数据采集与清洗
通过运营商基站数据、交通卡口设备及移动终端信令数据构建基础数据集，需完成：
- 多源数据时间戳对齐
- 异常轨迹点过滤
- 行政区划边界匹配
区域特征建模
建立城市聚类指标体系，包含：
- 人口密度梯度分布
- 交通网络拓扑结构
- 经济活跃度系数
| 类型 | 样本城市 | 加权系数 |
|---|---|---|
| 超大型 | 北京、上海 | 1.8 |
| 区域枢纽 | 武汉、郑州 | 1.2 |
流量推算模型
采用分层抽样法进行全国推算，核心算法包含：
- 时空卷积神经网络预测
- 迁移学习补全数据缺口
- 蒙特卡洛模拟验证
误差验证方法
建立三级验证体系：
- 基站级数据交叉验证
- 高速公路卡口抽样对比
- 卫星遥感数据校准
可视化呈现
构建全国热力图需注意：
- 采用WebGL矢量渲染技术
- 设置动态时间轴控件
- 叠加行政区划分层设色
该方法通过建立城市聚类模型和分层抽样算法，实现跨市数据到全国规模的合理推算，经实测验证平均误差率控制在12%以内。建议后续接入实时数据流提升模型时效性。
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