混杂自动机描述为人口萎缩。
18、优选地，根据各个城市之间的交通运输方式，建立都市圈的拓扑网络，具体包括以下步骤：
19、将都市圈中的每个城市作为图的顶点；
20、将各个城市之间的交通运输方式作为图的有向边并分配权值；
21、根据顶点和有向边，构建都市圈的拓扑网络。
22、优选地，根据交通方式运输方式的运输人数，对有向边赋予权重。
23、优选地，两个城市之间的有向边的权重总和为1。
24、优选地，所述交通运输方式包括铁路、公路、自驾、航空和水运。
25、本专利技术还提供一种基于图上混杂自动机的都市圈出行预测模型构建系统，包括：
26、获取模块，用于获取都市圈；所述都市圈包括若干城市；
27、拓扑网络建立模块，用于根据各个城市之间的交通运输方式，建立都市圈的拓扑网络；
28、混杂自动机描述模块，用于根据各个城市的常住人口和预设的户籍人口阈值，得到城市的混杂自动机描述；
29、出行预测模型构建模块，用于根据都市圈的拓扑网络和城市的混杂自动机描述，构建出行预测模型。
30、为建立都市圈网络出行预测模型提供必要的基础，分别给出有向图、动态图、混杂自动机以及动态图混杂自动机的概念。
31、(1)有向图：
32、图g分别由顶点v和边e两个集合组成，表示为：g＝(v,e)，。其中，v＝{1,2,…,n}表示n个顶点的非空有限集合，e是v中的任意两个顶点i,j∈v构成的边组成的有限集。若图g中的每条边都是有方向的，则称g为有向图。
33、(2)动态图：
34、若图或有向图的顶点数量是随时间变化的，则图的顶点集合v则是动态的；若图或有向图的边是随时间连接或断开的，则图的边集也是动态的，无论顶点还是边，只要其中一个随时间变化，则称为动态图或动态有向图。
35、(3)混杂自动机：
36、如果一个系统既包含连续状态，也包含离散状态(模态)，且离散状态(模态)的切换是由连续状态的变化引起的，即连续动态系统与有限自动机描述的离散事件动态系统之间是相互影响的，连续状态模型中包含离散状态，而有限自动机模型中的离散事件也可能由连续动态过程产生，此系统称为混杂自动机模型。例如，一个城市的户籍人口作为其承载市民数量的阈值，若常住人口少于户籍数量时，则说明该城市人口流出大于流入，可认为该城市的吸引力下降，经济活力减弱；若常住人口大于户籍数量时，则说明该城市人口流入大于流出，可认为该城市的吸引力上升，经济活力增强。由于人口数量的连续变化(增加或减少)，而产生的吸引力上升或下降两种离散模态的变化符合混杂自动机的特性，可用混杂自动机描述。
37、将动态图和混杂自动机进行融合，可以推导出动态图混杂自动机的概念，具体描述如下：
38、(4)动态图混杂自动机模型：
39、动态图混杂自动机模型由下面四部分构成：
40、4.1、完全动态加权有向图。在图中，v＝{1,…,n}是n个固定顶点构成的有限集，e＝{eij:i,j∈v}是有向边的集合。和φ分别是顶点和边的权函数集合。
41、4.2、顶点动态描述。构成顶点权函数集合的是带有输入和输出的混杂自动机，用它来描述顶点i∈v的动态变化。
42、4.3、边权重函数：集合φ＝{φij:eij∈e}由函数组成，该函数为每条边eij∈e赋予了一个权值φij(yi,yj)，用来表示在系统中的贡献度。
43、作为一个描述动态混杂系统的统一的模型框架，动态图混杂自动机能被应用到不同领域的各种复杂网络中。当然，都市圈网络作为一个典型的复杂网络系统非常适合用动态图混杂自动机来描述。
44、与现有技术相比，本专利技术的有益效果为：
45、本专利技术提出基于动态图理论和混杂自动机模型，以人口数量作为城市的状态变量建立都市圈网络模型，推导出都市圈网络的状态空间模型，为估计和预测都市圈内各城市间人口出行变化提供一种有效的手段，为准确掌握人口的流入和流出提供依据，为保证都市圈交通的资源配置和运力调度提供技术支撑。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.基于图上混杂自动机的都市圈出行预测模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于图上混杂自动机的都市圈出行预测模型构建方法，其特征在于，根据都市圈的拓扑网络和城市的混杂自动机描述，构建出行预测模型，具体包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于图上混杂自动机的都市圈出行预测模型构建方法，其特征在于，根据各个城市的常住人口和预设的户籍人口阈值，得到城市的混杂自动机描述，具体包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的基于图上混杂自动机的都市圈出行预测模型构建方法，其特征在于，根据各个城市之间的交通运输方式，建立都市圈的拓扑网络，具体包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的基于图上混杂自动机的都市圈出行预测模型构建方法，其特征在于：
6.根据权利要求5所述的基于图上混杂自动机的都市圈出行预测模型构建方法，其特征在于：
7.根据权利要求1所述的基于图上混杂自动机的都市圈出行预测模型构建方法，其特征在于：
8.一种基于图上混杂自动机的都市圈出行预测模型构建系统，用于实现如权利要求
...【技术特征摘要】
1.基于图上混杂自动机的都市圈出行预测模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于图上混杂自动机的都市圈出行预测模型构建方法，其特征在于，根据都市圈的拓扑网络和城市的混杂自动机描述，构建出行预测模型，具体包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于图上混杂自动机的都市圈出行预测模型构建方法，其特征在于，根据各个城市的常住人口和预设的户籍人口阈值，得到城市的混杂自动机描述，具体包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的基于图上混杂自动机的都市圈出行预测模型构建方法，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：叶倩，袁春毅，李潭峰，田时沫，刘跃军，田鹤，常胜，王明智，信红喜，
申请(专利权)人：交通运输部规划研究院，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。