CN111738894B - 一种构建平衡网格的方法、系统和终端设备 - Google Patents

一种构建平衡网格的方法、系统和终端设备 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种构建平衡网格的方法、系统和终端设备，该方法包括首先将数据分块，确定划分的单位区域，避免当区域过大时形成网格穿插，因此如果区域过大时要使用一定的方法进行分块，拆分成合理的小区域；之后针对每个划分单位构造凹多边形，并且确定平衡条件，标记超过平衡条件的单元并单独保存；然后迭代构建平衡网格，完成后合并已标记过的单元到网格划分结果；最后计算平衡网格评价指标以便于评估结果的合理性并且输出结果。本发明主要用于解决网格内部件或事件划分的不均匀性，以便于合理分配调整管理人员，平衡工作量。

Description

一种构建平衡网格的方法、系统和终端设备
技术领域
本发明涉及区域规划领域，更具体地说，涉及一种构建平衡网格的方法、系统和终端设备。
背景技术
网格化管理是将管理辖区进一步细化为网格单元，将网格单元内的部件和事件明确到责任人，通过数字化信息平台，实现多级联动、快速响应的一种城市管理新模式。由于城市发展的不均衡性，我国目前没有形成一个统一的网格划分标准，更多的是受人为因素的影响主观的划分，而且还需要耗费大量的人力、物力、财力进行大规模的摸排调查。
从目前的研究来看，大量的研究集中在网格对本身的管理机制上，缺乏对科学划分网格方法的研究。目前已有相关的研究人员提出利用平衡网格构建实现对网格的科学划分。平衡网格构建就是通过某种网格划分方法，合理调配管理资源，从而达到工作量最优分配的目的。
目前可实现最优分配的方法包括：
1、空间约束多元聚类法，该算法利用最小生成树的方法聚类，其中，需要用到距离矩阵，当数据量较大时可能导致耗时太久，而且结果还需要进一步优化才能满足需求。
2、迭代聚类寻优法，该算法在部件或者事件属性分布均匀时，有一定的适用性；反之，则几乎找不到最优解。
3、基于启发式算法的寻优法，该算法容易陷入局部最优解，导致结果不稳定，另外，在处理海量数据时运算效率极其低下。
4、泰森多边形法，虽然该算法计算简单高效，在一定程度上保证了同一个网格距离不至于太远，方便管理人员就近管理；然而，由于该算法本身的局限性不能充分利用部件或者部件属性来约束边界范围，具有划分的盲目性，极易出现划分不均衡的结果。
发明内容
本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术存在采用的划分方式过分依赖于人为因素、效率低下且存在盲目划分的缺陷，提供一种构建平衡网格的方法、系统和终端设备。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：构造一种构建平衡网格的方法，包括：
S1、针对若干个需划分到目标网格的组成单元，获取其用于确定目标网格平衡条件的单元属性数据；
S2、确定目标网格对应的区域以及区域面积；基于区域面积大小判断是否需要进行区域分割，若是，则执行步骤S3；若否，则执行步骤S4-S5，以当前所述目标网格对应的区域为对象，进行区域内第一凹多边形的构建以及目标网格的划分；其中，基于组成单元的地理位置，将包括所有的组成单元的区域作为所述目标网格对应的区域；
S3、按照区域划分算法进行区域划分后，得到若干个子区域；遍历每个子区域，且，每当遍历到一个子区域的时候，执行步骤S4-S5，进行子区域内第一凹多边形的构建，以及基于所述第一凹多边形进行目标网格的划分；
S4、按照凹多边形构建的方法，以每个组成单元的重心坐标为基础，当确定了用于构建第一凹多边形的连接点，以及连接点之间的连接顺序后，在子区域内构建第一凹多边形；
S5、基于单元属性数据确定目标网格的平衡条件，并通过所述平衡条件确定第一凹多边形中每个连接点对应组成单元的属性取值；从起始点开始，按照点与点之间的连接顺序，进行属性取值的累加，当累加值满足平衡条件时，将所有参与累加的组成单元划分到目标网格，并确定进入到下一次累加过程的起始点，经过若干次累加过程，当遍历到第一凹多边形的末尾点时，结束当前区域下的累加过程，进入到下一个子区域下的目标网格划分；
S6、在完成对所有组成单元的网格划分后，输出平衡网格的构建结果。
本发明第二方面公开的一种构建平衡网格的系统，包括：
属性数据获取模块，用于针对若干个需划分到目标网格的组成单元，获取其用确定目标网格平衡条件的单元属性数据；
区域面积计算模块，用于确定目标网格对应的区域以及区域面积；基于区域面积大小判断是否需要进行区域分割，若是，则基于区域分割模块进行区域划分；若否，则基于第一凹多边形构建模块和网格划分模块，以当前所述目标网格对应的区域为对象，进行区域内第一凹多边形的构建以及目标网格的划分；其中，基于组成单元的地理位置，将包括所有的组成单元的区域作为所述目标网格对应的区域；
区域分割模块，用于按照区域划分算法进行区域划分后，得到若干个子区域；遍历每个子区域，且，每当遍历到一个子区域的时候，进行子区域内第一凹多边形的构建，以及基于所述第一凹多边形进行目标网格的划分；
第一凹多边形构建模块，用于按照凹多边形构建的方法，以每个组成单元的重心坐标为基础，当确定了用于构建第一凹多边形的连接点，以及连接点之间的连接顺序后，在子区域内构建第一凹多边形；
网格划分模块，用于基于单元属性数据确定目标网格的平衡条件，以及通过平衡条件确定第一凹多边形中每个连接点对应组成单元的属性取值；从起始点开始，按照点与点之间的连接顺序，进行属性取值的累加，当累加值满足平衡条件时，将所有参与累加的组成单元划分到目标网格，并确定进入到下一次累加过程的起始点，经过若干次累加过程，当遍历到第一凹多边形的末尾点时，结束当前的累加过程。
数据输出模块，用于当完成对所有组成单元的网格划分后，输出平衡网格的构建结果。
本发明第三方面公开的一种终端设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器，用于执行所述存储器上所存放的计算机程序，实现上述构建平衡网格的方法所执行的操作。
实施本发明的一种构建平衡网格的方法、系统和终端设备，具有以下有益效果：
1、根据局部凹多边形的构图原理，添加一个或多个约束条件，按一定的顺序将社会管理单元分配到相应的网格，并且使社会管理单元的某些属性保持在一定的范围内；
2、统筹考虑了距离问题和保持网格内部件或者事件属性均衡性的问题，既便于网格人员就近管理，又能科学地度量网格管理人员的工作量，从而使网格构建工作更加科学、更加智能。
附图说明
下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：
图1是本发明的一种构建平衡网格的方法的一个实施例的流程图；
图2是某市的楼面边界数据的平面示意图；
图3是基于图2的楼面边界数据下确定的相关属性数据示意图；
图4是本发明的一种构建平衡网格的系统的一个实施例的系统结构图；
图5是本发明的一种构建平衡网格的系统的另一个实施例的系统结构图；
图6是本发明一种终端设备的一个实施例的结构示意图。
具体实施方式
为了对本发明的技术特征、目的和效果有更加清楚的理解，现对照附图详细说明本发明的具体实施方式。
实施例1：
如图1所示，本发明公开的一种构建平衡网格的方法，包括：
S100、针对若干个需划分到目标网格的组成单元，获取其用于确定目标网格平衡条件的单元属性数据；
具体的，以某市一个街道的楼面边界数据（即所有组成单元在确定其地理位置后，构成的边界地图）以及相关属性数据（即每个组成单元的单元属性数据）为例，其中，某市一个街道的楼面边界数据请参考图2，与楼面边界数据相适应的相关属性数据请参考图3。其中：
图2中，每一个带有底色的方块、规则或不规则且呈块状的多边形即视为某市一个街道下的对应一个楼栋的楼面。
图3中，在包括若干项属性相关数据的图表中，表中的每一行对应于楼面（即步骤S100中提出的“若干个需划分到目标网格的组成单元”）例如楼面1等，取到的若干项相关属性数据（即步骤S100中提出的“用于确定目标网格平衡条件的单元属性数据”）。基于图3可确定的是，当前步骤下所需确定的相关属性数据包括每栋楼的人口数量（即RKS列列出的数据）、每栋楼的企业数量（即QYS列列出的数据）、每栋楼的总面积（即AREA列列出的数据），以及每栋楼的人口数量和企业数量之和（即RKQYS列列出的数据）。
需要说明的是，为了避免后续的计算过程中出现数据类型不匹配的问题，将相关属性数据中取值为空值或者空字符串的数据项，用“0”替换；如果相关属性数据中存在取值类型为整数的数据项，则将对应的数据项转化成int类型；如果相关属性数据中存在取值类型为小数的数据项，则将对应的数据项转化成float类型。
S200、确定目标网格对应的区域以及区域面积；基于区域面积大小判断是否需要进行区域分割，若是，则执行步骤S300；若否，则执行步骤S400-S500，以当前目标网格对应的区域为对象，进行区域内第一凹多边形的构建以及目标网格的划分；其中，基于组成单元的地理位置，将包括所有的组成单元的区域作为所述目标网格对应的区域；
需要说明的是，本步骤下之所以需要判断是否需要进行区域分割，是由于根据凹多边形本身构图的特性，导致本发明中公开的技术方案不适用于大区域面积的直接划分，原因为：
由于本实施例中，考虑在目标区域以区域面积为基础进行凹多边形的构建，然而当区域面积过大时，会导致凹多边形边的连线过长，从而在后续进行目标网格划分的时候，会出现穿插的现象进而导致无法精准的进行网格划分。
S300、按照区域划分算法进行区域划分后，得到若干个子区域；遍历每个子区域，且，每当遍历到一个子区域的时候，执行步骤S400-S500，进行子区域内第一凹多边形的构建，以及基于第一凹多边形进行目标网格的划分；
具体的，当前步骤下，在获取到路网数据的情况下，可以按照所获的路网数据进行区域划分，区域划分方法具体为：
（1）初始判断条件：当目标区域面积大于预设的阈值时；这里预设的阈值可以根据实际需求进行适应性调整；
（2）当初始判断条件即需要进行区域划分，则根据获取到的路网数据，将目标网格对应的区域划分成若干个子区域，其中，每个子区域内包括的若干个组成单元相对聚集。
当前基于路网数据，进行区域划分的优点是：区域分块比较规整，也更符合实际。
具体的，当前步骤下，也可以通过Kmeans聚类方法进行区域划分，区域划分方法具体为：
（1）初始判断条件：当目标区域面积大于预设的阈值时；这里预设的阈值可以根据实际需求进行适应性调整；
（2）当触发初始判断条件即需要进行区域划分，则基于组成单元的分布情况，在确定了聚类数目后，通过Kmeans聚类方法进行区域划分，其中，每个子区域内包括的若干个组成单元相对聚集。
当前实施Kmeans聚类方法的优点是：划分过程可以自动化，避免手动切分，有效的提高了区域划分效率。
以图2为例，基于上述提出的路网划分方法和Kmeans聚类方法，可以利用路网数据或者利用Kmeans聚类的方法，将目标区域划分成若干个小块（即划分后得到的若干个子区域），其中，每个小块中的楼栋分布相对集中，不至于跨度太大的范围。
为了更好的对每个子区域进行识别和调用，本步骤下还包括：
给每一个子区域分配一个唯一的编码ID，使得在遍历每个子区域的时候，可以通过编码ID进行子区域的识别，以及进入到后续的迭代过程。
S400、按照凹多边形构建的方法，以每个组成单元的重心坐标为基础，当确定了用于构建第一凹多边形的连接点，以及连接点之间的连接顺序后，在子区域内构建第一凹多边形；
具体的，确定凹多边形的连接点包括：基于子区域内所有组成单元的重心坐标，确定用于构建第一凹多边形的连接点。
具体的，确定连接点之间的连接顺序包括：
首先，基于每个组成单元下的重心坐标，首先进行纵坐标偏差值x i以及横坐标偏差值y i的计算；然后，基于所得的x i和y i进行反正切值z i的计算；即在确定了第i个重心坐标点的纵坐标偏差值x i和横坐标偏差值y i后，按照反正切值的计算公式：
z i=arctan（x i，y i）；
进行第i个重心坐标点下的反正切值z i的计算。
其次，在确定了重心坐标对应的反正切值后，进行由低到高的排序；然后，再按照相同的排序方式，基于横坐标对已排好序的反正切值序列进行第二次排序后，确定连接点之间的连接顺序。
S500、基于单元属性数据确定目标网格的平衡条件，并通过平衡条件确定第一凹多边形中每个连接点对应组成单元的属性取值；其中，从起始点开始，按照点与点之间的连接顺序，进行属性取值的累加，当累加值满足平衡条件时，将所有参与累加的组成单元划分到目标网格，并确定进入到下一次累加过程的起始点，经过若干次累加过程，当遍历到第一凹多边形的末尾点时，结束当前区域下的累加过程，进入到下一个子区域下的目标网格划分；
具体的，根据实际需求，可按照以下几种方法确定平衡条件：
（1）选择比例法确定平衡条件，包括将目标网格内组成单元对应多个属性的比值保持在预设的比例下；还是基于图2-图3进行举例说明：
假设要保证每个网格内总人口数和总企业数保持2:1的比例，但是一般情况下不可能刚好符合，因此可以设定一定的浮动范围，如0.02；
那么当前步骤下可确定的平衡条件为：
|总人口数/总企业数-1/2|<=0.02。
（2）选择单属性阈值法确定平衡条件，包括将目标网格内组成单元对应单个属性类型下的属性数据取值汇总在预设的第一阈值范围内；还是基于图2-图3进行举例说明：
假设要保证每个网格内总人口总数是2000左右，则可以设定一个误差浮动范围，如5%；
那么当前步骤下可以确定的平衡条件为：
|总人口数-2000|<=2000*0.05。
（3）选择多属性转化成单属性法确定平衡条件，包括将目标网格内组成单元对应多个属性类型按预设的权重值，汇总成单个属性类型，并将目标网格内组成单元在汇总所得的单个属性类型下的属性取值汇总在预设的第二阈值范围内；还是基于图2-图3进行举例说明：
假设要保持目标网格内汇总的人口数和企业数平衡，但是大多数的楼栋里面都没有企业，那么在汇总之后则会导致人口数和企业数在数量上不匹配。因此，为了保证数量上的平衡，就需要将人口数和企业数进行统一，可参考的方案包括将人口数和企业数转化到同一个维度下后，进行平衡计算。例如：
将企业数按照一定比例换算成人口数之后，确定一个总阈值，之后，按照选择单属性阈值法来确定平衡条件。
（4）选择属性阈值优先达到法确定平衡条件，包括将目标网格内组成单元的多个属性下各自的属性取值汇总值分别约束在预设的第三阈值范围内，并规定优先达到第三阈值范围的属性项作为优选项。还是基于图2-图3进行举例说明：
假设要保持目标网格内汇总的人口数和楼栋总面积数的平衡，则可以对人口数和楼栋总面积的最大取值分别设定一个阈值。例如，将汇总人口数保持在2000左右，误差是5%，将汇总楼栋面积保持在30000m2左右，误差是10%，则：
1、人口数的平衡条件设定为：
|总人口数-2000|<=2000*0.05；
2、楼栋面积的平衡条件设定为：
|总面积-30000|<=30000*0.1。
由于同一个网格内同时满足上述两个平衡条件的概率很小，因此，本实施例下，使用判断属性阈值优先达到的方法，即基于人口数的平衡条件条件下，若人口总数的汇总值先达到其平衡条件，就停止当前网格内人口数的汇总，且，不在累计计算楼栋的总面积；或者：
基于楼栋面积的平衡条件下，若楼栋面积的汇总值先达到其平衡条件，则认为当前网格已达到平衡，分别停止当前网格内人口数的汇总，以及楼栋的总面积的汇总。
S600、在完成对所有组成单元的网格划分后，输出平衡网格的构建结果。
实施例2：
在进行网格划分的时候，若存在超出平衡条件的组成单元，则将超出平衡条件的组成单元作为一个特殊值单元，并将其从组成单元集合中先筛选出来，不参与平衡网格的构建。
另外，在输出平衡网格的构建结果时，将筛选出的每个特殊值单元单独作为一个网格，并合并到最终输出的网格划分结果中，从而提高网格划分的准确度。
结合实施例1和实施例2，在对输出结果的准确度进行判断的时候，可以选择平衡网格评价指标计算方法，包括将每个网格单元的属性汇总值与平衡条件进行对比，计算两者之间的相对误差，判断输出结果的准确度。例如，可以设定一个判断阈值为5%，当计算所得的相对误差低于5%时，则当前的输出结果没有问题，可以用于后期的分析或呈现。
另外，在评价指标报表的时候，可以预先对每个网格、组成单元标记一个唯一的编码ID，然后，按照每个分组ID、网格ID、网格属性值汇总或者属性比例值、阈值或者比例、误差值和相对误差的顺序，计算之后形成评价指标报表。
实施例3：
本发明另一发明公开的一种构建平衡网格的系统，请参考图4，该系统包括：
属性数据获取模块10，用于针对若干个需划分到目标网格的组成单元，获取其用确定目标网格平衡条件的单元属性数据；
区域面积计算模块20，用于确定目标网格对应的区域以及区域面积；基于区域面积大小判断是否需要进行区域分割，若是，则基于区域分割模块进行区域划分；若否，则基于第一凹多边形构建模块和网格划分模块，以当前所述目标网格对应的区域为对象，进行区域内第一凹多边形的构建以及目标网格的划分；其中，基于组成单元的地理位置，将包括所有的组成单元的区域作为所述目标网格对应的区域；
区域分割模块30，用于按照区域划分算法进行区域划分后，得到若干个子区域；遍历每个子区域，且，每当遍历到一个子区域的时候，进行子区域内第一凹多边形的构建，以及基于所述第一凹多边形进行目标网格的划分；
第一凹多边形构建模块40，用于按照凹多边形构建的方法，以每个组成单元的重心坐标为基础，当确定了用于构建第一凹多边形的连接点，以及连接点之间的连接顺序后，在子区域内构建第一凹多边形；
网格划分模块50，用于基于单元属性数据确定目标网格的平衡条件，以及通过平衡条件确定第一凹多边形中每个连接点对应组成单元的属性取值；从起始点开始，按照点与点之间的连接顺序，进行属性取值的累加，当累加值满足平衡条件时，将所有参与累加的组成单元划分到目标网格，并确定进入到下一次累加过程的起始点，经过若干次累加过程，当遍历到第一凹多边形的末尾点时，结束当前的累加过程；
数据输出模块60，用于当完成对所有组成单元的网格划分后，输出平衡网格的构建结果。
基于前述实施例，如图5所示，网格划分模块50包括：
比例法选择模块51，用于将目标网格内组成单元对应多个属性的比值保持在预设的比例下；
单属性阈值法选择模块52，用于将目标网格内组成单元对应单个属性类型下的属性取值汇总在预设的第一阈值范围内；
多属性转化成单属性法选择模块53，用于将目标网格内组成单元对应多个属性类型按预设的权重值，汇总成单个属性类型，并将目标网格内组成单元在汇总所得的单个属性类型下的属性取值汇总在预设的第二阈值范围内；
属性阈值优先达到法选择模块54，用于将目标网格内组成单元的多个属性下各自的属性取值汇总值分别约束在预设的第三阈值范围内，并规定优先达到第三阈值范围的属性项作为优选项。
本发明的一个实施例，如图6所示，一种终端设备100，包括处理器110、存储器120，其中，存储器120，用于存放计算机程序121；处理器110，用于执行存储器120上所存放的计算机程序121，实现上述图1-4任意一个所对应方法实施例中的数据处理方法。
所述终端设备100可以为桌上型计算机、笔记本、掌上电脑、平板型计算机、手机、人机交互屏等设备。所述终端设备100可包括，但不仅限于处理器110、存储器120。本领域技术人员可以理解，图6仅仅是终端设备100的示例，并不构成对终端设备100的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如：终端设备100还可以包括输入/输出接口、显示设备、网络接入设备、通信总线、通信接口等。通信接口和通信总线，还可以包括输入/输出接口，其中，处理器110、存储器120、输入/输出接口和通信接口通过通信总线完成相互间的通信。该存储器120存储有计算机程序121，该处理器110用于执行存储器120上所存放的计算机程序121，实现上述图1-4任意一个所对应方法实施例中的数据处理方法。
所述处理器110可以是中央处理单元（Central Processing Unit，CPU），还可以是其他通用处理器、数字信号处理器（Digital Signal Processor， DSP）、专用集成电路（Application Specific Integrated Circuit，ASIC）、现场可编程门阵列（Field-Programmable Gate Array， FPGA）或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
所述存储器120可以是所述终端设备100的内部存储单元，例如：终端设备的硬盘或内存。所述存储器也可以是所述终端设备的外部存储设备，例如：所述终端设备上配备的插接式硬盘，智能存储卡（Smart Media Card， SMC），安全数字（Secure Digital，SD）卡，闪存卡（Flash Card）等。进一步地，所述存储器120还可以既包括所述终端设备100的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器120用于存储所述计算机程序121以及所述终端设备100所需要的其他程序和数据。所述存储器还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，这些均属于本发明的保护之内。

Claims (10)

1.一种构建平衡网格的方法，其特征在于，包括：
S1、针对若干个需划分到目标网格的组成单元，获取其用于确定目标网格平衡条件的单元属性数据；
S2、确定目标网格对应的区域以及区域面积；将区域面积与预设面积阈值进行比较，当所述区域面积大于或等于预设面积阈值时，则执行步骤S3；其他情况下，则执行步骤S4-S5，以当前所述目标网格对应的区域为对象，进行区域内第一凹多边形的构建以及目标网格的划分；其中，基于组成单元的地理位置，将包括所有的组成单元的区域作为所述目标网格对应的区域；
S3、按照区域划分算法进行区域划分后，得到若干个子区域；遍历每个子区域，且，每当遍历到一个子区域的时候，执行步骤S4-S5，进行子区域内第一凹多边形的构建，以及基于所述第一凹多边形进行目标网格的划分；
S4、按照凹多边形构建的方法，基于子区域内所有组成单元的重心坐标，确定用于构建第一凹多边形的连接点；每个重心坐标下，首先进行纵坐标、横坐标偏差值的计算，然后，基于所得纵坐标、横坐标偏差值进行反正切值的计算；每个重心坐标先按照其对应的反正切值进行由低到高的排序，然后再按照相同的排序方式基于横坐标进行排序后，确定连接点之间的连接顺序；当确定了连接点之间的连接顺序后，在子区域内构建第一凹多边形；
S5、基于单元属性数据确定目标网格的平衡条件，并通过所述平衡条件确定第一凹多边形中每个连接点对应组成单元的属性取值；从起始点开始，按照点与点之间的连接顺序，进行属性取值的累加，当累加值满足平衡条件时，将所有参与累加的组成单元划分到目标网格，并确定进入到下一次累加过程的起始点，经过若干次累加过程，当遍历到第一凹多边形的末尾点时，结束当前区域下的累加过程，进入到下一个子区域下的目标网格划分；
S6、在完成对所有组成单元的网格划分后，输出平衡网格的构建结果。
2.根据权利要求1所述的一种构建平衡网格的方法，其特征在于，步骤S1中针对获取到的单元属性数据还包括：
基于单元属性数据的取值，进行数据类型的统一；
统一后的数据类型包括整型数据类型和浮点型数据类型。
3.根据权利要求1所述的一种构建平衡网格的方法，其特征在于，步骤S3中，所述按照区域划分算法，划分得到若干个子区域具体为：
当所述区域面积大于预设的阈值时，基于获取到的路网数据，将所述目标网格对应的区域划分成若干个子区域，其中，每个子区域内包括的若干个组成单元相对聚集。
4.根据权利要求1所述的一种构建平衡网格的方法，其特征在于，步骤S3中，所述按照区域划分算法，划分得到若干个子区域具体为：
当所述区域面积大于预设的阈值时，基于组成单元的分布情况确定聚类数目后，通过Kmeans聚类方法，进行区域划分，其中，每个子区域内包括的若干个组成单元相对聚集。
5.根据权利要求1所述的一种构建平衡网格的方法，其特征在于，步骤S3中还包括：
给每一个子区域分配一个唯一的编码ID，使得在遍历每个子区域的时候，可以通过编码ID进行子区域的识别。
6.根据权利要求1所述的一种构建平衡网格的方法，其特征在于，步骤S5中，所述基于单元属性数据确定目标网格的平衡条件具体为：
选择比例法确定平衡条件，包括将目标网格内组成单元对应多个属性的比值保持在预设的比例下；
选择单属性阈值法确定平衡条件，包括将目标网格内组成单元对应单个属性类型下的属性取值汇总在预设的第一阈值范围内；
选择多属性转化成单属性法确定平衡条件，包括将目标网格内组成单元对应多个属性类型按预设的权重值，汇总成单个属性类型，并将目标网格内组成单元在汇总所得的单个属性类型下的属性取值汇总在预设的第二阈值范围内；
选择属性阈值优先达到法确定平衡条件，包括将目标网格内组成单元的多个属性下各自的属性取值汇总值分别约束在预设的第三阈值范围内，并规定优先达到第三阈值范围的属性项作为优选项。
7.根据权利要求1所述的一种构建平衡网格的方法，其特征在于，步骤S6中，还包括以下子步骤：
S61、将不符合平衡条件的组成单元作为特殊值单元，其中，所述特殊值单元不参与平衡网格的构建；
S62、将每个特殊值单元单独作为一个网格，并合并到最终输出的网格划分结果中。
8.一种构建平衡网格的系统，其特征在于，包括：
属性数据获取模块，用于针对若干个需划分到目标网格的组成单元，获取其用确定目标网格平衡条件的单元属性数据；
区域面积计算模块，用于确定目标网格对应的区域以及区域面积；基于区域面积大小判断是否需要进行区域分割，若是，则基于区域分割模块进行区域划分；若否，则基于第一凹多边形构建模块和网格划分模块，以当前所述目标网格对应的区域为对象，进行区域内第一凹多边形的构建以及目标网格的划分；其中，基于组成单元的地理位置，将包括所有的组成单元的区域作为所述目标网格对应的区域；
区域分割模块，用于按照区域划分算法进行区域划分后，得到若干个子区域；遍历每个子区域，且，每当遍历到一个子区域的时候，进行子区域内第一凹多边形的构建，以及基于所述第一凹多边形进行目标网格的划分；
第一凹多边形构建模块，用于按照凹多边形构建的方法，基于子区域内所有组成单元的重心坐标，确定用于构建第一凹多边形的连接点；每个重心坐标下，首先进行纵坐标、横坐标偏差值的计算，然后，基于所得纵坐标、横坐标偏差值进行反正切值的计算；每个重心坐标先按照其对应的反正切值进行由低到高的排序，然后再按照相同的排序方式基于横坐标进行排序后，确定连接点之间的连接顺序；当确定了连接点之间的连接顺序后，在子区域内构建第一凹多边形；
网格划分模块，用于基于单元属性数据确定目标网格的平衡条件，以及通过平衡条件确定第一凹多边形中每个连接点对应组成单元的属性取值；从起始点开始，按照点与点之间的连接顺序，进行属性取值的累加，当累加值满足平衡条件时，将所有参与累加的组成单元划分到目标网格，并确定进入到下一次累加过程的起始点，经过若干次累加过程，当遍历到第一凹多边形的末尾点时，结束当前的累加过程；
数据输出模块，用于当完成对所有组成单元的网格划分后，输出平衡网格的构建结果。
9.根据权利要求8所述的一种构建平衡网格的系统，其特征在于，所述网格划分模块包括以下子模块：
比例法选择模块，用于将目标网格内组成单元对应多个属性的比值保持在预设的比例下；
单属性阈值法选择模块，用于将目标网格内组成单元对应单个属性类型下的属性取值汇总在预设的第一阈值范围内；
多属性转化成单属性法选择模块，用于将目标网格内组成单元对应多个属性类型按预设的权重值，汇总成单个属性类型，并将目标网格内组成单元在汇总所得的单个属性类型下的属性取值汇总在预设的第二阈值范围内；
属性阈值优先达到法选择模块，用于将目标网格内组成单元的多个属性下各自的属性取值汇总值分别约束在预设的第三阈值范围内，并规定优先达到第三阈值范围的属性项作为优选项。
10.一种终端设备，其特征在于，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器，用于执行所述存储器上所存放的计算机程序，实现如权利要求1至权利要求7任意一项所述的构建平衡网格的方法所执行的操作。
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