CN118277452A - 基于要素流动大数据的边界效应量化方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了基于要素流动大数据的边界效应量化方法及系统，涉及边界效应量化技术领域，依据基本信息定义领域边界，基于时间、空间维度获取要素流动的边际条件，分析要素之间的相互作用建立要素流动的机器学习模型，结合边际效益、影响范围、累积效应生成领域边界效应的量化指标，利用大数据分析技术挖掘数据信息，通过机器学习模型分析要素流动与边界效应之间的关系，通过建立的机器学习模型对未来要素流动进行模拟和预测，并根据模拟和预测结果提供决议，依据不同的场景和影响因素为决策提供数据支持。该量化方法提供更全面、准确的要素流动信息，通过量化方法，使边界效应的分析更为科学和客观，为决策提供数据支持。

Description

基于要素流动大数据的边界效应量化方法及系统

技术领域

本发明涉及边界效应量化技术领域，具体涉及基于要素流动大数据的边界效应量化方法及系统。

背景技术

由于要素流动相关的数据来自不同的源头，且存在着数据分散的问题，现有技术通常只聚焦于单一方面的要素流动，缺乏对于整体系统的系统性和综合性分析，这使得在理解要素流动与边界效应之间复杂关系方面存在局限性，导致要素流动相关数据的碎片化和不一致性，这种情况使得对于要素流动的整体分析困难，无法全面理解要素流动对领域边界的影响；

基于此，本发明提出基于要素流动大数据的边界效应量化方法及系统，以提供更全面、准确的要素流动信息，通过量化方法，使边界效应的分析更为科学和客观，可应用于多个领域，为决策提供数据支持。

发明内容

本发明的目的是提供基于要素流动大数据的边界效应量化方法及系统，以解决背景技术中不足。

为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：基于要素流动大数据的边界效应量化方法，所述量化方法包括以下步骤：

量化系统从不同的来源获取与要素流动相关的数据，并对不同来源的数据整合后进行分类；

对每个要素进行标识并建立要素流动的基本信息，依据基本信息定义领域边界，获取要素流动的范围和影响范围；

基于时间、空间维度获取要素流动的边际条件，分析要素之间的相互作用建立要素流动的机器学习模型；

结合边际效益、影响范围、累积效应生成领域边界效应的量化指标，量化指标用于量化要素流动对领域边界的影响；

利用大数据分析技术挖掘数据信息，通过机器学习模型分析要素流动与边界效应之间的关系；

通过建立的机器学习模型对未来要素流动进行模拟和预测，并根据模拟和预测结果提供决议，依据不同的场景和影响因素为决策提供数据支持。

在一个优选的实施方式中，所述要素流动信息为城市交通流量，则所述量化方法包括以下步骤：

量化系统收集城市交通相关的数据，包括交通监控摄像头记录的车辆流量、移动应用程序中用户的实时位置数据、公共交通工具的运行数据；

将从不同来源获得的数据整合到数据库中，并将收集到的数据分类，分类包括汽车流量、公共交通流量、步行者流量；

对每个要素进行标识，标识包括起点、终点、数量、频率，对于车辆流量，标识起点和终点为每辆车通过的道路段，数量为通过该道路段的车辆数，频率为车辆通过的次数；

通过城市管理平台获取城市边界，基于城市边界获取交通流量的范围和影响范围，基于时间、空间维度确定交通流量的边际条件，边际条件包括每小时的交通流量变化情况以及不同地区的交通拥堵情况；

依据车辆之间的相互作用建立城市交通流量的机器学习模型，基于边际效益、影响范围、累积效应构建量化指标，量化指标用于量化交通流量对城市边界附近交通拥堵程度的影响；

利用大数据分析技术，挖掘交通数据中的信息，信息包括识别交通高峰期、分析交通流量的时空分布特征，通过机器学习模型分析交通流量与城市边界效应之间的关系；

利用建立的机器学习模型对未来交通流量进行模拟和预测，预测未来城市交通拥堵情况，并依据预测结果为城市交通管理和规划提供决策；

依据不同的交通管理政策、交通基础设施建设方案，为城市交通管理和规划决策提供数据支持。

在一个优选的实施方式中，基于时间、空间维度确定交通流量的边际条件，边际条件包括每小时的交通流量变化情况以及不同地区的交通拥堵情况，包括以下步骤：

对收集到的交通流量数据按小时进行分析，统计每小时内的交通流量变化情况，分析每小时内的交通流量趋势，包括高峰期、低峰期；

利用热力图可视化工具，展示交通流量在城市内的空间分布情况，识别交通拥堵区域，根据空间分析的结果，将城市划分为不同的区域或网格；

将时间维度和空间维度的分析结果进行整合，基于不同时间段和不同地区的交通流量变化情况，对时间维度和空间维度进行交叉分析，分析不同时间段内不同地区的交通拥堵情况，识别高峰期和低峰期的交通状况。

在一个优选的实施方式中，基于边际效益、影响范围、累积效应构建量化指标，量化指标用于量化交通流量对城市边界附近交通拥堵程度的影响，包括以下步骤：

使用线性模型计算交通流量与交通拥堵程度之间的关系，然后计算交通流量的斜率作为边际效益；

通过缓冲区分析确定交通拥堵程度在城市边界附近的分布情况，然后根据交通拥堵程度的变化幅度和距离城市边界的距离，计算影响范围；

采用时间序列分析方法，分析交通流量和交通拥堵程度的长期变化趋势，然后计算交通流量的累积效应；

将边际效益、影响范围和累积效应进行整合，得出综合评价交通流量对城市边界附近交通拥堵程度影响的量化指标，量化指标越大，表明交通流量对城市边界附近交通拥堵程度影响越大。

在一个优选的实施方式中，利用大数据分析技术，挖掘交通数据中的信息，信息包括识别交通高峰期、分析交通流量的时空分布特征，通过机器学习模型分析交通流量与城市边界效应之间的关系，包括以下步骤：

收集来自交通监控摄像头、移动应用程序、公共交通工具的交通数据，使用大数据分析技术对交通流量数据进行时间序列分析，挖掘交通流量数据中的周期性变化规律，确定高峰期的时间段；

使用热力图分析交通流量的时空分布特征，获取不同地区和不同时段的交通流量分布情况，并寻找交通拥堵的热点区域；

根据已识别的交通高峰期和交通流量的时空分布特征作为机器学习模型输入，通过机器学习模型输出交通流量对城市边界附近交通拥堵程度的影响程度；

根据机器学习模型输出结果制定相应的交通管理策略和规划措施。

在一个优选的实施方式中，利用建立的机器学习模型对未来交通流量进行模拟和预测，预测未来城市交通拥堵情况，并依据预测结果为城市交通管理和规划提供决策，包括以下步骤：

获取历史交通流量数据，包括车辆数量、车辆类型、时间信息，准备与历史数据相对应的未来时间段的特征数据，对历史和未来的交通数据进行特征提取和处理，转换特征格式包括时间特征、空间特征、交通事件特征；

将未来的特征数据输入到机器学习模型中，得到未来交通流量的预测结果，基于预测的交通流量数据，使用交通拥堵指标预测未来城市交通的拥堵情况；

分析未来交通拥堵状况的严重程度和分布特征，根据预测结果，制定相应的城市交通管理和规划决策，包括调整交通信号灯配时方案、增加或优化公共交通线路、建设新的道路或交通设施。

在一个优选的实施方式中，依据不同的交通管理政策、交通基础设施建设方案，为城市交通管理和规划决策提供数据支持，包括以下步骤：

收集历史交通流量数据、道路网络数据、公共交通运营数据、人口流动数据，使用建立的机器学习模型对不同的交通管理方案进行预测，并得出预测结果；

获取不同预测结果模拟执行后的参数，参数包括交通拥堵率、交通通行效率以及支出成本，对参数进行归一化处理，使参数数值映射到区间[0,1]；

综合分析归一化数值后对交通管理方案生成评估值进行评估；

将不同交通管理方案依据评估值由大到小进行排序，选择排序第一的交通管理方案作为城市交通管理方案。

基于要素流动大数据的边界效应量化系统，包括数据收集模块、边界定义模块、模型建立模块、指标生成模块、分析模块、模拟预测模块；

数据收集模块：从不同的来源获取与要素流动相关的数据，并对不同来源的数据整合后进行分类；

边界定义模块：对每个要素进行标识并建立要素流动的基本信息，依据基本信息定义领域边界，获取要素流动的范围和影响范围；

模型建立模块：基于时间、空间维度获取要素流动的边际条件，分析要素之间的相互作用建立要素流动的机器学习模型；

指标生成模块：结合边际效益、影响范围、累积效应生成领域边界效应的量化指标，量化指标用于量化要素流动对领域边界的影响；

分析模块：利用大数据分析技术挖掘数据信息，通过机器学习模型分析要素流动与边界效应之间的关系；

模拟预测模块：通过建立的机器学习模型对未来要素流动进行模拟和预测，并根据模拟和预测结果提供决议，依据不同的场景和影响因素为决策提供数据支持。

在上述技术方案中，本发明提供的技术效果和优点：

本发明通过量化系统从不同的来源获取与要素流动相关的数据，并对不同来源的数据整合后进行分类，对每个要素进行标识并建立要素流动的基本信息，依据基本信息定义领域边界，基于时间、空间维度获取要素流动的边际条件，分析要素之间的相互作用建立要素流动的机器学习模型，结合边际效益、影响范围、累积效应生成领域边界效应的量化指标，量化指标用于量化要素流动对领域边界的影响，利用大数据分析技术挖掘数据信息，通过机器学习模型分析要素流动与边界效应之间的关系，通过建立的机器学习模型对未来要素流动进行模拟和预测，并根据模拟和预测结果提供决议，依据不同的场景和影响因素为决策提供数据支持。该量化方法提供更全面、准确的要素流动信息，通过量化方法，使边界效应的分析更为科学和客观，可应用于多个领域，为决策提供数据支持。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明的方法流程图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例1：请参阅图1所示，本实施例所述基于要素流动大数据的边界效应量化方法，所述量化方法包括以下步骤：

量化系统从不同的来源获取与要素流动相关的数据，并对不同来源的数据整合后进行分类；

对每个要素进行标识并建立要素流动的基本信息，依据基本信息定义领域边界，获取要素流动的范围和影响范围；

基于时间、空间维度获取要素流动的边际条件，分析要素之间的相互作用建立要素流动的机器学习模型；

结合边际效益、影响范围、累积效应生成领域边界效应的量化指标，量化指标用于量化要素流动对领域边界的影响；

利用大数据分析技术挖掘数据信息，通过机器学习模型分析要素流动与边界效应之间的关系；

通过建立的机器学习模型对未来要素流动进行模拟和预测，并根据模拟和预测结果提供决议，依据不同的场景和影响因素为决策提供数据支持。

收集与要素流动相关的数据，例如人流、物流、信息流等，从不同的来源获取数据。整合来自不同源头的数据，确保数据的一致性和完整性。对收集到的数据进行分类，例如人口流动、交通流量、资源分配等，以便后续的分析和处理。对每个要素进行标识，包括起点、终点、数量、频率等，以建立要素流动的基本信息。明确定义领域边界，以确定要素流动的范围和影响范围。考虑时间、空间等维度，确定要素流动的边际条件，以更好地理解流动模式。建立要素流动的机器学习模型，考虑要素之间的相互作用，包括流动的方向、速度、密度等因素。设计边界效应的量化指标，如边际效益、影响范围、累积效应等，以量化要素流动对领域边界的影响。制定量化的测度方法，以评估要素流动对领域边界的影响程度。利用大数据分析技术，挖掘数据中的模式、趋势和异常，为后续分析提供支持。通过机器学习或深度学习方法，更好地理解要素流动与边界效应之间的关系，提高机器学习模型的精度和准确性。利用建立的机器学习模型对未来要素流动进行模拟和预测，以提供决策和应对未来的挑战。考虑不同的场景和影响因素，为决策提供可靠的数据支持，以应对不同情况下的需求和挑战。

本申请通过量化系统从不同的来源获取与要素流动相关的数据，并对不同来源的数据整合后进行分类，对每个要素进行标识并建立要素流动的基本信息，依据基本信息定义领域边界，基于时间、空间维度获取要素流动的边际条件，分析要素之间的相互作用建立要素流动的机器学习模型，结合边际效益、影响范围、累积效应生成领域边界效应的量化指标，量化指标用于量化要素流动对领域边界的影响，利用大数据分析技术挖掘数据信息，通过机器学习模型分析要素流动与边界效应之间的关系，通过建立的机器学习模型对未来要素流动进行模拟和预测，并根据模拟和预测结果提供决议，依据不同的场景和影响因素为决策提供数据支持。该量化方法提供更全面、准确的要素流动信息，通过量化方法，使边界效应的分析更为科学和客观，可应用于多个领域，为决策提供数据支持。

实施例2：本实施例通过实施例1中的技术方案来分析城市交通流量对城市边界的影响，所述量化方法包括以下步骤：

量化系统收集城市交通相关的数据，包括交通监控摄像头记录的车辆流量、移动应用程序中用户的实时位置数据、公交车、地铁等公共交通工具的运行数据等，将从不同来源获得的数据整合到一个统一的数据库中，确保数据的一致性和完整性，将收集到的数据分为不同的类别，例如私汽车流量、公共交通流量、步行者流量等，对每个要素进行标识，包括起点、终点、数量、频率等。例如，对于车辆流量，标识起点和终点为每辆车通过的道路段，数量为通过该道路段的车辆数，频率为车辆通过的次数。通过城市管理平台获取城市边界，以确定交通流量的范围和影响范围。基于时间、空间等维度确定交通流量的边际条件。例如，考虑每小时的交通流量变化情况，以及不同地区的交通拥堵情况，依据车辆之间的相互作用，包括车辆的行驶速度、密度等因素建立城市交通流量的机器学习模型，设计边界效应的量化指标，基于边际效益、影响范围、累积效应构建量化指标，量化指标用于量化交通流量对城市边界附近交通拥堵程度的影响。利用大数据分析技术，挖掘交通数据中的信息，信息包括识别交通高峰期、分析交通流量的时空分布特征等。通过机器学习模型分析交通流量与城市边界效应之间的关系，利用建立的机器学习模型对未来交通流量进行模拟和预测，例如预测未来几小时或几天内城市交通拥堵情况，为城市交通管理和规划提供决策。依据不同的交通管理政策、交通基础设施建设方案等因素，为城市交通管理和规划提供可靠的数据支持，以应对不同情况下的需求和挑战。

将从不同来源获得的数据整合到数据库中，并将收集到的数据分类，分类包括汽车流量、公共交通流量、步行者流量，包括以下步骤：

设计数据库结构，包括表的定义、字段的定义等。根据需要创建适当的索引以提高数据查询效率。

从交通监控摄像头获取汽车流量数据，包括车辆数量、车型等信息。从公共交通运营系统获取公共交通流量数据，包括公交车、地铁等运行数据。从移动应用程序中获取步行者流量数据，包括行人的实时位置信息。

清洗数据，处理缺失值、异常值等。对数据进行预处理，如数据格式转换、单位转换等。将清洗和预处理后的数据整合到数据库中。根据数据库设计将数据导入到相应的数据表中。

创建数据库中的表来存储不同类型的流量数据，例如创建汽车流量表、公共交通流量表、步行者流量表等。根据每种流量类型的特点，确定表的字段结构，包括时间、地点、数量、车型/交通工具类型等。将整合后的数据按照流量类型分类存储到相应的数据表中。

根据查询需求创建适当的索引，以提高数据检索效率。对数据库进行优化，如定期清理冗余数据、优化查询语句等。

对每个要素进行标识，标识包括起点、终点、数量、频率，对于车辆流量，标识起点和终点为每辆车通过的道路段，数量为通过该道路段的车辆数，频率为车辆通过的次数，包括以下步骤：

对从交通监控摄像头获取的车辆流量数据进行预处理，包括清洗数据、去除重复记录、处理缺失值等。

根据交通监控摄像头记录的车辆位置信息，识别每辆车通过的道路段。将道路网格化或划分成小段，以便对车辆流量进行更细粒度的标识。

对于每辆车通过的道路段，识别其起点和终点，即车辆进入道路段的位置和离开道路段的位置。将起点和终点的位置信息记录下来，用于后续的分析和处理。

统计每个道路段通过的车辆数量，即每个道路段上的车流量。根据车辆的唯一标识（如车牌号）或者车辆的通过时间进行计数，确保准确统计每个车辆通过的次数。

统计每个道路段上车辆通过的次数，即车辆通过道路段的频率。根据时间段（如每小时、每天）来计算车辆通过道路段的频率。

将识别的道路段、起点、终点、数量和频率等信息记录到数据库或数据文件中。确保记录的数据结构清晰，便于后续的查询和分析。

通过城市管理平台获取城市边界，基于城市边界获取交通流量的范围和影响范围，包括以下步骤：

通过城市管理平台或相关政府部门获取城市边界的地理信息数据，通常以地理信息系统（GIS）数据的形式提供。确保获取的城市边界数据准确、完整，并包含必要的空间参考信息。

对获取的城市边界数据进行处理和清洗，确保数据的质量和准确性。对边界数据进行投影转换、坐标系转换等操作，以便与其他数据进行匹配和分析。

基于城市边界数据，确定分析的范围，即城市内的区域。根据城市边界数据绘制城市范围的边界线或面，作为交通流量分析的范围。从之前收集的交通流量数据中获取与城市范围内相关的数据，包括汽车流量、公共交通流量、步行者流量等数据。

将交通流量数据与城市边界数据进行空间叠加分析，以确定城市范围内各个区域的交通流量情况。使用GIS软件或空间分析工具进行交通流量范围的空间分布分析，如热力图、流向图等。

根据城市边界和交通流量数据的空间分布情况，获取交通流量对城市范围内不同区域的影响程度。考虑交通流量的集中分布区域、拥堵情况以及交通影响的延伸范围等因素。

基于时间、空间维度确定交通流量的边际条件，边际条件包括每小时的交通流量变化情况以及不同地区的交通拥堵情况，包括以下步骤：

对收集到的交通流量数据按小时进行分析，统计每小时内的交通流量变化情况。分析每小时内的交通流量趋势，包括高峰期、低峰期以及其他特定时段的变化情况。考虑交通流量的周期性变化，例如工作日与节假日、白天与夜晚等，确定不同时间段的交通流量特点。

对不同地区的交通流量数据进行空间分析，了解各个地区的交通流量情况。利用热力图等空间可视化工具，展示交通流量在城市内的空间分布情况，识别交通拥堵区域。根据空间分析的结果，将城市划分为不同的区域或网格，以便对不同地区的交通流量进行比较和分析。

将时间维度和空间维度的分析结果进行整合，考虑不同时间段和不同地区的交通流量变化情况。对时间维度和空间维度进行交叉分析，分析不同时间段内不同地区的交通拥堵情况，识别高峰期和低峰期的交通状况。

依据车辆之间的相互作用建立城市交通流量的机器学习模型，包括以下步骤：

收集和准备用于训练机器学习模型的交通流量数据，包括车辆数量、车辆类型、位置信息、时间信息等，对数据进行清洗、去除异常值、处理缺失值等预处理操作，对交通流量数据进行特征提取和特征工程，将原始数据转换为机器学习模型可用的特征，提取时间特征（如小时、星期几）、空间特征（如地点坐标）、交通流量历史数据等作为特征，将准备好的数据集划分为训练集和测试集，使用训练集对选定的机器学习模型进行训练，优化模型参数，使模型能够较好地拟合交通流量数据，使用测试集评估训练好的模型的性能，考察模型的泛化能力和预测准确度，使用均方误差（Mean Squared Error，MSE）、均方根误差（RootMean Squared Error，RMSE）等来评估模型性能，根据评估结果对模型进行调优，包括调整模型结构、改变特征工程方法、调整超参数等，将训练好的模型部署到生产环境中，实时或定期地对交通流量进行预测或分析。

基于边际效益、影响范围、累积效应构建量化指标，量化指标用于量化交通流量对城市边界附近交通拥堵程度的影响，包括以下步骤：

采用边际效应的概念，即计算每增加一单位交通流量导致的交通拥堵程度的变化量。使用线性模型计算交通流量与交通拥堵程度之间的关系，然后计算交通流量的斜率作为边际效益，线性模型的函数表达式为：

，表示交通拥堵程度，表示交通流量，为截距，为斜率，计算交通流量与交通拥堵程度的协方差，并计算交通流量的方差，将协方差比上方差获取斜率，将斜率作为边际效益。

通过空间分析方法，如缓冲区分析确定交通拥堵程度在城市边界附近的分布情况。然后，根据交通拥堵程度的变化幅度和距离城市边界的距离，计算影响范围，函数表达式为：，式中，表示影响范围，表示交通拥堵程度的变化幅度，表示距离城市边界的距离，、、为拟合参数，且、、均大于0，、、通过拟合实际数据计算，在此不做限定。

采用时间序列分析方法，分析交通流量和交通拥堵程度的长期变化趋势。然后，计算交通流量的累积效应，函数表达式为：

，式中，为累积效应，为交通流量的时间序列数据，为表示时间点的交通拥堵程度，表示时间点与时段内的交通流量变化量，表示时间点数量。

将边际效益、影响范围和累积效应进行整合，得出综合评价交通流量对城市边界附近交通拥堵程度影响的量化指标，函数表达式为：

，式中，为量化指标，为边际效益，表示影响范围，表示累积效应，、、分别为边际效益、影响范围、累积效应的权重，且；量化指标越大，表明交通流量对城市边界附近交通拥堵程度影响越大。

利用大数据分析技术，挖掘交通数据中的信息，信息包括识别交通高峰期、分析交通流量的时空分布特征，通过机器学习模型分析交通流量与城市边界效应之间的关系，包括以下步骤：

收集来自交通监控摄像头、移动应用程序、公共交通工具等多个来源的交通数据，使用大数据分析技术对交通流量数据进行时间序列分析，挖掘交通流量数据中的周期性变化规律，确定高峰期的时间段，使用热力图分析交通流量的时空分布特征，揭示不同地区和不同时段的交通流量分布情况，找出交通拥堵的热点区域，根据已识别的交通高峰期和交通流量的时空分布特征作为机器学习模型输入，通过机器学习模型输出交通流量对城市边界附近交通拥堵程度的影响程度，并寻找影响因素，根据机器学习模型输出结果制定相应的交通管理策略和规划措施，优化城市交通系统，提高交通运行效率。

利用建立的机器学习模型对未来交通流量进行模拟和预测，预测未来城市交通拥堵情况，并依据预测结果为城市交通管理和规划提供决策，包括以下步骤：

获取历史交通流量数据，包括车辆数量、车辆类型、时间信息，准备与历史数据相对应的未来时间段的特征数据，对历史和未来的交通数据进行特征提取和处理，转换成机器学习模型理解的特征格式，包括时间特征、空间特征、交通事件特征等，将未来的特征数据输入到机器学习模型中，得到未来交通流量的预测结果，基于预测的交通流量数据，使用交通拥堵指标或模型预测未来城市交通的拥堵情况，分析预测结果，确定未来出现的交通拥堵状况的严重程度和分布特征，根据预测结果，制定相应的城市交通管理和规划决策，包括调整交通信号灯配时方案、增加或优化公共交通线路、建设新的道路或交通设施等。

基于预测的交通流量数据，使用交通拥堵指标或模型预测未来城市交通的拥堵情况，分析预测结果，确定未来出现的交通拥堵状况的严重程度和分布特征包括以下步骤：

选择平均车速、交通延误时间、交通流量与道路容量比等。这些指标反映交通拥堵的程度和影响，对预测的交通流量数据进行分析，根据选定的拥堵指标评估未来交通拥堵状况，例如通过可视化方式，如图表或地图，直观地展示交通拥堵情况的分布和趋势，根据拥堵指标的数值范围，确定未来交通拥堵状况的严重程度。例如，对于平均车速，将车速分为畅通、轻度拥堵、中度拥堵和重度拥堵等级，分析预测结果中交通拥堵的分布特征，包括拥堵区域的位置、面积和密度等，确定交通拥堵在城市不同区域的分布情况，以及存在的拥堵热点区域。

依据不同的交通管理政策、交通基础设施建设方案，为城市交通管理和规划决策提供数据支持，包括以下步骤：

数据收集与整合：收集各种相关数据，包括历史交通流量数据、道路网络数据、公共交通运营数据、人口流动数据等。整合来自不同来源的数据，确保数据的一致性和完整性。

模拟与预测：使用建立的机器学习模型对不同的交通管理方案进行预测。根据政策和方案的不同，调整机器学习模型的输入参数，并得出预测结果。

效果评估：获取不同预测结果模拟执行后的参数，参数包括交通拥堵率、交通通行效率以及支出成本，对参数进行归一化处理，使参数数值映射到区间[0,1]；

归一化处理的通用函数表达式为：

式中，为参数归一化值，表示实际参数数值，表明参数均值，为参数标准差，综合分析归一化数值后对交通管理方案进行评估，函数表达式为：

式中，为预测结果的评估值，为交通通行效率归一化值，为交通拥堵率归一化值，为支出成本归一化值。

方案比较与优化：将不同交通管理方案依据评估值由大到小进行排序，选择排序第一的交通管理方案作为城市交通管理方案。

实施例3：本实施例所述基于要素流动大数据的边界效应量化系统，包括数据收集模块、边界定义模块、模型建立模块、指标生成模块、分析模块、模拟预测模块；

数据收集模块：从不同的来源获取与要素流动相关的数据，并对不同来源的数据整合后进行分类，分类后的数据发送至边界定义模块；

边界定义模块：对每个要素进行标识并建立要素流动的基本信息，依据基本信息定义领域边界，获取要素流动的范围和影响范围，领域边界信息发送至指标生成模块以及分析模块；

模型建立模块：基于时间、空间维度获取要素流动的边际条件，分析要素之间的相互作用建立要素流动的机器学习模型，机器学习模型发送至分析模块以及模拟预测模块；

指标生成模块：结合边际效益、影响范围、累积效应生成领域边界效应的量化指标，量化指标用于量化要素流动对领域边界的影响；

分析模块：利用大数据分析技术挖掘数据信息，通过机器学习模型分析要素流动与边界效应之间的关系；

模拟预测模块：通过建立的机器学习模型对未来要素流动进行模拟和预测，并根据模拟和预测结果提供决议，依据不同的场景和影响因素为决策提供数据支持。

上述公式均是去量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最近真实情况的一个公式，公式中的预设参数由本领域的技术人员根据实际情况进行设置。

应理解，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示存在三种关系，例如，A和/或B，表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况，其中A,B是单数或者复数。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系，但也表示的是一种“和/或”的关系，具体可参考前后文进行理解。

应理解，在本申请的各种实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。

本领域普通技术人员意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。所属领域的技术人员清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (8)

1.基于要素流动大数据的边界效应量化方法，其特征在于：所述量化方法包括以下步骤：

量化系统从不同的来源获取与要素流动相关的数据，并对不同来源的数据整合后进行分类；

对每个要素进行标识并建立要素流动的基本信息，依据基本信息定义领域边界，获取要素流动的范围和影响范围；

基于时间、空间维度获取要素流动的边际条件，分析要素之间的相互作用建立要素流动的机器学习模型；

结合边际效益、影响范围、累积效应生成领域边界效应的量化指标，量化指标用于量化要素流动对领域边界的影响；

利用大数据分析技术挖掘数据信息，通过机器学习模型分析要素流动与边界效应之间的关系；

通过建立的机器学习模型对未来要素流动进行模拟和预测，并根据模拟和预测结果提供决议，依据不同的场景和影响因素为决策提供数据支持。

2.根据权利要求1所述的基于要素流动大数据的边界效应量化方法，其特征在于：所述要素流动信息为城市交通流量，则所述量化方法包括以下步骤：

量化系统收集城市交通相关的数据，包括交通监控摄像头记录的车辆流量、移动应用程序中用户的实时位置数据、公共交通工具的运行数据；

将从不同来源获得的数据整合到数据库中，并将收集到的数据分类，分类包括汽车流量、公共交通流量、步行者流量；

对每个要素进行标识，标识包括起点、终点、数量、频率，对于车辆流量，标识起点和终点为每辆车通过的道路段，数量为通过该道路段的车辆数，频率为车辆通过的次数；

通过城市管理平台获取城市边界，基于城市边界获取交通流量的范围和影响范围，基于时间、空间维度确定交通流量的边际条件，边际条件包括每小时的交通流量变化情况以及不同地区的交通拥堵情况；

依据车辆之间的相互作用建立城市交通流量的机器学习模型，基于边际效益、影响范围、累积效应构建量化指标，量化指标用于量化交通流量对城市边界附近交通拥堵程度的影响；

利用大数据分析技术，挖掘交通数据中的信息，信息包括识别交通高峰期、分析交通流量的时空分布特征，通过机器学习模型分析交通流量与城市边界效应之间的关系；

利用建立的机器学习模型对未来交通流量进行模拟和预测，预测未来城市交通拥堵情况，并依据预测结果为城市交通管理和规划提供决策；

依据不同的交通管理政策、交通基础设施建设方案，为城市交通管理和规划决策提供数据支持。

3.根据权利要求2所述的基于要素流动大数据的边界效应量化方法，其特征在于：基于时间、空间维度确定交通流量的边际条件，边际条件包括每小时的交通流量变化情况以及不同地区的交通拥堵情况，包括以下步骤：

对收集到的交通流量数据按小时进行分析，统计每小时内的交通流量变化情况，分析每小时内的交通流量趋势，包括高峰期、低峰期；

利用热力图可视化工具，展示交通流量在城市内的空间分布情况，识别交通拥堵区域，根据空间分析的结果，将城市划分为不同的区域或网格；

将时间维度和空间维度的分析结果进行整合，基于不同时间段和不同地区的交通流量变化情况，对时间维度和空间维度进行交叉分析，分析不同时间段内不同地区的交通拥堵情况，识别高峰期和低峰期的交通状况。

4.根据权利要求3所述的基于要素流动大数据的边界效应量化方法，其特征在于：基于边际效益、影响范围、累积效应构建量化指标，量化指标用于量化交通流量对城市边界附近交通拥堵程度的影响，包括以下步骤：

使用线性模型计算交通流量与交通拥堵程度之间的关系，然后计算交通流量的斜率作为边际效益；

通过缓冲区分析确定交通拥堵程度在城市边界附近的分布情况，然后根据交通拥堵程度的变化幅度和距离城市边界的距离，计算影响范围；

采用时间序列分析方法，分析交通流量和交通拥堵程度的长期变化趋势，然后计算交通流量的累积效应；

将边际效益、影响范围和累积效应进行整合，得出综合评价交通流量对城市边界附近交通拥堵程度影响的量化指标，量化指标越大，表明交通流量对城市边界附近交通拥堵程度影响越大。

5.根据权利要求4所述的基于要素流动大数据的边界效应量化方法，其特征在于：利用大数据分析技术，挖掘交通数据中的信息，信息包括识别交通高峰期、分析交通流量的时空分布特征，通过机器学习模型分析交通流量与城市边界效应之间的关系，包括以下步骤：

收集来自交通监控摄像头、移动应用程序、公共交通工具的交通数据，使用大数据分析技术对交通流量数据进行时间序列分析，挖掘交通流量数据中的周期性变化规律，确定高峰期的时间段；

使用热力图分析交通流量的时空分布特征，获取不同地区和不同时段的交通流量分布情况，并寻找交通拥堵的热点区域；

根据已识别的交通高峰期和交通流量的时空分布特征作为机器学习模型输入，通过机器学习模型输出交通流量对城市边界附近交通拥堵程度的影响程度；

根据机器学习模型输出结果制定相应的交通管理策略和规划措施。

6.根据权利要求5所述的基于要素流动大数据的边界效应量化方法，其特征在于：利用建立的机器学习模型对未来交通流量进行模拟和预测，预测未来城市交通拥堵情况，并依据预测结果为城市交通管理和规划提供决策，包括以下步骤：

获取历史交通流量数据，包括车辆数量、车辆类型、时间信息，准备与历史数据相对应的未来时间段的特征数据，对历史和未来的交通数据进行特征提取和处理，转换特征格式包括时间特征、空间特征、交通事件特征；

将未来的特征数据输入到机器学习模型中，得到未来交通流量的预测结果，基于预测的交通流量数据，使用交通拥堵指标预测未来城市交通的拥堵情况；

分析未来交通拥堵状况的严重程度和分布特征，根据预测结果，制定相应的城市交通管理和规划决策，包括调整交通信号灯配时方案、增加或优化公共交通线路、建设新的道路或交通设施。

7.根据权利要求6所述的基于要素流动大数据的边界效应量化方法，其特征在于：依据不同的交通管理政策、交通基础设施建设方案，为城市交通管理和规划决策提供数据支持，包括以下步骤：

收集历史交通流量数据、道路网络数据、公共交通运营数据、人口流动数据，使用建立的机器学习模型对不同的交通管理方案进行预测，并得出预测结果；

获取不同预测结果模拟执行后的参数，参数包括交通拥堵率、交通通行效率以及支出成本，对参数进行归一化处理，使参数数值映射到区间[0,1]；

综合分析归一化数值后对交通管理方案生成评估值进行评估；

将不同交通管理方案依据评估值由大到小进行排序，选择排序第一的交通管理方案作为城市交通管理方案。

8.基于要素流动大数据的边界效应量化系统，用于实现权利要求1-7任一项所述的量化方法，其特征在于：包括数据收集模块、边界定义模块、模型建立模块、指标生成模块、分析模块、模拟预测模块；

数据收集模块：从不同的来源获取与要素流动相关的数据，并对不同来源的数据整合后进行分类；

边界定义模块：对每个要素进行标识并建立要素流动的基本信息，依据基本信息定义领域边界，获取要素流动的范围和影响范围；

模型建立模块：基于时间、空间维度获取要素流动的边际条件，分析要素之间的相互作用建立要素流动的机器学习模型；

指标生成模块：结合边际效益、影响范围、累积效应生成领域边界效应的量化指标，量化指标用于量化要素流动对领域边界的影响；

分析模块：利用大数据分析技术挖掘数据信息，通过机器学习模型分析要素流动与边界效应之间的关系；

模拟预测模块：通过建立的机器学习模型对未来要素流动进行模拟和预测，并根据模拟和预测结果提供决议，依据不同的场景和影响因素为决策提供数据支持。