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龙图腾网恭喜广州市交通规划研究院有限公司申请的专利一种基于省域多源空间数据的出行特征分析方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116071917B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211328672.6，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种基于省域多源空间数据的出行特征分析方法是由马小毅;李彩霞;金安;陈先龙;陈嘉超;宋程;张科;丁晨滋设计研发完成，并于2022-10-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于省域多源空间数据的出行特征分析方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于省域多源空间数据的出行特征分析方法，包括：收集基础资料；对于高用户占比、高触发的手机数据，采用大数据挖掘生成满足时空间出行活动特征的用户出行驻点数据；根据不同数据特征开展不同交通方式出行特征分析；采用多维空间差异化层次分析和校核方法进行数据源的出行特征分析；完成从宏观到微观的省域‑湾区‑市域多层次的出行OD数据校核；进行干道交通走廊数据的校核；生成最终的省域多维空间出行特征数据分析结果。本发明结合大数据和新技术优势，利用省域层次化、差异化特征数据的耦合关系，实现省域空间大数据与传统调查数据之间的相互校核，进一步提高了区域多维空间数据分析精度，为区域多维空间规划提供数据支撑。

本发明授权一种基于省域多源空间数据的出行特征分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于省域多源空间数据的出行特征分析方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤1：收集基础资料：从全国、省域至地市采集不同空间维度的多源数据；步骤2：对于高用户占比、高触发的手机数据，采用大数据挖掘处理，结合手机用户出行时间序列的位移状态判断和聚类分析，实现对位移点出行驻留状态的判断，生成满足时空间出行活动特征的用户出行驻点数据；步骤3：对于互联网和传统调查数据，根据不同数据特征分别开展不同交通方式的省域多维空间、不同交通方式出行特征分析；步骤4：对于多源数据的省域空间分析和校核，采用多维空间差异化的层次分析和校核方法先进行多维空间不同数据源的出行特征分析；步骤5：对手机数据在空间范围上和用户类型上进行多维数据挖掘和出行特征分析，再根据手机用户年龄性别结构、用户占比进行扩样，再结合互联网和调查数据的不同交通方式的多维空间数据出行OD数据，完成从宏观到微观的省域-湾区-市域多层次的出行OD数据校核；其中，所述空间范围包括省域、湾区、都市圈、市域、区、街镇和交通小区；所述用户类型包括常住人口、非常住人口、短期流动人口、枢纽到发和过境人口；在空间上，从宏观到微观的省域-湾区-市域多层次的出行OD数据校核模型表达式如下： 省域多维空间数据分析和校核中，在空间维度上，需实现一定的时间范围内的省域对外出行交通走廊的路径流量数据省域城际出行交通走廊的路径流量数据和省域城市内部出行交通走廊的路径流量数据的分层次、差异化的数据融合和校核；基于省域多维空间出行数据，再结合互联网和传统调查数据生成的不同交通方式的省域出行特征数据结果α，构成路径流量xα，并在一定的时间范围内获得多源数据在多维空间范围内差异最小化的过程，即minαFαα,xα，即实现不同层次的空间出行数据校核，生成省域多维空间出行特征数据；步骤6：基于省域多维空间OD出行特征数据的校核结果，再利用省域交通模型，进行省域不同交通方式的路网交通分配，再结合互联网和调查数据的省域不同交通方式数据分析结果，进行干道交通走廊数据的校核；在路网交通分配的干道交通走廊数据校核模型表达式如下： 基于省域多维空间数据交通分配的干道走廊流量数据的校核，在空间维度上，需实现一定的时间范围内的省域不同交通方式阻抗权重a的流量数据xaα的分层次、差异化的数据融合和校核；其中，Ca为不同交通方式的阻抗，w是界于不同流量数据，αg为干道走廊流量数据调整系数；基于道路交通网络，结合在一定的时间范围内的省域不同交通方式的交通走廊a所包含的所有道路的流量数据与一定的时间范围内的省域不同交通方式的交通走廊a所包含所有道路的路径选择信息在一定的时间范围内获得多源数据在路网分配走廊流量差异最小化的过程，即minZLα，即实现不同层次的道路流量数据校核，生成省域多维空间干道交通流量数据；步骤7：通过从宏观到微观的省域-湾区-市域多维空间自上而下的层次化数据融合和特征反馈系统，生成最终的省域多维空间出行特征数据分析结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广州市交通规划研究院有限公司，其通讯地址为：510030 广东省广州市越秀区广卫路10号(自编)西侧1-6层；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。