CN110309952B - 一种基于通勤模型的城市就业空间布局优化辅助系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于通勤模型的城市就业空间布局优化辅助系统，用于对城市中各个城市空间单元的通勤量进行分析从而辅助用户进行城市布局优化，其特征在于，包括：画面存储部、输入显示部、通勤模型存储部、单元信息存储部、单元数据存储部以及通勤量计算部，其中，画面存储部存储有城市选择画面、城市单元显示画面、规划数据输入画面以及数据显示画面，一旦用户确认输入的就业岗位调整数量后，通勤量计算部就根据残差通勤模型、就业岗位调整数量以及单元通勤数据对城市的各个城市空间单元的通勤量进行计算得到规划通勤量，通勤结果计算部根据规划通勤量与单元通勤数据依次对各个城市空间单元的通勤量的变化进行计算得到通勤结果。

Description

一种基于通勤模型的城市就业空间布局优化辅助系统

技术领域

本发明涉及一种属于城市规划领域，具体涉及一种城市就业空间 布局优化的辅助系统。

背景技术

城市规划领域，特别是城市总体规划和控制性详细规划中，城市 就业空间和就业岗位的布局是一个重要内容。就业空间布局的改变直 接导致居民通勤时间和通勤距离的变化，并且会对城市交通产生一定 影响。

一般的规划编制中，就业空间的布局策略主要基于两点。第一， 依据城市的宏观经济发展指标确定就业岗位的大致规模；第二，依靠 规划师的专业知识确定就业岗位的具体布局。这种做法实际上存在很 大的主观性。规划本质上是面向未来的，规划师的知识和经验在短期 内较为客观，可以指导规划实践，但在长期内不确定性增大，规划师 的判断主观性较强，有可能出现误判。比较合理的做法是采用模型来 预测未来的变化。具体到就业空间布局方面，适合采用通勤模型来模 拟就业岗位布局可能导致的各种变化。但是一般的城市规划实践中， 很少采用通勤模型的方法辅助规划决策，这一方面是由于大规模高精度数据的缺乏，精细化的模型无法构建，另一方面是以前的城市发展 较为粗放，规划的精细化要求也不高。与此同时，随着城市的进一步 发展，以往粗放型的发展模式和粗放的规划都不可持续，城市发展、 城市管理、城市规划都需要走向精细化。

目前的城市规划实践中，采用大数据进行城市研究、辅助规划决 策的案例越来越普遍。但是大数据的应用基本停留在城市的现状描述 方面，具体地，运用大数据分析现状城市的居住地和就业地分布、居 民的平均通勤时间和通勤距离、职住分离状况的判断等相关研究较 多，基于这些现状分析，可以判断城市哪些地区的通勤时间较长、职 住分离情况较为严重，因此用户可以根据这些数据判断哪些地区需要 增加就业岗位，规划中针对这些地区重点增加就业岗位。但是，这些 大数据系统只能够对数据进行分析，而不能进行城市空间的预测、模 拟，因此用户通过这些系统无法得知就业岗位增加后的情况。

发明内容

为解决上述问题，提供一种能够根据规划师和相关决策者等用户 输入的不同就业空间布局方案模拟城市中就业后的居民通勤变化，从 而供用户参考的就业空间布局辅助决策系统，本发明采用了如下技术 方案：

本发明提供了一种基于通勤模型的城市就业空间布局优化辅助 系统，用于对城市中各个城市空间单元的通勤量进行分析从而辅助用 户进行城市布局优化，其特征在于，包括：画面存储部、输入显示部、 通勤模型存储部、单元信息存储部、单元数据存储部以及通勤量计算 部，其中，画面存储部存储有城市选择画面、城市单元显示画面、规 划数据输入画面以及数据显示画面，通勤模型存储部存储有对应城市 的残差通勤模型，单元信息存储部存储有城市空间单元的单元分布信 息，单元数据存储部存储有对应各个城市空间单元的单元通勤数据， 输入显示部显示城市选择画面让用户选择一个城市作为当前城市，并在用户选择当前城市后显示城市单元显示画面并根据单元分布信息 显示当前城市的各个城市空间单元让用户选择多个相邻的城市空间 单元作为规划模拟范围，进一步在用户确定规划模拟范围后显示规划 数据输入画面让用户依次对规划模拟范围内的各个城市空间单元输 入就业岗位调整数量，一旦用户确认各个城市空间单元的就业岗位调 整数量后，通勤量计算部就根据残差通勤模型、就业岗位调整数量以 及单元通勤数据对城市的各个城市空间单元的通勤量进行计算得到 规划通勤量，通勤结果计算部根据规划通勤量与单元通勤数据依次对 各个城市空间单元的通勤量的变化进行计算得到通勤结果，输入显示部显示通勤结果显示画面并在该画面中显示通勤结果让用户确认。

本发明提供的基于通勤模型的城市就业空间布局优化辅助系统， 还可以具有这样的技术特征，还包括：信令数据存储部、分配权重存 储部、通勤数据分析获取部、以及通勤数据分配部，其中，信令数据 存储部存储有预先从城市的各个手机基站获取的手机信令数据，分配 权重存储部存储有各个手机基站与各自周边最近的预定数量个城市 空间单元相对应的分配权重，通勤数据分析获取部对手机信令数据进 行分析从而获取包含居民的出发地基站以及就业地基站的居民通勤 数据，通勤数据分配部根据分配权重依次将居民通勤数据中的出发地 基站以及就业地基站分配至城市空间单元，从而得到包含居民的出发 地单元以及就业地单元的单元通勤数据，单元数据存储部将单元通勤 数据进行存储。

本发明提供的基于通勤模型的城市就业空间布局优化辅助系统， 还可以具有这样的技术特征，其中，预定数量为30个。

本发明提供的基于通勤模型的城市就业空间布局优化辅助系统， 还可以具有这样的技术特征，其中，残差通勤模型为：

lnT_ij＝κ_i+α_ilnN_j+β_iln d_ij+∑_kα_kD_SE_k+εi_j (1)

式中，Ti_ij为城市空间单元之间的通勤量，i表示第i个出发地单 元，j表示第j个就业地单元，N_j为第j个就业地单元的就业岗位数量， d_ij为第i个出发地单元和第j个就业地单元之间的通勤成本(本实施 例采用通勤距离)，α_i为第i个出发地单元的就业岗位影响系数，正 常情况下系数为正，β_i为第i个出发地单元的距离衰减系数，正常情 况下系数为负，κ_i为第i个出发地单元的常数项，ε_ij为第i个出发地 单元与第j个就业地单元之间的通勤量的残差。D_SE_k是对应第k类的 聚类类型的残差虚拟变量，k取值为[0，1，2，3]，D_SE_k的取值为[0，1]，α_k是相应的残差系数。

本发明提供的基于通勤模型的城市就业空间布局优化辅助系统， 还可以具有这样的技术特征，其中，通勤结果为各个城市空间单元的 通勤量变化数值、通勤量变化幅度或是通勤时间变化数值。

本发明提供的基于通勤模型的城市就业空间布局优化辅助系统， 还可以具有这样的技术特征，其中，通勤成本为通勤时间或是通勤距 离。

本发明提供的基于通勤模型的城市就业空间布局优化辅助系统， 还可以具有这样的技术特征，其中，城市空间单元为由城市中划分的 居委会范围构成的居委会单元。

发明作用与效果

根据本发明的城市就业空间布局优化辅助系统，由于输入显示部 显示城市选择画面以及城市单元显示画面让用户选择城市以及规划 模拟范围，并根据该规划模拟范围显示规划数据输入画面让用户输入 范围内各个城市空间单元的就业岗位调整数量，因此能够让用户精确 地对城市中就业岗位进行分配。进一步，通勤量计算部根据预先存储 的残差通勤模型、单元通勤数据以及用户输入的就业岗位调整数量对 各个城市空间单元的通勤量进行计算得到规划通勤量，并由通勤结果 计算部根据该规划通勤量计算规划结果，从而实现了对城市中由就业 岗位的增减导致各个城市空间单元产生的通勤量变化的模拟。本发明 的城市就业空间布局优化辅助系统能够让用户直观地看到对某些城 市空间单元安排一定数量的就业岗位后，城市中各个城市空间单元会 产生的通勤量变化，最终帮助用户更好地对城市就业岗位分布的进行 规划。

附图说明

图1是本发明实施例中城市就业空间布局优化辅助系统的结构框图；

图2是本发明实施例中单元通勤数据的示意图；

图3是本发明实施例中城市空间单元显示、规划数据输入画面；

图4是本发明实施例中通勤结果显示画面的示意图；

图5是本发明实施例中通勤结果显示画面的示意图；

图6是本发明实施例中通勤结果显示画面的示意图；以及

图7是本发明实施例中通勤计算过程的流程图。

具体实施方式

为了使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于 明白了解，以下结合实施例及附图对本发明的基于通勤模型的城市就 业空间布局优化辅助系统作具体阐述。

<实施例>

本实施例以用户通过在持有的计算机上运行本发明的城市就业 空间布局优化辅助系统对上海市进行城市就业空间规划为例。

图1是本发明实施例中城市就业空间布局优化辅助系统的结构 框图。

如图1所示，基于通勤模型的城市就业空间布局优化辅助系统 100包括信令数据存储部11、单元信息存储部12、单元数据存储部 13、分配权重存储部14、单元计算控制部15、通勤数据分析获取部 16、通勤数据分配部17、通勤模型存储部18、通勤计算控制部19、通勤量计算部20、通勤结果计算部21、画面存储部22、输入显示部 23、系统侧通信部24以及控制上述各部进行运行的系统侧控制部25。

其中，城市就业空间布局优化辅助系统100为在用户持有的计算 机上运行的软件，输入显示部23为该计算机的显示屏以及输入部件。 系统侧通信部24用于进行城市就业空间布局优化辅助系统100的各 个构成部分之间以及城市就业空间布局优化辅助系统100与其他系 统之间的数据交换。系统侧控制部25用于通过计算机程序对城市就 业空间布局优化辅助系统100的各个构成部件的工作进行控制。

信令数据存储部11用于存储城市中各个手机基站的基站信息以 及相对应的手机信令数据。基站信息为手机基站的ID编号，基站信 息以及手机信令数据预先通过与手机基站数据库连接获取从而存储 至信令数据存储部11，或是通过用户导入并存储至信令数据存储部 11。

本实施例中，手机信令数据包括手机的手机信息(例如手机编 号)、时刻信息(即通信发生的时间)以及通信时的基站信息(例如 基站编号)。手机信令数据为一个城市中各个手机基站与各个居民(即 手机的持有者)的手机通信时产生的手机信令。当居民的手机发生开 关机、收发短信、接打电话时会与基站发生“信息交换”，即手机在 特定时间(行为发生的时间)被周边的特定基站(空间位置)记录一 个点，获得时空信息。若居民没有任何行为，手机位置也会“周期性 更新”，即每隔2个小时左右进行周期性位置更新，也就是说，即使 居民的手机没有被使用，每隔2个小时也会被记录一个点。

单元信息存储部12用于存储城市的城市信息、与城市对应的各 个城市空间单元的单元信息、单元分布信息以及各个城市空间单元之 间的通勤成本。

本实施例中，城市空间单元为按城市中划分的居委会范围构成的 居委会单元，城市信息、单元信息以及单元分布信息预先通过公开的 城市规划数据(例如第六次全国人口普查所发布的城市信息)获取。 城市信息为城市的名称，单元信息为居委会单元的名称(或ID编号 等识别信息)，单元分布信息为各个居委会单元的划分范围。

单元数据存储部13用于存储与各个城市空间单元相对应的单元 通勤数据。

本实施例中，单元通勤数据由单元计算控制部14控制相关部件 根据城市中所有手机基站的手机信令数据计算得到，具体于下文详 述。

分配权重存储部14用于存储对应各个手机基站的分配权重，该 分配权重为将一个手机基站的居民通勤数据分配至与其周边最近的 30个居委会单元的权重比例。

本实施例中，分配权重预先根据手机基站与周边的居委会单元的 相邻距离计算得到，该计算方法为：

同时满足：

式中，

是编号为k的居委会空间单元获得的编号为i的手机基站 的分配权重，d_(i)k是基站i与居委会单元k的形心的相邻距离，θ是带宽距 离。公式(2)保证了公式(1)计算出的分配权重的和为1。

本实施例中，带宽距离的取值为4km，且该带宽距离为相邻距离 的最大取值(即，当相邻距离大于4km时就取值4km)，通过公式(1) 及(2)，就能够得出每个手机基站与其对应的30个周边的居委会单 元的分配权重。

单元计算控制部15用于对单元通勤数据生成过程相关的部件工 作进行控制，即：在接收到信令数据时，控制通勤数据分析获取部 16对手机信令数据进行分析从而依次获取与手机基站对应的居民通 勤数据，进一步控制通勤数据分配部17根据分配权重将与手机基站 对应的居民通勤数据分配至城市空间单元从而得到与城市空间单元 对应的单元通勤数据。

本实施例中，通勤数据分析获取部16首先将手机信令数据根据 手机信息进行统计，从而得到每一个居民在两周内的手机信令数据。 进一步，对于各个居民的手机信令数据，依次根据手机信令数据中的 时刻信息进行居民生活轨迹的分析从而识别出居民的居住地(即出发 地对应的基站)以及工作地(即就业地对应的基站)。

具体地，如果居民在夜间(晚上8点至次日早上6点)被记录的 点较为固定(称为“夜间高频记录点”)，则可以认为这个点(即手机 基站所对应的位置信息)是居民的居住地。同理，如果居民在白天(早 上9点至晚上6点)被记录的点较为固定(称为“日间高频记录点”)， 那么这个点很有可能就是该居民的工作地。即：夜间高频记录点代表 居住地，日间高频记录点代表工作地。

因此，通勤数据分析获取部16就能够根据手机信令数据分析得 到出发地基站以及就业地基站，进一步生成居民通勤数据。该居民通 勤数据包括对应出发地的出发地基站信息、相应的出发时刻、对应就 业地的就业地基站信息、相应的就业时刻以及手机信息。

本实施例中，通勤数据分配部17在分配居民通勤数据时，同时 将出发地基站以及就业地基站分配至相应的居委会单元，即得到出发 地居委会单元以及就业地居委会单元。如图2所示，最终得到的单元 通勤数据包括对应出发地的出发地居委会单元编号pcq_O(即出发地 居委会单元的单元信息)、对应就业地的就业地居委会单元编号 pcq_D(即就业地居委会单元的单元信息)、出发地居委会单元的总 居住人口num_home_O(根据出发地居委会单元分配到的手机信息的 数量得到)、就业地居委会单元的总就业岗位num_work_D(根据就 业地居委会单元分配到的手机信息的数量得到，后文简写为N_j)、出 发地和工作地之间的通勤量num(根据当前的出发地居委会单元以及 目的地居委会单元之间的手机信息的数量得到，后文简写为T_ij)、通 勤距离dist(根据出发地基站以及就业地基站之间的距离得到，后文 简写为d_ij)、汽车通勤时间(即使用汽车通勤)dura_car以及公交通 勤时间dura_bus(通勤时间通过距离以及预设的通勤速度换算得到)。 本实施例的残差通勤模型采用通勤距离，其他实施例中，残差通勤模 型还可以采用汽车通勤时间或是公交通勤时间作为通勤成本。另外， 本实施例中，上述通勤时间以及通勤距离的数据通过网络爬虫从地图 服务软件(例如高德地图)中批量抓取得到。

通勤模型存储部18用于存储有对应各个城市的残差通勤模型。 该残差通勤模型的形式如下：

lnT_ij＝κ_i+α_ilnN_j+β_ilnd_ij+∑_kα_kD_SE_k+ε_ij (3)

式中，T_ij为城市空间单元之间的通勤量，i表示第i个出发地单 元，j表示第j个就业地单元，N_j为第j个就业地单元的就业岗位数量， d_ij为第i个出发地单元和第j个就业地单元之间的通勤成本(本实施 例采用通勤距离)，α_i为第i个出发地单元的就业岗位影响系数，正 常情况下系数为正，β_i为第i个出发地单元的距离衰减系数，正常情 况下系数为负，κ_i为第i个出发地单元的常数项，ε_ij为第i个出发地 单元与第j个就业地单元之间的通勤量的残差。D_SE_k是对应第k类的 聚类类型的残差虚拟变量，k取值为[0，1，2，3]，D_SE_k的取值为[0，1]，α_k是相应的残差系数。(其中ln这个符号表示对相应的变量取“对数”， 相当于将原来的变量做了一个数值变换，公式中对通勤量、居住人口、 就业岗位和通勤距离都做了一个变换。)

本实施例中，残差虚拟变量D_SE_k为预先通过对基础通勤模型多 次计算从而得到的，基础通勤模型的形式如下：

lnT_ij＝κ+αlnP_i+βlnN_j+γlnd_ij+ε (4)

式中，参数的含义与式(3)的残差通勤模型中相似。

通过预先根据式(4)的基础通勤模型对特定城市空间单元(该 特定城市空间单元可以是城市中任意一个城市空间单元)与其他各个 城市空间单元间的通勤量进行计算，从而结合实际通勤量计算差值得 到残差{R_n，X_n，Y_n}，其中，R_n代表对应第n个城市空间单元的残 差的绝对数值，X_n和Y_n代表第n个城市空间单元的平面坐标。

进一步，将残差{R_n，X_n，Y_n}以空间聚类模式进行聚类(具体可 采用ArcGIS中内置的局部空间自相关计算工具，并采用python编写 循环算法，对上海市5000个左右的居委会单元依次进行计算)，从而 根据每个城市空间单元的两个残差(即从特定城市空间单元出发的居 民到一个城市空间单元就业的残差以及该城市空间单元周边各个单 元的残差)的高低的得到4种类型的聚类结果，即高高聚类(HH cluster)、低低聚类(LL cluster)、高低聚类(HL cluster)以及低高聚 类(LH cluster)。例如，一个空间单元位于地铁沿线，那么这个空间 单元中居民的就业很可能大部分都在地铁沿线，那么地铁沿线的残差 可能很高，地铁沿线就是“高高聚类”。最后，将4种类型的聚类结 果进行变量化处理得到残差虚拟变量D_SE_k。

本实施例中，通勤模型存储部18存储的残差通勤模型分别与各 个城市相对应，每个城市的残差通勤模型通过相应城市的居民通勤数 据以及基础通勤模型分别计算设定。

通勤计算控制部19用于对通勤计算过程相关的部件进行控制， 即对通勤量计算部20以及通勤结果计算部21涉及通勤计算过程的工 作进行控制。

一旦用户输入各个城市空间单元的就业岗位调整数量并确认计 算时，通勤计算控制部19就控制通勤量计算部20依次对城市中的各 个城市空间单元的规划通勤量进行计算。

本实施例中，通勤量计算部20首先根据就业岗位调整数量调整 单元通勤数据中的总就业岗位N_j得到规划后总就业岗位，进一步通过 式(3)的残差通勤模型以及规划后总就业岗位进行计算，从而得到 变化后的城市中各个城市空间单元两两对应的规划通勤量。

当通勤计算控制部19完成规划通勤量的计算后，通勤计算控制 部19就控制通勤结果计算部21根据规划通勤量以及单元通勤数据进 行计算得到通勤结果。

本实施例中，通勤结果为各个城市空间单元的通勤量变化数值、 通勤量变化幅度或是通勤时间变化数值。当通勤结果为通勤量变化数 值时，通勤结果计算部21根据规划通勤量以及单元通勤数据中的通 勤量计算差额从而得到通勤量变化数值；当通勤结果为通勤量变化幅 度时，通勤结果计算部21根据规划通勤量以及单元通勤数据中的通 勤量计算比例从而得到通勤量变化幅度；当通勤结果为通勤时间变化 数值时，通勤结果计算部21根据预先设定的计算方法计算该通勤时 间变化数值，具体的计算方法如下所示：

/>

其中，T_ij是通勤量，d_ij是通勤时间，j是就业地，j＝(1，2，......，n)， 当任意一个j单元(如虹桥商务区部分单元)的就业岗位改变后，相 应的其他单元的通勤量T_ij和平均通勤时间

也会改变，/>

是 就业岗位增加ΔT_ij后的平均通勤时间，通过计算两者的差值 />

即获得就业岗位增加前后的通勤时间变化值。

本实施例中，通勤结果为通勤量变化数值、通勤量变化幅度或是 通勤时间变化数值中的一个，通过预先设定确定通勤结果的种类。在 其他实施例中，通勤结果还可以同时包含通勤量变化数值、通勤量变 化幅度或是通勤时间变化数值，从而在通勤结果显示画面中让用户选 择一个进行查看。

画面存储部22用于存储城市选择画面、城市空间画面、规划数 据输入画面以及通勤结果显示画面。

城市选择画面用于在用户进入城市就业空间布局优化辅助系统 100时显示并在该画面中各个城市的城市名称让用户选择。

本实施例中，城市选择画面显示的城市名称通过单元信息存储部 12中存储的城市信息获取。

城市空间画面用于在用户选择一个城市后显示并在该画面中显 示与用户选择的城市相对应的城市空间单元，让用户选择多个相邻的 城市空间单元作为规划模拟范围。

本实施例中，城市空间画面中显示有城市地图以及在该城市地图 上显示的各个城市空间单元的范围，用户能够在城市地图上框定一个 边界(即规划模拟范围)，该边界的范围内就是用户需要进行规划的 地区。例如，本实施例中用户框定了上海市虹桥商务区的边界，此时 系统就得到了虹桥商务区中共计67个的城市空间单元作为用户选 区，进一步在规划数据输入画面中显示。

在其他实施例中，用户还能够在城市地图上点选各个城市空间单 元，从而在用户确认后将用户选择的所有城市空间单元组成一个规划 模拟范围。

规划数据输入画面用于在用户确定规划模拟范围后显示并在该 画面中显示在规划模拟范围内的城市空间单元，让用户依次对每个城 市空间单元输入就业岗位调整数量。

本实施例中，城市空间单元画面、规划数据输入画面以及通勤结 果显示画面为同一个画面中的不同显示部分，如图3所示，城市空间 单元画面对应图3中的城市空间单元显示部分，显示有该城市的各个 空间单元，用户可以通过点选空间所在位置的方式或是拖动复选框的 方式来选择城市空间单元。

本实施例中，规划数据输入画面根据规划模拟范围显示相应的城 市地图以及在该城市地图上显示的城市空间单元的范围，即在图3的 城市空间单元显示部分根据模拟范围放大显示的城市地图。如用户在 点选一个城市空间单元或是框选多个城市空间单元后，就可以通过下 方的工具栏输入就业岗位调整数量，例如输入“2.5”，那么用户选择 的一个或是多个城市空间单元就会增加2.5万个就业岗位。同理，如 果输入“-1.2”，即在这个单元减少1.2万个就业岗位。在用户为各个 城市空间单元输入就业岗位调整数量并确认后，通勤计算控制部19 就会控制相应部件进行工作从而计算整个城市中各个城市空间单元 变化的通勤量。另外，当用户未对某个城市空间单元数据就业岗位调 整数量时，则该城市空间单元的就业岗位调整数量默认为“0.0”。

本实施例中，规划数据输入画面还具有确认按钮，用于在用户完 成就业岗位调整数量的输入后确认从而让系统开始计算。

通勤结果显示画面用于在通勤结果计算部21计算得到通勤结果 后显示并在该画面中显示通勤结果让用户确认。

本实施例中，当通勤结果完成计算后，通勤结果显示画面显示有 与用户选择的城市相应的城市地图，并根据通勤结果分别对各个城市 空间单元进行着色以及数据标示。最后将处理后的城市地图显示在图 3中的结果显示画面部分。

例如，用户选择的城市为上海市，规划模拟范围为虹桥商务区， 并将40万的就业岗位数量平均分配给虹桥商务区中的67个居委会单 元，通勤量计算部20以及通勤结果计算部21进行计算并得到通勤结 果。

当通勤结果为通勤量变化数值时，通勤结果显示画面显示的画面 如图4所示，图中是用户在虹桥商务区(即图中大虹桥范围)增加就 业岗位后，新增的就业者来源地分布，通勤量变化数值(即图中新增 通勤人口)根据所在的数量级分阶段地由浅至深进行着色，从而让用 户直观的看到在就业岗位增加后各个居委会单元通勤量的变化。图3 中，从通勤量来看，新增就业者中，大部分集中在虹桥商务区规划范 围以内及周边地区，增量普遍在1000人以上。周边10km范围内， 就业人口预计增量在100人至500人左右。超过10km范围后，就业 人口增量有限，不足100人。说明虹桥商务区增加就业岗位主要吸引 周边10km范围内的就业者。

当通勤结果为通勤量变化幅度时，通勤结果显示画面显示的画面 如图5所示，通勤量变化幅度(即图中通勤人口增幅)根据增幅比例 分阶段地由浅至深进行着色，从而让用户直观的看到在就业岗位增加 后各个居委会单元通勤量增长幅度的变化。图4中，从增幅来看，新 增就业者中大部分集中在虹桥商务区规划范围内，平均每个单元就业 人口增幅超过50％，增幅较大。中心城一侧由于人口密集，且与虹桥 商务区的交通可达性高，新增就业人口较多，平均增幅在2％-10％左 右。因此在未来，中心城西侧居民的通勤空间将呈现“双向通勤”特 征，其中一侧为内环核心就业区，另一侧为虹桥商务区。

当通勤结果为通勤时间变化数值时，通勤结果显示画面显示的画 面如图6所示，通勤时间变化数值大于10分钟的各个居委会单元被 粗线条框选，从而让用户直观的查看通勤时间大幅度减少的相关居委 会单元，同时，通勤时间小幅度减少以及通勤时间小幅度增加的居委 会单元也会相应的用不同颜色标识。

输入显示部23用于显示上述画面，从而让用户能够通过这些画 面进行相应的人机交互。

图7是本发明实施例中通勤计算过程的流程图。

如图7所示，用户进入系统后，依次通过输入显示部23显示的 城市选择画面以及城市单元显示画面确定城市以及规划模拟范围，然 后开始以下步骤：

步骤S1，输入显示部23显示规划数据输入画面让用户输入各个 城市空间单元的就业岗位调整数量，然后在用户确认后进入步骤S2；

步骤S2，通勤计算控制部19控制通勤量计算部20根据步骤S1 中输入的就业岗位调整数量以及通勤模型存储部18中存储的残差通 勤模型依次对用户选择的城市中的各个城市空间单元的规划通勤量 进行计算，然后进入步骤S3；

步骤S3，通勤计算控制部19控制通勤结果计算部21根据步骤 S2中计算的规划通勤量以及单元数据存储部13中存储的单元通勤数 据进行计算得到通勤结果，然后进入步骤S4；

步骤S4，输入显示部23显示通勤结果显示画面并在该画面中系 那是步骤S3中得到的通勤结果让用户查看，然后进入结束状态。

本实施例中，当通勤计算过程进入结束状态后，用户还能够通过 输入显示部23再次返回规划数据输入画面从而调整先前输入的就业 岗位调整数量，从而再次开始通勤计算过程进行多次的模拟计算。

实施例作用与效果

根据本实施例提供的城市就业空间布局优化辅助系统，由于输入 显示部显示城市选择画面以及城市单元显示画面让用户选择城市以 及规划模拟范围，并根据该规划模拟范围显示规划数据输入画面让用 户输入范围内各个城市空间单元的就业岗位调整数量，因此能够让用 户精确地对城市中就业岗位进行分配。进一步，通勤量计算部根据预 先存储的残差通勤模型、单元通勤数据以及用户输入的就业岗位调整 数量对各个城市空间单元的通勤量进行计算得到规划通勤量，并由通 勤结果计算部根据该规划通勤量计算规划结果，从而实现了对城市中 由就业岗位的增减导致各个城市空间单元产生的通勤量变化的模拟。 本发明的城市就业空间布局优化辅助系统能够让用户直观地看到对 某些城市空间单元安排一定数量的就业岗位后，城市中各个城市空间 单元会产生的通勤量变化，最终帮助用户更好地对城市就业岗位分布 的进行规划。

实施例中，由于具有通勤数据分析获取部，能够对用户导入或是 预先获取的手机信令数据进行分析，因此能够根据用户输入的手机信 令数据自动计算得到城市中对应各个手机基站的居民通勤数据，进一 步，通勤数据分配部根据预先计算存储的分配权重对居民通勤数据进 行分配，从而得到了对应城市空间单元的单元通勤数据。解决了过去 依靠人口普查或是交通数据才能获取通勤数据的不实时、不准确的问 题。

实施例中，由于将手机基站的数据分配给周边最近的30个城市 空间单元，因此避免了在市中心区域城市空间单元分布密集时，容易 导致手机基站数据可能会分配给错误的城市空间单元的问题。

实施例中，由于采用残差通勤模型，将基础通勤模型中很多影响 通勤但无法精确获得的因素通过残差变量的方式纳入模型，从而使得 模型的应用性更强，因此能够准确地对城市通勤量进行模拟计算，大 大提高系统的预测效果。

实施例中，由于通勤结果可以是通勤量变化数值、通勤量变化幅 度或是通勤时间变化数值，因此可以通过预先让用户设定需要的数 值，从而让用户更好地根据得到的结果对规划方案进行分析。

实施例中，由于通过设定分配权重实现了对应基站的数据与对应 居委会的数据的换算，因此本发明的系统能够将城市空间单元细分为 居委会单元，从而提高了进行居民通勤量分析时的尺度，解决了过去 只能在较大尺度的街道单元进行运算时精度不足的问题，使得规划模 拟的结果更加准确。

上述实施例仅用于举例说明本发明的具体实施方式，而本发明不 限于上述实施例的描述范围。

例如，上述实施例中，城市空间单元为居委会单元，在本发明的 城市就业空间布局优化辅助系统中，城市空间单元还可以是根据城市 的街道范围划分的街道单元，此时根据各个手机基站所在位置将居民 通勤数据分配给各个街道单元得到街道通勤数据，进一步进行通勤量 的计算。

Claims (3)

1.一种基于通勤模型的城市就业空间布局优化辅助系统，用于对城市中各个城市空间单元的通勤量进行分析从而辅助用户进行城市布局优化，其特征在于，包括：

画面存储部、输入显示部、通勤模型存储部、单元信息存储部、单元数据存储部以及通勤量计算部，

其中，所述画面存储部存储有城市选择画面、城市单元显示画面、规划数据输入画面以及数据显示画面，

所述通勤模型存储部存储有对应所述城市的残差通勤模型，

所述单元信息存储部存储有所述城市空间单元的单元分布信息，所述城市空间单元为由所述城市中划分的居委会范围构成的居委会单元，

所述单元数据存储部存储有对应各个所述城市空间单元的单元通勤数据，

所述输入显示部显示所述城市选择画面让用户选择一个所述城市作为当前城市，并在所述用户选择所述当前城市后显示所述城市单元显示画面并根据所述单元分布信息显示所述当前城市的各个城市空间单元让所述用户选择多个相邻的所述城市空间单元作为规划模拟范围，进一步在所述用户确定所述规划模拟范围后显示所述规划数据输入画面让所述用户依次对所述规划模拟范围内的各个所述城市空间单元输入就业岗位调整数量，

一旦所述用户确认各个所述城市空间单元的所述就业岗位调整数量后，所述通勤量计算部就根据所述残差通勤模型、所述就业岗位调整数量以及所述单元通勤数据对所述城市的各个所述城市空间单元的通勤量进行计算得到规划通勤量，

所述通勤结果计算部根据所述规划通勤量与所述单元通勤数据依次对各个所述城市空间单元的通勤量的变化进行计算得到通勤结果，

所述输入显示部显示通勤结果显示画面并在该画面中显示所述通勤结果让所述用户确认，

其中，所述残差通勤模型为：

lnT_ij＝κ_i+α_ilnN_j+β_ilnd_ij+∑_kα_kD_SE_k+ε_ij (1)

式中，T_ij为城市空间单元之间的通勤量，i表示第i个出发地单元，j表示第j个就业地单元，N_j为第j个就业地单元的就业岗位数量，d_ij为第i个出发地单元和第j个就业地单元之间的通勤成本，α_i为第i个出发地单元的就业岗位影响系数，正常情况下系数为正，β_i为第i个出发地单元的距离衰减系数，正常情况下系数为负，κ_i为第i个出发地单元的常数项，ε_ij为第i个出发地单元与第j个就业地单元之间的通勤量的残差，D-SE_k是对应第k类的聚类类型的残差虚拟变量，k取值为[0，1，2，3]，D-SE_k的取值为[0，1]，α_k是相应的残差系数，其中，所述通勤成本为通勤时间或是通勤距离；

其中，所述基于通勤模型的城市就业空间布局优化辅助系统，还包括：

信令数据存储部、分配权重存储部、通勤数据分析获取部、以及通勤数据分配部，

其中，所述信令数据存储部存储有预先从所述城市的各个手机基站获取的手机信令数据，

所述分配权重存储部存储有各个所述手机基站与各自周边最近的预定数量个所述城市空间单元相对应的分配权重，分配权重预先根据手机基站与周边的居委会单元的相邻距离计算得到，该计算方法为：

同时满足：

式中，

是编号为k的居委会空间单元获得的编号为i的手机基站的分配权重,d_(i)k是基站i与居委会单元k的形心的相邻距离，θ是带宽距离，

所述通勤数据分析获取部对所述手机信令数据进行分析从而获取包含居民的出发地基站以及就业地基站的居民通勤数据，

所述通勤数据分配部根据所述分配权重依次将所述居民通勤数据中的所述出发地基站以及所述就业地基站分配至所述城市空间单元，从而得到包含居民的出发地单元以及就业地单元的单元通勤数据，

所述单元数据存储部将所述单元通勤数据进行存储。

2.根据权利要求1所述的基于通勤模型的城市就业空间布局优化辅助系统，其特征在于：

其中，所述预定数量为30个。

3.根据权利要求1所述的基于通勤模型的城市就业空间布局优化辅助系统，其特征在于：

其中，所述通勤结果为各个所述城市空间单元的通勤量变化数值、通勤量变化幅度或是通勤时间变化数值。

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