【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及边界效应量化，具体涉及基于要素流动大数据的边界效应量化方法及系统。
技术介绍
1、由于要素流动相关的数据来自不同的源头，且存在着数据分散的问题，现有技术通常只聚焦于单一方面的要素流动，缺乏对于整体系统的系统性和综合性分析，这使得在理解要素流动与边界效应之间复杂关系方面存在局限性，导致要素流动相关数据的碎片化和不一致性，这种情况使得对于要素流动的整体分析困难，无法全面理解要素流动对领域边界的影响；
2、基于此，本专利技术提出基于要素流动大数据的边界效应量化方法及系统，以提供更全面、准确的要素流动信息，通过量化方法，使边界效应的分析更为科学和客观，可应用于多个领域，为决策提供数据支持。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供基于要素流动大数据的边界效应量化方法及系统，以解决
技术介绍
中不足。
2、为了实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：基于要素流动大数据的边界效应量化方法，所述量化方法包括以下步骤：
3、量化系统从不同的来源获取与要素流动相关的数据，并对不同来源的数据整合后进行分类；
4、对每个要素进行标识并建立要素流动的基本信息，依据基本信息定义领域边界，获取要素流动的范围和影响范围；
5、基于时间、空间维度获取要素流动的边际条件，分析要素之间的相互作用建立要素流动的机器学习模型；
6、结合边际效益、影响范围、累积效应生成领域边界效应的量化指标，量化指标用于量化要素流动对领域边界的影响；>
7、利用大数据分析技术挖掘数据信息，通过机器学习模型分析要素流动与边界效应之间的关系；
8、通过建立的机器学习模型对未来要素流动进行模拟和预测，并根据模拟和预测结果提供决议，依据不同的场景和影响因素为决策提供数据支持。
9、在一个优选的实施方式中，所述要素流动信息为城市交通流量，则所述量化方法包括以下步骤：
10、量化系统收集城市交通相关的数据，包括交通监控摄像头记录的车辆流量、移动应用程序中用户的实时位置数据、公共交通工具的运行数据；
11、将从不同来源获得的数据整合到数据库中，并将收集到的数据分类，分类包括汽车流量、公共交通流量、步行者流量；
12、对每个要素进行标识，标识包括起点、终点、数量、频率，对于车辆流量，标识起点和终点为每辆车通过的道路段，数量为通过该道路段的车辆数，频率为车辆通过的次数；
13、通过城市管理平台获取城市边界，基于城市边界获取交通流量的范围和影响范围，基于时间、空间维度确定交通流量的边际条件，边际条件包括每小时的交通流量变化情况以及不同地区的交通拥堵情况；
14、依据车辆之间的相互作用建立城市交通流量的机器学习模型，基于边际效益、影响范围、累积效应构建量化指标，量化指标用于量化交通流量对城市边界附近交通拥堵程度的影响；
15、利用大数据分析技术，挖掘交通数据中的信息，信息包括识别交通高峰期、分析交通流量的时空分布特征，通过机器学习模型分析交通流量与城市边界效应之间的关系；
16、利用建立的机器学习模型对未来交通流量进行模拟和预测，预测未来城市交通拥堵情况，并依据预测结果为城市交通管理和规划提供决策；
17、依据不同的交通管理政策、交通基础设施建设方案，为城市交通管理和规划决策提供数据支持。
18、在一个优选的实施方式中，基于时间、空间维度确定交通流量的边际条件，边际条件包括每小时的交通流量变化情况以及不同地区的交通拥堵情况，包括以下步骤：
19、对收集到的交通流量数据按小时进行分析，统计每小时内的交通流量变化情况，分析每小时内的交通流量趋势，包括高峰期、低峰期；
20、利用热力图可视化工具，展示交通流量在城市内的空间分布情况，识别交通拥堵区域，根据空间分析的结果，将城市划分为不同的区域或网格；
21、将时间维度和空间维度的分析结果进行整合，基于不同时间段和不同地区的交通流量变化情况，对时间维度和空间维度进行交叉分析，分析不同时间段内不同地区的交通拥堵情况，识别高峰期和低峰期的交通状况。
22、在一个优选的实施方式中，基于边际效益、影响范围、累积效应构建量化指标，量化指标用于量化交通流量对城市边界附近交通拥堵程度的影响，包括以下步骤：
23、使用线性模型计算交通流量与交通拥堵程度之间的关系，然后计算交通流量的斜率作为边际效益；
24、通过缓冲区分析确定交通拥堵程度在城市边界附近的分布情况，然后根据交通拥堵程度的变化幅度和距离城市边界的距离，计算影响范围；
25、采用时间序列分析方法，分析交通流量和交通拥堵程度的长期变化趋势，然后计算交通流量的累积效应；
26、将边际效益、影响范围和累积效应进行整合，得出综合评价交通流量对城市边界附近交通拥堵程度影响的量化指标，量化指标越大，表明交通流量对城市边界附近交通拥堵程度影响越大。
27、在一个优选的实施方式中，利用大数据分析技术，挖掘交通数据中的信息，信息包括识别交通高峰期、分析交通流量的时空分布特征，通过机器学习模型分析交通流量与城市边界效应之间的关系，包括以下步骤：
28、收集来自交通监控摄像头、移动应用程序、公共交通工具的交通数据，使用大数据分析技术对交通流量数据进行时间序列分析，挖掘交通流量数据中的周期性变化规律，确定高峰期的时间段；
29、使用热力图分析交通流量的时空分布特征，获取不同地区和不同时段的交通流量分布情况，并寻找交通拥堵的热点区域；
30、根据已识别的交通高峰期和交通流量的时空分布特征作为机器学习模型输入，通过机器学习模型输出交通流量对城市边界附近交通拥堵程度的影响程度；
31、根据机器学习模型输出结果制定相应的交通管理策略和规划措施。
32、在一个优选的实施方式中，利用建立的机器学习模型对未来交通流量进行模拟和预测，预测未来城市交通拥堵情况，并依据预测结果为城市交通管理和规划提供决策，包括以下步骤：
33、获取历史交通流量数据，包括车辆数量、车辆类型、时间信息，准备与历史数据相对应的未来时间段的特征数据，对历史和未来的交通数据进行特征提取和处理，转换特征格式包括时间特征、空间特征、交通事件特征；
34、将未来的特征数据输入到机器学习模型中，得到未来交通流量的预测结果，基于预测的交通流量数据，使用交通拥堵指标预测未来城市交通的拥堵情况；
35、分析未来交通拥堵状况的严重程度和分布特征，根据预测结果，制定相应的城市交通管理和规划决策，包括调整交通信号灯配时方案、增加或优化公共交通线路、建设新的道路或交通设施。
36、在一个优选的实施方式中，依据不同的交通管理政策、交通基础设施建设方案，为城市交通管理和规划决策提供数据支持，包括以下步骤：
37、收集历史交通流量数据、道路网络数据、公共交通运营数据、人本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于要素流动大数据的边界效应量化方法，其特征在于：所述量化方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于要素流动大数据的边界效应量化方法，其特征在于：所述要素流动信息为城市交通流量，则所述量化方法包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于要素流动大数据的边界效应量化方法，其特征在于：基于时间、空间维度确定交通流量的边际条件，边际条件包括每小时的交通流量变化情况以及不同地区的交通拥堵情况，包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于要素流动大数据的边界效应量化方法，其特征在于：基于边际效益、影响范围、累积效应构建量化指标，量化指标用于量化交通流量对城市边界附近交通拥堵程度的影响，包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的基于要素流动大数据的边界效应量化方法，其特征在于：利用大数据分析技术，挖掘交通数据中的信息，信息包括识别交通高峰期、分析交通流量的时空分布特征，通过机器学习模型分析交通流量与城市边界效应之间的关系，包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的基于要素流动大数据的边界效应量化方法，其特征在于：利用建立的机器
7.根据权利要求6所述的基于要素流动大数据的边界效应量化方法，其特征在于：依据不同的交通管理政策、交通基础设施建设方案，为城市交通管理和规划决策提供数据支持，包括以下步骤：
8.基于要素流动大数据的边界效应量化系统，用于实现权利要求1-7任一项所述的量化方法，其特征在于：包括数据收集模块、边界定义模块、模型建立模块、指标生成模块、分析模块、模拟预测模块；
...【技术特征摘要】
1.基于要素流动大数据的边界效应量化方法，其特征在于：所述量化方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于要素流动大数据的边界效应量化方法，其特征在于：所述要素流动信息为城市交通流量，则所述量化方法包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于要素流动大数据的边界效应量化方法，其特征在于：基于时间、空间维度确定交通流量的边际条件，边际条件包括每小时的交通流量变化情况以及不同地区的交通拥堵情况，包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于要素流动大数据的边界效应量化方法，其特征在于：基于边际效益、影响范围、累积效应构建量化指标，量化指标用于量化交通流量对城市边界附近交通拥堵程度的影响，包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的基于要素流动大数据的边界效应量化方法，其特征在于：利用大数据分析技术，...
【专利技术属性】
技术研发人员：王永生，刘正佳，
申请(专利权)人：中国科学院地理科学与资源研究所，
类型：发明
国别省市：
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