CN112954623A - 一种基于手机信令大数据的居民入住率估算方法 - Google Patents

一种基于手机信令大数据的居民入住率估算方法 Download PDF

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CN112954623A CN202110122469.2A CN202110122469A CN112954623A CN 112954623 A CN112954623 A CN 112954623A CN 202110122469 A CN202110122469 A CN 202110122469A CN 112954623 A CN112954623 A CN 112954623A
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Abstract

本发明公开了一种基于手机信令大数据的居民入住率估算方法，涉及空间规划领域，包括以下步骤：提取手机信令大数据中各用户属性及出行信息，根据手机用户数量与手机普及率，对属性为居住的用户进行数据扩样，基于人口结构基础库和居住用户扩样数据进行分层扩样，并对扩样后的总量和分组数据进行校核，根据手机信令驻留信息，判断用户是否为核心用户，根据上述产生的核心用户驻留信息，判断用户出行类型。本发明考虑了利用传统调查手段获取居民入住率信息往往周期长、难度大、成本高等问题，提出了一种基于手机信令大数据的居民入住率估算方法，该方法可对手机用户的通勤行为进行观测与分析，所获取的数据时空连续性强，精度和时效性较高。

Description

一种基于手机信令大数据的居民入住率估算方法
技术领域
本发明涉及空间规划领域，尤其涉及一种基于手机信令大数据的居民入住率估算方法。
背景技术
近年来我国城市用地形态和用地结构及城市人口发生较大变化，城市居民在时空范围上也发生了较大变化。居民入住率调查由于涉及人口多、范围广，往往需要较长的周期、巨大的人力及成本。随着新技术的不断发展，传统的居民入住率调查方法局限性。
如果能够提供一种技术手段，可快速统计城市居民入住率，可以提升传统数据调查的时效性并降低成本，为政府减轻负担，为决策提供技术支撑。
近年来随着手机普及率的迅猛提升，手机几乎覆盖所有城市人口，而运用手机信令分析技术对居民入住率进行计算成为了一个较好的选择。手机信令大数据作为一种时空轨迹大数据，基于基站进行定位，具有海量性、真实性、连续性、完整性、及时性和无感知性，可对交通出行的整个过程进行观测。运用手机信令大数据进行计算居民入住率，可有效减少调查时长，降低成本及人力损耗。
发明内容
本发明要解决的技术问题在于针对现有居民入住率调查存在的周期长、成本大的问题，提供一种基于手机信令大数据的居民入住率估算方法，提升数据获取的时效性，降低数据获取成本，为提供支持。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
本发明提供一种基于手机信令大数据的居民入住率估算方法，该方法包括以下步骤：
S1：提取手机信令大数据中各用户属性及其出行信息；
S2：根据某种运营商用户数量与手机普及率，扩样居住用户；
S3：根据人口结构基础库和居住用户扩样数据进行分层扩样，对扩样后的总量和分组数据进行校核；
S4：根据手机信令驻留信息，判断用户是否为核心用户；
S5：根据S4产生的核心用户驻留信息，判断用户出行类型；
S6：在S5的基础上，结合用户出行位置信息，判断用户出行终点位置网格，从而计算各网格驻留集计信息；
S7：根据城市区域划分图层及各网格驻留集计信息，计算区域居住人口；
S8：利用空间消费系数估算模型，计算人均居住空间消费系数；
S9：根据S7产生的区域居住人口和S8产生的人均居住空间消费系数，计算区域实际居住面积；
S10：根据区域建筑物大数据，获取建筑物基底面积和楼层数量，计算区域居住空间总量；
S11：根据S9产生的区域实际居住面积和S10产生的区域居住空间总量，计算区域居民入住率；
S12：将估算产生的居民入住率与实际调查结果进于比对，并通过基于遗传算法的空间消费系数估算模型的对进行校正。
，步骤S1包括：提取手机信令大数据中各用户属性及其出行信息，具体包括：获取用户性别、年龄、居住地以及驻留信息、出行信息等手机信令数据。
进一步地，本发明的所述的步骤S2中，根据手机用户数量及手机普及率，居住用户，具体步骤为：
S2.1：获取手机用户数量、手机普及率；
S2.2：根据运营商用户数量及手机普及率，对居住用户数量进行扩样。
进一步地，本发明的所述的步骤S3中，根据居住用户扩样扩样数据和人口结构基础库进行分层扩样，对扩样后的总量和分组数据进行校核，具体步骤为：
S3.1：获取人口结构基础库分层扩样；
S3.2：根据步骤S2.2计算的居住用户扩样数据和S3.1获取的人口结构基础库进行分层扩样，对扩样后的居住用户总量与分组用户量进行校核；
S3.3：产生校核后的扩样数据。
进一步地，本发明的所述的步骤S4中，根据手机信令驻留信息，判断用户是否为核心用户，具体如下：
S4.1：获取手机信令驻留信息；
S4.2：对手机用户驻留信息进行判断，即对每一个手机用户的驻留时长进行判断。其中，当一个自然月内用户在某区域出现超过10天时被标记核心用户，否则视为流动人口用户。
进一步地，本发明的所述的步骤S5中，根据S4产生的核心用户驻留信息，判断用户出行类型，具体如下：
S5.1：分别定义工作目的工作时段和休息时段，本实施例定义9:00-18:00为工作时段，21:00-7:00为休息时段；
S5.2：对用户出行类型进行判断，即判断用户在不同时段驻留的最长时间位置为潜在职住地，根据最长停留时段判断驻留类型；
S5.3：计算得出居住用户数。
进一步地，本发明的所述的步骤S6中，在S5的基础上，结合用户出行位置信息，判断用户出行终点位置网格，从而计算各网格驻留集计信息，具体如下：
S6.1：获取用户出行位置信息；
S6.2：根据用户出行位置信息判断用户终点位置网格，从而得出位置网格信息；
S6.3：根据S5产生的居住用户数及S6.2产生的位置网格信息，推算各网格驻留集计信息。
进一步地，本发明的所述的步骤S7中，根据城市区域划分图层(以为例进行阐述)及各网格驻留集计信息，计算区域居住人口，具体如下：
S7.1：获取城市区域划分图层、住宅POI数据；
S7.2：采用面积权重(非中心城区)和POI(商业住宅，仅为中心城区)权重相结合的方式将空间网格驻留集计信息分配到上。
首先，对于包含POI数据的网格，假设网格内每个POI点有均等的机会获取居住人口，即每个网格内部的POI点人口分配权重相同，通过以下方法可计算出包含POI点的的人口量：
Figure BDA0002928958960000041
Popi＝∑POIji*m
其中：
POIj表示POI点从网格j中均分得到的人口数；
Gj表示网格j包含的人口数；
N表示网格j包含的POI点的总量；
Popi表示i(TAZi)集计内部所有POI点得到的人口数，假设TAZi内部包含m个位于网格j内部的POI点，则POIji表示同时位于网格j与TAZi内部POI点对应的人口数。
S7.3：在S7.2的基础上，剔除包含了POI点的网格，将剩余不包含POI点的网格信息按照面积权重分配到各，计算不包含POI点的的居住人口，具体方法如下：
Figure BDA0002928958960000042
其中：
Infoi表示按照面积权重分配到的居住人口；
Si表示网格j与i的相交面积；
n表示与网格j产生相交关系的的数量。
进一步地，本发明的所述的步骤S8中，利用空间消费系数估算模型，计算人均居住空间消费系数，具体如下：
S8.1：将城市区域划分为n个子区；
S8.2：构建空间消费系数估算模型。首先，建立模型目标函数：
Figure BDA0002928958960000051
式中：
Sei为估计得到的i子区中的建筑空间总面积(m2)；
Soi为i子区中的从遥感数据中得到的实际中建筑空间总面积(m2)；
n为子区的总个数；
min(x)为目标函数值，即各分区误差的平方和最小值。
aij为i分区中的人口(population)(j＝1是为城市人口，j＝2时为农村人口)；
xij为i分区中居住空间消费系数(j＝1是城区居住空间消费系数，j＝2是农村居住空间消费系数(m2/population)；
Cik为i分区中七种不同就业类型(包括居住岗位、工业仓储、行政办公商业金融、教育科研、其它公建和其它岗位)中的第k种的就业岗位数(employee)；
xik为与cik相对应的i分区中第k种的非居住空间消费系数(m2/employee)。
S8.3：构建模型约束条件。由于空间消费系数为建筑面积与人口或就业的比值，则它同时是容积率与人口密度或就业密度的比值。在人口密度不变的情况下，空间消费系数与容积率成正比。由于城市资源与环境限制，容积率不会无限增加，因此容积率存在合理的区间，从而空间消费系数也就存在合理的比例范围，其约束方程式如下：
居住空间消费系数Lij≤xij≤Uij，其中Lij＞0，Uij＞0
非居住空间消费系数Qik≤xik≤Wik，其中Qij＞0，Wij＞0
式中：
xij为i分区中第j种居住空间消费系数(j＝是为城市居住空间消费系数，j＝2时为农村居住空间消费系数)；
Lij为i分区中第j种居住空间消费系数可被允许的最小值；
Uij为i分区中第j种居住空间消费系数可被允许的最大值；
xik为i分区中七种不同类别就业类型中的第k种非居住空间消费系数；
Qik为i分区中第k种非居住空间消费系数可被允许的最小值；
Wik为i分区中第k种非居住空间消费系数可被允许的最大值。
S8.4：基于遗传算法对空间消费系数估算模型求解各分区的空间消费系数，产生人均空间消费系数。
进一步地，本发明的所述的步骤S9中，根据S7产生的区域居住人口总量和S8产生的人均居住空间消费系数，计算区域实际居住面积，具体方法如下：
A＝Pop*x
其中：
A为区域实际居住面积；
Pop为区域居住人口数量；
x为人均空间消费系数。
进一步地，本发明的所述的步骤S10中，根据区域建筑物大数据，获取建筑物基底面积和楼层数量，计算区域居住空间总量，具体如下：
S10.1：获取区域建筑物大数据，包括每个建筑物基底面积、楼层数量；
S10.2：统计区域建筑物数量，记为m。根据每个建筑物的基底面积和楼层数量，计算对应建筑物的居住空间总量，具体计算方法如下：
Bi＝A0*H
其中：
Bi表示区域第i个建筑物的居住空间总量；
A0表示建筑物的基底面积；
H表示建筑物的高度。
S10.3：计算区域居住空间总量，如下：
Figure BDA0002928958960000071
其中：
T为区域居住空间总量；
Bi为区域第i个建筑物的居住空间总量；
m表示区域建筑物总量。
进一步地，本发明的所述的步骤S11中，根据S9产生的区域实际居住面积和S10产生的区域居住空间总量，计算区域居民入住率，具体方法如下：
Figure BDA0002928958960000072
其中：
Occ表示区域居民入住率；
A表示区域实际居住面积；
T为区域居住空间总量。
进一步地，本发明的所述的步骤S12中，
本发明产生的有益效果是：本发明的基于手机信令大数据的居民入住率估算方法，充分考虑了利用传统调查手段获取居民入住率信息往往周期长、难度大、成本高等问题，构建了一种基于手机信令大数据的居民入住率估算方法，通过利用手机信令技术对手机用户的通勤行为进行观测与分析，极大提升了传统调查方法的时效和精度，解决了现有居民入住率调查存在的周期长、成本大的问题，提供一种基于手机信令大数据的居民入住率估算方法，提升数据获取的时效性，降低数据获取成本，为提供支持。
附图说明
图1是本发明实施例提供的一种基于手机信令大数据的居民入住率估算方法的流程示意图；
图2是本发明实施例提供的一种基于手机信令大数据的居民入住率估算方法的具体实施技术路线图。
图3是本发明实施例提供的一种运用遗传算法估计空间消费系数的流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示是本发明实施例提供的一种基于手机信令大数据的居民入住率估算方法的流程示意图，图2是本发明实施例提供的一种基于手机信令大数据的居民入住率估算方法的具体实施技术路线图。包括以下步骤：
S1：提取手机信令大数据中各用户属性及其出行信息；
本发明实施例中选择2018、2019年联通运营商用户数据作为研究数据，联通智慧足迹提供的Daas平台获取包含用户年龄、性别、驻留信息、位置信息、出行信息等所需数据。
S2：根据手机用户数量及手机普及率，扩样居住用户；
在本发明实施例中，步骤S2中，具体包括以下步骤：
S2.1：获取手机用户数量、手机普及率；
其中，本实施例根据Daas平台提供的手机信令数据，利用SQL语句统计手机用户数量；根据市场调查数据获取手机普及率。
S2.2：根据运营商用户数量及手机普及率，对居住用户数量进行扩样。
S3：根据居住用户扩样数据和人口结构基础库进行分层扩样，对扩样后的总量和分组数据进行校核；
在本发明实施例中，步骤S3中，具体包括以下步骤：
S3.1：利用联通智慧足迹Daas平台获取人口结构基础库分层扩样；
S3.2：根据步骤S2.2计算的居住用户扩样数据和S3.1获取的人口结构基础库进行分层扩样，对扩样后的居住用户总量与分组用户量(按性别/年龄分组用户量)进行校核；
S3.3：经过S3.2校核后，产生校核后的扩样数据。
S4：根据手机信令驻留信息，判断用户是否为核心用户；
在本发明实施例中，步骤S4中，具体包括以下步骤：
S4.1：利用联通智慧足迹Daas平台，获取每个用户的手机信令驻留信息；
S4.2：对手机用户驻留信息进行判断，即对每一个手机用户的驻留时长进行判断。
其中，利用SQL语句判断在一个自然月内用户在某区域出现天数，如果该用户出现天数超过10天时，则被标记核心用户，否则视为流动人口用户。
S5：据S4产生的核心用户驻留信息，判断用户出行类型；
在本发明实施例中，步骤S5中，具体包括以下步骤：
S5.1：为了区分职住类型，分别定义工作目的工作时段和休息时段，本实施例定义9:00-18:00为工作时段，21:00-7:00为休息时段；
S5.2：运用SQL语句对每个用户出行类型进行判断，即根据用户驻留的最长时间位置，判断其为潜在职住地，根据用户在工作时段和休息时段的最长停留时段，判断其驻留类型；
S5.3：在S5.2基础上统计得出居住用户数。
S6：在S5的基础上，结合用户出行位置信息，判断用户出行终点位置网格，从而计算各网格驻留集计信息；
在本发明实施例中，步骤S6中，具体包括以下步骤：
S6.1：利用联通智慧足迹Daas平台获取用户出行位置信息；
S6.2：利用GIS技术对武汉市市域进行网格划分，根据用户出行位置信息判断用户终点位置网格，从而得出位置网格信息；
S6.3：根据S5产生的居住用户数及S6.2产生的位置网格信息，利用GIS技术统计得出各网格驻留集计信息。
S7：根据城市区域划分图层(以为例进行阐述)及各网格驻留集计信息，计算区域居住人口；
在本发明实施例中，步骤S7中，具体包括以下步骤：
S7.1：利用GIS技术获取城市区域划分图层、住宅POI数据；
S7.2：采用面积权重(非中心城区)和POI(商业住宅，仅为中心城区)权重相结合的方式将空间网格驻留集计信息分配到上。具体实施方法如下：
首先，对于包含POI数据的网格，假设网格内每个POI点有均等的机会获取居住人口，即每个网格内部的POI点人口分配权重相同，通过以下方法可计算出包含POI点的的人口量：
Figure BDA0002928958960000101
Popi＝∑POIji*m
其中：
POIj表示POI点从网格j中均分得到的人口数；
Gj表示网格j包含的人口数；
N表示网格j包含的POI点的总量；
Popi表示i(TAZi)集计内部所有POI点得到的人口数，假设TAZi内部包含m个位于网格j内部的POI点，则POIji表示同时位于网格j与TAZi内部POI点对应的人口数。
S7.3：在S7.2的基础上，剔除包含了POI点的网格，将剩余不包含POI点的网格信息按照面积权重分配到各，计算不包含POI点的的居住人口，具体方法如下：
Figure BDA0002928958960000111
其中：
Infoi表示按照面积权重分配到的居住人口；
Si表示网格j与i的相交面积；
n表示与网格j产生相交关系的的数量。
S8：利用空间消费系数估算模型，计算人均居住空间消费系数；
在本发明实施例中，步骤S8中，具体包括以下步骤：
S8.1：利用GIS技术将城市区域划分为n个子区；
S8.2：构建空间消费系数估算模型。首先，建立模型目标函数：
Figure BDA0002928958960000112
式中：
Sei为估计得到的i子区中的建筑空间总面积(m2)；
Soi为i子区中的从遥感数据中得到的实际中建筑空间总面积(m2)；
n为子区的总个数；
min(x)为目标函数值，即各分区误差的平方和最小值。
aij为i分区中的人口(population)(j＝1是为城市人口，j＝2时为农村人口)；
xij为i分区中居住空间消费系数(j＝1是城区居住空间消费系数，j＝2是农村居住空间消费系数(m2/population)；
cik为i分区中七种不同就业类型(包括居住岗位、工业仓储、行政办公商业金融、教育科研、其它公建和其它岗位)中的第k种的就业岗位数(employee)；
xik为与cik相对应的i分区中第k种的非居住空间消费系数(m2/employee)。
S8.3：构建模型约束条件。由于空间消费系数为建筑面积与人口或就业的比值，则它同时是容积率与人口密度或就业密度的比值。在人口密度不变的情况下，空间消费系数与容积率成正比。由于城市资源与环境限制，容积率不会无限增加，因此容积率存在合理的区间，从而空间消费系数也就存在合理的比例范围，其约束方程式如下：
居住空间消费系数Lij≤xij≤Uij，其中Lij＞0，Uij＞0
非居住空间消费系数Qik≤xik≤Wik，其中Qij＞0，Wij＞0
式中：
xij为i分区中第j种居住空间消费系数(j＝是为城市居住空间消费系数，j＝2时为农村居住空间消费系数)；
Lij为i分区中第j种居住空间消费系数可被允许的最小值；
Uij为i分区中第j种居住空间消费系数可被允许的最大值；
xik为i分区中七种不同类别就业类型中的第k种非居住空间消费系数；
Qik为i分区中第k种非居住空间消费系数可被允许的最小值；
Wik为i分区中第k种非居住空间消费系数可被允许的最大值。
S8.4：基于遗传算法对空间消费系数估算模型求解各分区的空间消费系数，产生人均空间消费系数。
其中，图3是本发明实施例提供的一种运用遗传算法估计空间消费系数的流程图，基于遗传算法的一般运算步骤如下：
(1)根据具体优化问题确定模型的决策变量和目标函数，对模型的表现型根据一定规则进行编码。根据模型目标函数确定量化评价个体的适应度函数。
(2)设定初始计数器t←0，设T为最大进化代数；随机产生N个初始个体，从而构成初始群体P(O)。
(3)根据设定的适应度函数，计算出群体P(t)中的个体的适应度。
(4)在群体中利用选择算子。根据个体适应度，从群体中选出较为优良的个体，并将它们遗传到下一代群体中。
(5)将交叉算子作用于群体。随机对群体中的个体进行两两配对，根据交叉概率pc，在随机设定的交叉处配对个体交换部分染色体。
(6)通过选择、交叉、变异等操作后，得到下一代群体P(t)。
(7)若t＜T，则t←t+1，跳转到步骤(3)；若t≥T或达到了模型要求的收敛条件，则输出在进化过程中适应度最大的个体，将其作为最优解。
本实施例利用MATLAB软件GADS工具箱对模型进行求解，具体实施如下：
(1)编码方法
本实施例构建的模型的变量维数较多，因此选取实数编码法进行编码，其长度为其变量数。
(2)适应度函数选择
由于GADS工具箱中的优化函数是使目标函数或者适应度函数最小化，其最佳适应度也是个体的最小适应度。而本模型就是求解目标函数最小化时的最优解，因此使用目标函数作为GADS工具箱运算中的适应度函数。
(3)群体大小
群体大小将影响运算时间和精度。群体规模太小时，收敛速度较快，但群体缺少多样性，从而使得最优解难以找到；而群体规模较大时，则收敛时间较长。通常n＝30～160，本实施例中选择的的群体大小为100。
(4)交叉概率Pc
Pc决定了上一代相交叉的几率，若概率过小，则影响运行效率；若概率过大，则可能破坏了高适应度个体的结构。一般上，Pc＝0.25～0.75，本实施例中选择的交叉概率为0.5。
(5)变异概率Pm
由于Pm的作用是使得算法跳出局部最优，太大会使得算法变成随机搜索，因此Pm通常不会很大。通常，Pm＝O.1～0.3，本实施例中选择的变异概率为0.2。
(6)迭代次数
通常要设置合适的迭代次数来使得运算终止，本实施例设定迭代次数为200。
S9：根据S7产生的区域居住人口总量和S8产生的人均居住空间消费系数，计算区域实际居住面积；
在本发明实施例中，步骤S9中，区域实际居住面积计算公式如下：
A＝Pop*x
其中：
A为区域实际居住面积；
Pop为区域居住人口数量；
x为人均空间消费系数。
S10：根据区域建筑物大数据，获取建筑物基底面积和楼层数量，计算区域居住空间总量，具体如下：
S10.1：利用GIS技术及市场调查数据获取区域建筑物大数据，包括每个建筑物基底面积、楼层数量；
S10.2：统计区域建筑物数量，记为m。根据每个建筑物的基底面积和楼层数量，计算对应建筑物的居住空间总量，具体计算方法如下：
Bi＝A0*H
其中：
Bi表示区域第i个建筑物的居住空间总量；
A0表示建筑物的基底面积；
H表示建筑物的高度。
S10.3：计算区域居住空间总量，如下：
Figure BDA0002928958960000151
其中：
T为区域居住空间总量；
Bi为区域第i个建筑物的居住空间总量；
m表示区域建筑物总量。
S11：根据S9产生的区域实际居住面积和S10产生的区域居住空间总量，计算区域居民入住率。
本实施例中，区域居民入住率计算方法如下：
Figure BDA0002928958960000152
其中：
Occ表示区域居民入住率；
A表示区域实际居住面积；
T为区域居住空间总量。
S1：
本发明产生的有益效果是：本发明的基于手机信令大数据的居民入住率估算方法，充分考虑了利用传统调查手段获取居民入住率信息往往周期长、难度大、成本高等问题，构建了一种基于手机信令大数据的居民入住率估算方法，通过利用手机信令技术对手机用户的通勤行为进行观测与分析，极大提升了传统调查方法的时效和精度，解决了现有居民入住率调查存在的周期长、成本大的问题，提供一种基于手机信令大数据的居民入住率估算方法，提升数据获取的时效性，降低数据获取成本，为提供支持。
以上所述，仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (13)

1.一种基于手机信令大数据的居民入住率估算方法，其特征在于，包括：
S1：提取手机信令大数据中各用户属性及其出行信息；
S2：根据某种运营商用户数量与手机普及率，扩样居住用户；
S3：根据人口结构基础库和居住用户扩样数据进行分层扩样，对扩样后的总量和分组数据进行校核；
S4：根据手机信令驻留信息，判断用户是否为核心用户；
S5：根据S4产生的核心用户驻留信息，判断用户出行类型；
S6：在S5的基础上，结合用户出行位置信息，判断用户出行终点位置网格，从而计算各网格驻留集计信息；
S7：根据城市区域划分图层及各网格驻留集计信息，计算区域居住人口：
S8：利用空间消费系数估算模型，计算人均居住空间消费系数；
S9：根据S7产生的区域居住人口和S8产生的人均居住空间消费系数，计算区域实际居住面积；
S10：根据区域建筑物大数据，获取建筑物基底面积和楼层数量，计算区域居住空间总量；
S11：根据S9产生的区域实际居住面积和S10产生的区域居住空间总量，计算区域居民入住率；
S12：将估算产生的居民入住率与实际调查结果进于比对，并通过基于遗传算法的空间消费系数估算模型的输出结果对模型进行校正。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1包括：提取手机信令大数据中各用户属性及其出行信息，具体包括：获取用户性别、年龄、居住地以及驻留信息、出行信息等手机信令数据。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤S2包括：根据手机用户数量及手机普及率，扩样居住用户，具体步骤为：
S2.1：获取手机用户数量、手机普及率；
S2.2：根据运营商用户数量及手机普及率，对居住用户数量进行扩样。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤S3包括：根据居住用户扩样扩样数据和人口结构基础库进行分层扩样，对扩样后的总量和分组数据进行校核，具体步骤为：
S3.1：获取人口结构基础库分层扩样；
S3.2：根据步骤S2.2计算的居住用户扩样数据和S3.1获取的人口结构基础库进行分层扩样，对扩样后的居住用户总量与分组用户量进行校核；
S3.3：产生校核后的扩样数据。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤S4包括：根据手机信令驻留信息，判断用户是否为核心用户，具体如下：
S4.1：获取手机信令驻留信息；
S4.2：对手机用户驻留信息进行判断。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，步骤S5包括：根据步骤4产生的核心用户驻留信息，判断用户出行类型，具体如下：
S5.1：分别定义工作目的工作时段和休息时段；
S5.2：
S5.3：计算得出居住用户数。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，步骤S6包括：在S5的基础上，结合用户出行位置信息，判断用户出行终点位置网格，从而计算各网格驻留集计信息，具体如下：
S6.1：获取用户出行位置信息；
S6.2：根据用户出行位置信息判断用户终点位置网格，从而得出位置网格信息；
S6.3：根据S5产生的居住用户数及S6.2产生的位置网格信息，推算各网格驻留集计信息。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，步骤S7包括：根据城市区域划分图层(以为例进行阐述)及各网格驻留集计信息，计算区域居住人口，具体如下：
S7.1：获取城市区域划分图层、住宅POI数据；
S7.2：采用面积权重(非中心城区)和POI(商业住宅，仅为中心城区)权重相结合的方式将空间网格驻留集计信息分配到上。
首先，对于包含POI数据的网格，假设网格内每个POI点有均等的机会获取居住人口，即每个网格内部的POI点人口分配权重相同，通过以下方法可计算出包含POI点的的人口量：
Figure FDA0002928958950000031
Popi＝∑POIji*m
其中：
POIj表示POI点从网格j中均分得到的人口数；
Gj表示网格j包含的人口数；
N表示网格j包含的POI点的总量；
Popi表示i(TAZi)集计内部所有POI点得到的人口数，假设TAZi内部包含m个位于网格j内部的POl点，则POIji表示同时位于网格j与TAZi内部POI点对应的人口数。
S7.3：在S7.2的基础上，剔除包含了POI点的网格，将剩余不包含POI点的网格信息按照面积权重分配到各，计算不包含POI点的的居住人口，具体方法如下：
Figure FDA0002928958950000032
其中：
Infoi表示按照面积权重分配到的居住人口；
Si表示网格j与i的相交面积；
n表示与网格j产生相交关系的的数量。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，步骤S8包括：利用空间消费系数估算模型，计算人均居住空间消费系数，具体如下：
S8.1：将城市区域划分为n个子区；
S8.2：构建空间消费系数估算模型。首先，建立模型目标函数：
Figure FDA0002928958950000041
式中：
Sei为估计得到的i子区中的建筑空间总面积(m2)；
Soi为i子区中的从遥感数据中得到的实际中建筑空间总面积(m2)；
n为子区的总个数；
min(x)为目标函数值，即各分区误差的平方和最小值。
aij为i分区中的人口(population)(j＝1是为城市人口，j＝2时为农村人口)；
xij为i分区中居住空间消费系数(j＝1是城区居住空间消费系数，j＝2是农村居住空间消费系数(m2/population)；
Cik为i分区中七种不同就业类型(包括居住岗位、工业仓储、行政办公商业金融、教育科研、其它公建和其它岗位)中的第k种的就业岗位数(employee)；
xik为与cik相对应的i分区中第k种的非居住空间消费系数(m2/employee)。
S8.3：构建模型约束条件。由于空间消费系数为建筑面积与人口或就业的比值，则它同时是容积率与人口密度或就业密度的比值。在人口密度不变的情况下，空间消费系数与容积率成正比。由于城市资源与环境限制，容积率不会无限增加，因此容积率存在合理的区间，从而空间消费系数也就存在合理的比例范围，其约束方程式如下：
居住空间消费系数 Lij≤xij≤Uij，其中Lij＞0，Uij＞0
非居住空间消费系数 Qik≤xik≤Wik，其中Qij＞0，Wij＞0
式中：
xij为i分区中第j种居住空间消费系数(j＝是为城市居住空间消费系数，j＝2时为农村居住空间消费系数)；
Lij为i分区中第j种居住空间消费系数可被允许的最小值；
Uij为i分区中第j种居住空间消费系数可被允许的最大值；
xik为i分区中七种不同类别就业类型中的第k种非居住空间消费系数；
Qik为i分区中第k种非居住空间消费系数可被允许的最小值；
Wik为i分区中第k种非居住空间消费系数可被允许的最大值。
S8.3：基于遗传算法对空间消费系数估算模型求解各分区的空间消费系数，产生人均空间消费系数。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，步骤S9包括：根据S7产生的区域居住人口总量和S8产生的人均居住空间消费系数，计算区域实际居住面积，具体方法如下：
A＝Pop*x
其中：
A为区域实际居住面积；
Pop为区域居住人口数量；
x为人均空间消费系数。
11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，步骤S10包括：根据区域建筑物大数据，获取建筑物基底面积和楼层数量，计算区域居住空间总量，具体如下：
S10.1：获取区域建筑物大数据，包括每个建筑物基底面积、楼层数量；
S10.2：统计区域建筑物数量，记为m。根据每个建筑物的基底面积和楼层数量，计算对应建筑物的居住空间总量，具体计算方法如下：
Bi＝A0*H
其中：
Bi表示区域第i个建筑物的居住空间总量；
A0表示建筑物的基底面积；
H表示建筑物的高度。
S10.3：计算区域居住空间总量，如下：
Figure FDA0002928958950000061
其中：
T为区域居住空间总量；
Bi为区域第i个建筑物的居住空间总量；
m表示区域建筑物总量。
12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，步骤S11包括：根据S9产生的区域实际居住面积和S10产生的区域居住空间总量，计算区域居民入住率，具体方法如下：
Figure FDA0002928958950000062
其中：
Occ表示区域居民入住率；
A表示区域实际居住面积；
T为区域居住空间总量。
13.根据权力要求12所述的方法，其特征在于，步骤S12包括：将估算产生的居民入住率与实际调查结果进行比对，如果估算结果与实际调查结果之间的误差在允许范围内，则；通过基于遗传算法的空间消费系数估算模型的对模型进行校正，直至二者间误差在容忍范围内为止。
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