基于手机信令数据的城际低频通勤人群识别方法与流程

本发明涉及识别分析领域，具体涉及一种基于手机信令数据的城际低频通勤人群识别方法。

背景技术：

1、手机信令数据应用于人口活动监测已经成为大势所趋。相比人口普查和人口抽样调查数据，基于手机信令数据监测人口更具有成本更低、口径更全、动态性更强等优势，所以近年来手机信令数据在空间规划领域中得到广泛应用，且应用技术基本趋于成熟，随着城市群、都市圈、同城化等区域高质量发展，区域内不同城市之间依托便捷的交通网络，逐步出现了跨城市上班人群。

2、其中，根据往返频率细分，一部分人群是跨城市每天往返于居住地城市与工作地城市，一部分人群是工作日在工作地城市、周末回居住地城市，一部分人群是多日(两三天、四五天、半个月)在工作地城市、在休息日回居住地城市。目前，对于前面两种在两地往返时间周期固定的跨城通勤人群，已有相关研究，但对于第三种的短期多日往返于两城的通勤人群的识别技术还没有。识别第三种短期多日往返于两城的通勤人群对都市圈、同城化和一体化区域的设施共建共享、公共服务配置具有重要意义。

3、因此，为了识别短期多日往返于两城的通勤人群，需要一种基于手机信令数据的城际低频通勤人群识别方法，能够精准识别目标用户，利于分析用户的复杂行为模式，为都市圈、同城化和一体化区域的设施共建共享提供了技术支持。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明的目的是克服现有技术中的缺陷，提供基于手机信令数据的城际低频通勤人群识别方法，能够精准识别目标用户，利于分析用户的复杂行为模式，为都市圈、同城化和一体化区域的设施共建共享提供了技术支持。

2、本发明的基于手机信令数据的城际低频通勤人群识别方法，包括：

3、获取用户的活动点数据，为用户的活动点数据添加所属区域信息，得到添加后的活动点数据；

4、根据添加后的活动点数据，判断用户是白天停留者还是夜间停留者；

5、判断用户是白天就业人群还是夜间居住人群；计算白天就业人群、夜间居住人群在同一居住地的月出现天数和一个月不同居住地个数；

6、将一个月不同居住地个数大于a的用户作为第一目标用户，将第一目标用户中在同一居住地的月出现天数大于b天且小于c天的用户作为第二目标用户；

7、计算第二目标用户在一个月中往返每个居住地的周期数，将第二目标用户中对应的周期数大于d的用户作为识别出的用户。

8、进一步，所述活动点数据为所有目标手机用户任意时刻在某地停留且停留时间超过30min的数据。

9、进一步，判断用户是白天停留者还是夜间停留者，具体包括：

10、用户进入时刻或离开时刻在00:00-06:00时间段的为夜间停留者，所在城市为夜间停留地；

11、用户进入时刻或离开时刻在08:00-17:00时间段的为白天停留者，所在城市为白天停留地。

12、进一步，判断用户是白天就业人群还是夜间居住人群，具体包括：

13、根据用户唯一编号、停留日期、进入时刻、城市四个字段，分别提取夜间停留者、白天停留者在同一个城市每日最早进入时刻、最晚离开时刻；

14、计算白天停留者在同一个城市每日在08:00-17:00时间段长期停留的时耗time_day，即timee_day＝最晚离开时刻-最早进入时刻；

15、计算夜间停留者在同一个城市每日在00:00-06:00时间段长期停留的时耗time_night，即time_night＝最晚离开时刻-最早进入时刻；

16、当白天停留者的time_day>＝5小时，即为白天就业人群，白天就业地为工作地；当夜间停留者time_night>＝4小时，即为夜间居住人群，夜间居住地为居住地。

17、进一步，由a居住地到b居住地再回到a居住地视为一个周期数。

18、进一步，还包括：判断短期多日往返于两个或多城的通勤人群的工作地和多个居住地，具体包括：

19、一个月中用户在同一个工作地出现的天数最多的为该用户的长期工作地；

20、与工作地在同一个城市的居住地为工作时居住地；

21、与工作地不在同一个城市的居住地为休闲居住地，休闲居住地可有一个或多个。

22、本发明的有益效果是：本发明公开的一种基于手机信令数据的城际低频通勤人群识别方法，通过判断用户是白天就业人群还是夜间居住人群；计算白天就业人群、夜间居住人群在同一居住地的月出现天数和一个月不同居住地个数；基于月出现天数和一个月不同居住地个数逐步筛选用户，最终识别出目标用户。本发明实现了对目标用户的精准识别，为都市圈、同城化和一体化区域的设施共建共享以及公共服务配置提供了技术支持。

技术特征：

1.一种基于手机信令数据的城际低频通勤人群识别方法，其特征在于：包括：

2.根据权利要求1所述的基于手机信令数据的城际低频通勤人群识别方法，其特征在于：所述活动点数据为所有目标手机用户任意时刻在某地停留且停留时间超过30min的数据。

3.根据权利要求1所述的基于手机信令数据的城际低频通勤人群识别方法，其特征在于：判断用户是白天停留者还是夜间停留者，具体包括：

4.根据权利要求1所述的基于手机信令数据的城际低频通勤人群识别方法，其特征在于：判断用户是白天就业人群还是夜间居住人群，具体包括：

5.根据权利要求1所述的基于手机信令数据的城际低频通勤人群识别方法，其特征在于：由a居住地到b居住地再回到a居住地视为一个周期数。

6.根据权利要求1所述的基于手机信令数据的城际低频通勤人群识别方法，其特征在于：还包括：判断短期多日往返于两个或多城的通勤人群的工作地和多个居住地，具体包括：

技术总结本发明公开了一种基于手机信令数据的城际低频通勤人群识别方法，包括：获取用户的活动点数据，判断用户是白天停留者还是夜间停留者；判断用户是白天就业人群还是夜间居住人群；计算白天就业人群、夜间居住人群在同一居住地的月出现天数和一个月不同居住地个数；将一个月不同居住地个数大于a的用户作为第一目标用户，将第一目标用户中在同一居住地的月出现天数大于b天且小于c天的用户作为第二目标用户；计算第二目标用户在一个月中往返每个居住地的周期数，将第二目标用户中周期数大于d的用户作为识别出的用户。本发明能够精准识别目标用户，利于分析用户的复杂行为模式，为都市圈、同城化和一体化区域的设施共建共享提供了技术支持。技术研发人员：陈易林,唐小勇,张建嵩,金伟,贾贞贞,俞博,刘立,黄梨力,彭诗棋,张振豪,刘明,邹延权受保护的技术使用者：重庆市交通规划研究院技术研发日：技术公布日：2024/11/14