面向职住分离评价的空间单元尺度优化方法及系统与流程

本发明涉及空间单元尺度优化
技术领域：
，特别是涉及一种面向职住分离评价的空间单元尺度优化方法及系统。
背景技术：
：城市空间结构中职与住的关系是通勤交通产生的根源。快速城镇化进程使得中国大城市的职住空间关系发生深刻嬗变，地价涨跌、公共资源配置不均衡、交通设施改善等均对职住通勤格局产生本质影响，原有职住平衡关系被打破，平均通勤成本显著增加。然而，职住接近原则在居民的住宅选择中仍然起到关键作用，职住平衡指标是城乡规划主管部门关心的重要指标之一。目前，职住平衡指标主要采用职住分离评价指标并结合通勤人口的职住分布图、分圈层的职住分布图和街道单元职住特征空间分类图等对该指标背后的职住通勤状态进行详细展示。其中，在计算职住分离评价指标之前，先确定空间单元尺度。由于不同城市采用不同空间单元尺度，导致不同城市无法在同一标准下比较职住分离程度，进而无法比较职住平衡关系。技术实现要素：鉴于此，本发明提供了一种面向职住分离评价的空间单元尺度优化方法及系统。为实现上述目的，本发明提供了如下方案：一种面向职住分离评价的空间单元尺度优化方法，包括：获取包括多个城市的通勤od数据；确定空间单元尺度集合；所述空间单元尺度集合包括多种且不同的空间单元尺度；根据所述通勤od数据，计算每种所述空间单元尺度对应的职住分离评价指标；所述职住分离评价指标包括职住分离度、实际平均通勤距离和过剩通勤系数；根据所述职住分离评价指标，计算每种所述空间单元尺度对应的评估指标；所述评估指标包括职住分离度量准确度和计算复杂度；根据所述评估指标，确定所述空间单元尺度集合中的最优空间单元尺度。可选的，所述获取包括多个城市的通勤od数据，具体包括：确定多个城市的中心城区范围；根据所述中心城区范围和百度位置大数据，确定包括多个城市的通勤od数据。可选的，所述根据所述通勤od数据，计算每种所述空间单元尺度对应的职住分离评价指标，具体包括：根据所述通勤od数据，采用聚类优化算法，计算每种所述空间单元尺度对应的职住分离评价指标。可选的，所述职住分离度量准确度包括职住分离衰减波动度、实际通勤相似度和过剩通勤偏离波动度；根据公式计算职住分离衰减波动度；根据公式计算实际通勤相似度；根据公式计算过剩通勤偏离波动度；其中，表示第i座城市基于第k种空间单元尺度的职住分离度；表示第i座城市基于第k0种空间单元尺度的基准职住分离度；var表示标准差函数；表示基于第k种空间单元尺度的职住分离衰减波动度；表示第i座城市基于个体的实际平均通勤距离；表示第i座城市基于第k种空间单元尺度的实际平均通勤距离；表示基于第k种空间单元尺度的实际通勤相似度；表示第i座城市基于第k种空间单元尺度的过剩通勤系数；表示第i座城市基于第k0种空间单元尺度的基准过剩通勤系数；表示基于第k种空间单元尺度的过剩通勤偏离波动度；n表示城市总座数。可选的，所述计算复杂度为计算所述职住分离评价指标时所用的耗时；所述计算复杂度的计算过程为：根据公式计算基于第k种空间单元尺度的计算复杂度；其中，tk表示基于第k种空间单元尺度的计算复杂度；tik表示第i座城市基于第k种空间单元尺度的计算复杂度；n表示城市总座数。可选的，所述根据所述评估指标，确定所述空间单元尺度集合中的最优空间单元尺度，具体包括：确定所述职住分离度量准确度对应的第一综合评估权重和所述计算复杂度对应的第二综合评估权重；根据所述职住分离度量准确度、所述第一综合评估权重、所述计算复杂度和所述第二综合评估权重确定所述空间单元尺度集合中的最优空间单元尺度。为实现上述目的，本发明还提供了一种面向职住分离评价的空间单元尺度优化系统，包括：数据获取模块，用于获取包括多个城市的通勤od数据；空间单元尺度集合确定模块，用于确定空间单元尺度集合；所述空间单元尺度集合包括多种且不同的空间单元尺度；职住分离评价指标计算模块，用于根据所述通勤od数据，计算每种所述空间单元尺度对应的职住分离评价指标；所述职住分离评价指标包括职住分离度、实际平均通勤距离和过剩通勤系数；评估指标计算模块，用于根据所述职住分离评价指标，计算每种所述空间单元尺度对应的评估指标；所述评估指标包括职住分离度量准确度和计算复杂度；优化模块，用于根据所述评估指标，确定所述空间单元尺度集合中的最优空间单元尺度。可选的，所述数据获取模块，具体包括：中心城区范围确定单元，用于确定多个城市的中心城区范围；通勤od数据确定单元，用于根据所述中心城区范围和百度位置大数据，确定包括多个城市的通勤od数据。可选的，所述评估指标计算模块中的职住分离度量准确度包括职住分离衰减波动度、实际通勤相似度和过剩通勤偏离波动度；所述计算复杂度为计算所述职住分离评价指标时所用的耗时；其中，根据公式计算职住分离衰减波动度；根据公式计算实际通勤相似度；根据公式计算过剩通勤偏离波动度；根据公式计算基于第k种空间单元尺度的计算复杂度；其中，表示第i座城市基于第k种空间单元尺度的职住分离度；表示第i座城市基于第k0种空间单元尺度的基准职住分离度；var表示标准差函数；表示基于第k种空间单元尺度的职住分离衰减波动度；表示第i座城市基于个体的实际平均通勤距离；表示第i座城市基于第k种空间单元尺度的实际平均通勤距离；表示基于第k种空间单元尺度的实际通勤相似度；表示第i座城市基于第k种空间单元尺度的过剩通勤系数；表示第i座城市基于第k0种空间单元尺度的基准过剩通勤系数；表示基于第k种空间单元尺度的过剩通勤偏离波动度；tk表示基于第k种空间单元尺度的计算复杂度；tik表示第i座城市基于第k种空间单元尺度的计算复杂度；n表示城市总座数。可选的，所述优化模块，具体包括：综合评估权重确定单元，用于确定所述职住分离度量准确度对应的第一综合评估权重和所述计算复杂度对应的第二综合评估权重；最优空间单元尺度确定单元，用于根据所述职住分离度量准确度、所述第一综合评估权重、所述计算复杂度和所述第二综合评估权重确定所述空间单元尺度集合中的最优空间单元尺度。根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：本发明提供了一种面向职住分离评价的空间单元尺度优化方法及系统，该方法包括：首先获取包括多个城市的通勤od数据和包括多种空间单元尺度的集合；然后基于通勤od数据，计算每种空间单元尺度对应的职住分离评价指标；接着评估每种空间单元尺度对应的职住分离评价指标，进而确定最优的空间单元尺度。本发明通过对多个城市的通勤od数据进行处理，以评估每种空间单元尺度对应的职住分离评价指标，进而确定最优的空间单元尺度，并将最优空间单元尺度作为上述所有城市的空间单元尺度，以实现在不同城市同一标准下职住分离程度的比较。附图说明为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本发明一种面向职住分离评价的空间单元尺度优化方法的流程示意图；图2为本发明一种面向职住分离评价的空间单元尺度优化系统的结构示意图。具体实施方式下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。本发明的目的是提供一种面向职住分离评价的空间单元尺度优化方法及系统，能够统一不同城市的空间单元尺度，实现在不同城市同一标准下职住分离程度的比较。为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。术语解释：职住分离度表示职住在空间的分布状态和邻近程度。实施例一本实施例提供了一种如图1所示的面向职住分离评价的空间单元尺度优化方法，包括如下步骤。步骤101：获取包括多个城市的通勤od数据。步骤101具体包括：确定多个城市的中心城区范围；根据所述中心城区范围和百度位置大数据，确定包括多个城市的通勤od数据。通勤od数据：来自2019年1-6月，根据百度地图位置服务获得居民居住地信息和居民就业地信息，然后基于居民居住地信息和居民就业地信息形成通勤od数据。一个示例为：通勤od数据为38座国内大城市的中心城区百度通勤大数据样本。步骤102：确定空间单元尺度集合；所述空间单元尺度集合包括多种且不同的空间单元尺度。一个示例为：空间单元尺度集合包括四种空间单元尺度，分别为按照250米、500米、1000米和2000米。步骤103：根据所述通勤od数据，计算每种所述空间单元尺度对应的职住分离评价指标；所述职住分离评价指标包括基于空间单元尺度(又称为空间聚类单元尺度，以下统称空间单元尺度)的职住分离度(lmin)，实际平均通勤距离(lact)，过剩通勤系数(ec)。其计算过程为：根据所述通勤od数据，采用聚类优化算法，计算每种所述空间单元尺度对应的职住分离评价指标。该计算过程为现有技术，在此不再过多赘述。一个示例为：根据所述通勤od数据，采用k-means聚类优化算法，计算每种所述空间单元尺度对应的职住分离评价指标。步骤104：根据所述职住分离评价指标，计算每种所述空间单元尺度对应的评估指标；所述评估指标包括职住分离度量准确度和计算复杂度。所述职住分离度量准确度包括职住分离衰减波动度、实际通勤相似度和过剩通勤偏离波动度。根据公式计算职住分离衰减波动度。根据公式计算实际通勤相似度。根据公式计算过剩通勤偏离波动度。其中，表示第i座城市基于第k种空间单元尺度的职住分离度；表示第i座城市基于第k0种空间单元尺度的基准职住分离度；var表示标准差函数；表示基于第k种空间单元尺度的职住分离衰减波动度；表示第i座城市基于个体的实际平均通勤距离；表示第i座城市基于第k种空间单元尺度的实际平均通勤距离；表示基于第k种空间单元尺度的实际通勤相似度；表示第i座城市基于第k种空间单元尺度的过剩通勤系数；表示第i座城市基于第k0种空间单元尺度的基准过剩通勤系数；表示基于第k种空间单元尺度的过剩通勤偏离波动度；n表示城市总座数。所述计算复杂度为计算所述职住分离评价指标时所用的耗时，即基于第k种空间单元尺度的三项指标(职住分离度、实际平均通勤距离和过剩通勤系数)的计算总耗时；所述计算复杂度的计算过程为：根据公式计算基于第k种空间单元尺度的计算复杂度。其中，tk表示基于第k种空间单元尺度的计算复杂度；tik表示第i座城市基于第k种空间单元尺度的计算复杂度；n表示城市总座数。步骤105：根据所述评估指标，确定所述空间单元尺度集合中的最优空间单元尺度。步骤105具体包括：确定所述职住分离度量准确度对应的第一综合评估权重和所述计算复杂度对应的第二综合评估权重；根据所述职住分离度量准确度、所述第一综合评估权重、所述计算复杂度和所述第二综合评估权重确定所述空间单元尺度集合中的最优空间单元尺度。表1不同空间单元尺度对应的评估指标表空间单元尺度250米500米1000米2000米……实际通勤相似度(km)1.621.631.661.74职住分离衰减波动度(km)00.050.090.13过剩通勤偏离波动度00.000.010.02平均计算总耗时(分钟)139.934.712.93.0从表1可以看出，空间单元尺度越小，职住分离衰减波动度、实际通勤相似度和过剩通勤偏离波动度越小，职住分离评价指标精确度越高，但是平均耗时越大；反之，空间单元尺度越大，职住分离衰减波动度、实际通勤相似度和过剩通勤偏离波动度越大，职住分离评价指标精确度越低，但是平均耗时越小。鉴于此，在实际操作过程，根据不同需求，设定相应的第一综合评估权重和第二综合评估权重，以满足实际需求。实施例二本实施例提供了一种如图2所示的面向职住分离评价的空间单元尺度优化系统，包括：数据获取模块201，用于获取包括多个城市的通勤od数据。空间单元尺度集合确定模块202，用于确定空间单元尺度集合；所述空间单元尺度集合包括多种且不同的空间单元尺度。职住分离评价指标计算模块203，用于根据所述通勤od数据，计算每种所述空间单元尺度对应的职住分离评价指标；所述职住分离评价指标包括职住分离度、实际平均通勤距离和过剩通勤系数。评估指标计算模块204，用于根据所述职住分离评价指标，计算每种所述空间单元尺度对应的评估指标；所述评估指标包括职住分离度量准确度和计算复杂度。优化模块205，用于根据所述评估指标，确定所述空间单元尺度集合中的最优空间单元尺度。所述数据获取模块201，具体包括：中心城区范围确定单元，用于确定多个城市的中心城区范围。通勤od数据确定单元，用于根据所述中心城区范围和百度位置大数据，确定包括多个城市的通勤od数据。所述评估指标计算模块204中的职住分离度量准确度包括职住分离衰减波动度、实际通勤相似度和过剩通勤偏离波动度；所述计算复杂度为计算所述职住分离评价指标时所用的耗时；其中，根据公式计算职住分离衰减波动度。根据公式计算实际通勤相似度。根据公式计算过剩通勤偏离波动度。根据公式计算基于第k种空间单元尺度的计算复杂度。其中，表示第i座城市基于第k种空间单元尺度的职住分离度；表示第i座城市基于第k0种空间单元尺度的基准职住分离度；var表示标准差函数；表示基于第k种空间单元尺度的职住分离衰减波动度；表示第i座城市基于个体的实际平均通勤距离；表示第i座城市基于第k种空间单元尺度的实际平均通勤距离；表示基于第k种空间单元尺度的实际通勤相似度；表示第i座城市基于第k种空间单元尺度的过剩通勤系数；表示第i座城市基于第k0种空间单元尺度的基准过剩通勤系数；表示基于第k种空间单元尺度的过剩通勤偏离波动度；tk表示基于第k种空间单元尺度的计算复杂度；tik表示第i座城市基于第k种空间单元尺度的计算复杂度；n表示城市总座数。所述优化模块205，具体包括：综合评估权重确定单元，用于确定所述职住分离度量准确度对应的第一综合评估权重和所述计算复杂度对应的第二综合评估权重。最优空间单元尺度确定单元，用于根据所述职住分离度量准确度、所述第一综合评估权重、所述计算复杂度和所述第二综合评估权重确定所述空间单元尺度集合中的最优空间单元尺度。既有理论方法并未明确职住分离评价指标的空间单元尺度，导致不同城市无法在同一标准下比较职住分离程度。本发明基于互联网位置数据，提出了职住分离评价空间单元尺度的优化方法及系统，使该空间单元尺度能够较好地兼顾互联网大数据的评估精度和评估复杂度。本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。当前第1页12