一种站城融合成熟度评价方法及系统与流程

本发明涉及智能交通规划，尤其涉及一种站城融合成熟度评价方法及系统。

背景技术：

1、当前站城融合评价多采用专家主观打分、静态指标测算或规划经验判断的方式，尚未形成标准化、智能化、可动态更新的成熟评价体系，现有技术存在以下核心技术缺陷：

2、1.缺乏统一标准化的评价框架，多源异构数据缺少系统化融合机制

3、现有站城融合评价的指标维度、计算口径缺乏统一的数学化定义，不同城市、不同线路采用的评价体系差异较大，无法形成可横向对比的标准化成熟度评价框架；同时客流、空间结构、功能业态、人口热力等评价数据来源分散、异构性强，缺少系统化的数据融合处理模型，难以支撑多维度统一量化评价。

4、2.指标权重设定主观性强，缺少数据驱动的客观优化校准机制

5、现有评价方法的指标权重多依赖人工设定或层次分析法确定，受主观经验影响显著，缺乏基于数据本身特征的客观性计算与算法优化机制，易导致评价结果出现偏差，整体稳定性与可复现性不足。

6、3.复杂时空耦合特征刻画能力不足，缺乏智能化非线性评价建模手段

7、站城融合是空间、交通、功能、人流多要素耦合的复杂城市系统，现有静态评价方法无法有效刻画站点空间拓扑关系、客流时序动态、站点间长程依赖等非线性隐含特征，不具备基于智能模型的自动推断能力，难以适配复杂城市系统下的多指标耦合计算需求。

8、4.评价模式静态化，无法匹配站城融合的动态演变规律

9、现有评价多为单次静态测算，缺乏对站城融合水平随时间演化的动态刻画能力，无法利用时空序列数据捕捉站点周边功能与活力的动态变化，评价结果难以匹配城市站点的实时发展状态。

10、5.缺乏全流程自动化评价系统支撑，评价效率与可复用性不足

11、现有相关系统多停留在静态数据展示层面，未形成从数据采集、指标计算、模型训练到结果输出的全自动化处理链路，评价流程人工干预多、执行效率低、场景可复用性差，无法支撑批量站点的规模化评价需求。

技术实现思路

1、本发明提供一种站城融合成熟度评价方法及系统，用以解决现有技术中存在的缺陷。

2、第一方面，本发明提供一种站城融合成熟度评价方法，包括：

3、获取轨道交通站点及其周边区域的多源异构数据并进行标准化预处理，所述多源异构数据包括轨道交通客流数据、地块用地数据、兴趣点数据、道路网络数据和人口密度数据；

4、构建覆盖空间结构、交通接驳、功能布局和运营效率多个维度的站城融合评价指标体系，对各指标进行归一化处理，并采用基于数据信息量的客观赋权方法计算各指标的基础权重；

5、分别利用图注意力网络、时空图卷积网络和自注意力编码器对所述轨道交通站点及其周边区域的空间拓扑特征、客流时空动态特征和站点间长程依赖特征进行提取，得到深度隐含特征；

6、将所述基础权重与对应指标的归一化值进行加权求和得到指标加权得分，将所述深度隐含特征通过全连接映射转换为深度特征得分，并对所述指标加权得分和所述深度特征得分进行加权融合，得到站城融合成熟度综合得分；

7、基于所述站城融合成熟度综合得分，按预设等级划分规则输出站城融合成熟度等级，并采用时序平滑处理对多时相的成熟度综合得分进行动态更新。

8、根据本发明提供的一种站城融合成熟度评价方法，所述标准化预处理包括：

9、将不同来源的空间数据映射至统一坐标系、对不同时间频率的数据进行时间基准同步处理、以及采用反距离加权插值方法对离散点数据进行栅格化处理。

10、根据本发明提供的一种站城融合成熟度评价方法，所述评价指标体系包括：

11、表征用地功能混合程度的土地利用混合度指标、表征设施集聚水平的功能密度指标、表征交通便捷程度的道路可达性指标以及表征公共服务覆盖范围的服务覆盖率指标。

12、根据本发明提供的一种站城融合成熟度评价方法，所述基于数据信息量的客观赋权方法为熵权法；

13、所述各指标的基础权重由各指标的信息熵和冗余度计算得到，指标的变异程度越大则赋予的权重越高。

14、根据本发明提供的一种站城融合成熟度评价方法，所述图注意力网络用于将轨道交通站点、地块和功能区构建为异质图，通过注意力机制学习各节点之间的空间关联重要性；

15、所述时空图卷积网络用于对od客流矩阵的时间序列进行图卷积运算，提取客流的时空变化特征；

16、所述自注意力编码器用于通过多头自注意力机制捕捉不同站点之间的全局依赖关系。

17、根据本发明提供的一种站城融合成熟度评价方法，所述站城融合成熟度综合得分为所述指标加权得分与所述深度特征得分的线性加权和，其中加权系数为可调节参数，通过验证集确定。

18、根据本发明提供的一种站城融合成熟度评价方法，所述时序平滑处理采用指数加权滑动平均方法，将当前时相的成熟度综合得分与历史时相的平滑得分按预设衰减系数进行加权求和，得到动态更新后的成熟度综合得分。

19、第二方面，本发明还提供一种站城融合成熟度评价系统，包括：

20、获取模块，用于获取轨道交通站点及其周边区域的多源异构数据并进行标准化预处理，所述多源异构数据包括轨道交通客流数据、地块用地数据、兴趣点数据、道路网络数据和人口密度数据；

21、构建模块，用于构建覆盖空间结构、交通接驳、功能布局和运营效率多个维度的站城融合评价指标体系，对各指标进行归一化处理，并采用基于数据信息量的客观赋权方法计算各指标的基础权重；

22、提取模块，用于分别利用图注意力网络、时空图卷积网络和自注意力编码器对所述轨道交通站点及其周边区域的空间拓扑特征、客流时空动态特征和站点间长程依赖特征进行提取，得到深度隐含特征；

23、加权模块，用于将所述基础权重与对应指标的归一化值进行加权求和得到指标加权得分，将所述深度隐含特征通过全连接映射转换为深度特征得分，并对所述指标加权得分和所述深度特征得分进行加权融合，得到站城融合成熟度综合得分；

24、输出模块，用于基于所述站城融合成熟度综合得分，按预设等级划分规则输出站城融合成熟度等级，并采用时序平滑处理对多时相的成熟度综合得分进行动态更新。

25、第三方面，本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述站城融合成熟度评价方法。

26、第四方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述站城融合成熟度评价方法。

27、本发明提供的站城融合成熟度评价方法及系统，具有如下有益效果：

28、1、评价体系标准化程度高，覆盖维度全面

29、本发明构建了覆盖空间结构、交通接驳、功能布局、运营效率、时空行为、站城耦合表现六大维度的统一数学化指标体系，弥补了现有评价方法维度零散、计算口径不统一、无法实现跨站点横向对比的缺陷；配套多源异构数据标准化预处理流程，可完成客流、用地、poi、道路网络、人口密度等多类数据的系统化融合处理，支撑站城融合的全维度量化评价，评价结果更具科学性与可靠性。

30、2、指标权重客观稳定，规避主观经验偏差

31、本发明采用 “熵权法基础计算 + 机器学习特征重要度校准” 的权重生成策略，完全基于数据本身特征完成权重的客观计算与优化，替代了传统人工设定、层次分析法等依赖主观经验的权重确定方式，有效降低了人为因素带来的评价偏差，提升了评价结果的稳定性与可复现性。

32、3、复杂耦合特征刻画能力强，智能化水平高

33、本发明引入图注意力网络（gat）、时空图卷积网络（st-gcn）与 transformerencoder 三类深度学习模型，可自动提取站域空间拓扑关联、客流时空动态变化、站点间长程依赖等非线性隐含特征，弥补了传统静态评价方法对站城融合复杂耦合关系刻画能力不足的缺陷，显著提升了评价方法对复杂城市系统的适配性与评价结果的准确性。

34、4、具备动态更新能力，匹配城市发展规律

35、本发明采用指数加权滑动平均（ewma）方法构建成熟度动态平滑更新机制，可基于时序数据实现站城融合水平的迭代更新，弥补了现有静态评价方法无法捕捉站点周边功能与活力动态演变的不足，评价结果能够真实反映站点的实时发展状态，适配城市动态治理的需求。

36、5、方案灵活可扩展，场景适配性强

37、本发明的评价方案具备多维度可调性：成熟度等级划分阈值可结合城市发展阶段、应用场景需求灵活调整，评价指标可根据评价对象按需扩展，深度学习模型可根据数据特征替换，能够适配不同城市、不同线路、不同类型站点的评价需求，适用范围广泛。

38、6、全流程自动化闭环，落地实用性强

39、本发明配套完整的模块化评价系统，形成了从数据接入、指标计算、深度学习建模、成熟度判定到可视化输出的全自动化处理链路，解决了现有评价流程人工干预多、执行效率低、可复用性差的问题；配套可视化模块支持地图空间展示、成熟度时序跟踪、多站点横向对比等功能，可直接为轨道交通规划、tod 评估、城市更新、站点精细化运营提供量化决策支撑，具备较高的实用价值与推广意义。