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文档简介
本发明公开了一种城市灾害应急管理统筹灾害期间居民的主要居住地的变化特征描绘居住地变化OD,对所述居住地变化OD进行聚类分变化OD簇的边界与社区行政边界进行叠合确定2获取手机信令数据,并根据所述手机信令数据识别灾前和灾害期间居民的主要居住根据所述灾前和灾害期间居民的主要居住地的变化特征描绘居住地变将所述居住地变化OD簇的边界与社区行政边界进行根据所述手机信令数据中用户坐标出现的概率,通过基于密度的通过K均值聚类算法对所述主要活动区域划分活动地类别,从所述活动地类别中识别根据所述手机信令数据获取带地理坐标的人对城市区域进行网格划分,将所述网格与所述灾前和灾害期间居民根据所述灾前居住地所在的网格和灾害期间居住地所在的网格通过基于密度的聚类算法对所述居住地变化OD簇进行聚类,根据聚采用地理信息软件将所述疏散OD簇的边界与所述社通过所述地理信息软件对所述防灾统筹圈进行可3基于所述基于密度的聚类算法,根据预设的邻域半径和最小点数对所述通过所述凸包算法构建所述疏散OD簇的凸包,并连接每个聚类的凸理信息软件将所述疏散OD簇的边界与所述社区行政边界进行耦合,得到所述防灾统筹圈,在所述地理信息软件中根据社区中心点生成基于社区中心将所述基于社区中心点的空间分割图与所述疏散OD簇的边界进行叠现如权利要求1_8中任意一项所述的城市灾害应急管理统筹圈现如权利要求1_8中任意一项所述的城市灾害应急管理统筹圈4算出灾害前一周与灾害期间预设时间段内的[0014]通过K均值聚类算法对所述主要活动区域划分活动地类别,从所述活动地类别中[0018]删除定位频率低于预设阈值的所述位置坐标数据,得到预处理后的手机信令数5[0030]根据所述聚类结果将低密度区域中的孤立点标记为噪声点,并将所述噪声点删执行时用于实现如第一方面所述的城市灾害应急管理统筹执行时用于实现如第一方面所述的城市灾害应急管理统筹6更准确地反映灾害发生时人群的实际疏散行为,为防灾分区提供了更为精确的数据支持,疏散规划主要依据地理要素特征和行政边界划分,较少考虑灾害期间居民的实际疏散行[0047]针对上述技术问题,本发明实施例提供一种城市灾害应[0051]在本实施例中,提出了一种基于手机信令的城市灾害应急管理统筹圈识别的方7算法分别计算出灾害前一周与灾害期间预设时间段内的点检测算法(CumulativeSumControlChart)对居住地变化频率轨迹曲线定义灾害阶段。8算法分别计算出灾害前一周与灾害期间特定时间段内的主要εε[0067]Nε(p)代表用户p在特定时空范围内主要活动的区域,在本实施例中可以为每6小和(within_clustersum_of_squares),这意味着它试图使每个簇内的点尽可能靠近它们9得到灾前和灾害期间居民居住地所在的网格,通过识别出灾前和灾害期间居民每日居住出的居住地变化OD簇与社区行政边界进行叠合,形成了具有实践指导意义的防灾统筹圈。如果一个区域内的数据点数量少于MinPts,则认为该区域是噪声。本实施例将ε设定为灾统筹圈边界,结合了Graham算法的精确边界识别能力与ArcGIS的空间分析与可视化功[0103]步骤S323,将所述基于社区中心点的空间分割图与所述疏散OD簇的边界进行叠边界与社区中心点的包含情况确定防灾统筹圈([0105]在本实施例中,将Graham算法计算出的疏散OD簇边界与社区的Voronoi图进行叠响应提供重要的参考依据,帮助相关部门制定更加科学合理的疏散方案和资源配置计划;够更准确地反映灾害发生时人群的实际疏散行为,为防灾分区提供了更为精确的数据支为所述存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境;所述接口用于连接外部设[0114]所述计算机程序被所述处理器执行时用以实现一种城市灾害应急管理统筹圈识器执行时用于实现如上所述的城市灾害应急管理统
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