具体实施方式

以下将结合实施例和附图对本发明的构思、具体结构及产生的技术效果进行清楚、完整的描述，以充分地理解本发明的目的、方案和效果。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。附图中各处使用的相同的附图标记指示相同或相似的部分。

参照图1，实施例1，本发明提出基于5G网络的交通枢纽人群迁徙分析方法，包括以下：

步骤110、根据交通枢纽的区域和边界，架设5G基站，以使所述5G基站覆盖所述区域；

步骤120、建立旅客分析模型，所述旅客分析模型包括到达旅客分析模型、出发旅客分析模型、换乘旅客分析模型、迁入人群分析模型以及迁出人群分析模型；

步骤130、获取目标交通枢纽的前一天、当天以及次日的每日的日旅客数量作为预测数据，将所述预测数据输入旅客分析模型，得到到达旅客、出发旅客以及换乘旅客数量，进而根据到达旅客、出发旅客以及换乘旅客数量得到目标交通枢纽对应的迁入人群以及迁出人群数量。

具体的在实施时，

1)、通过覆盖广州南站的5G基站，统计分析得出交通枢纽的日旅客数量，具体如表一所示。

表一

2)、用当天的旅客数据对比昨天这些旅客的位置信息数据，筛选得出当天出现在交通枢纽但前一天未在交通枢纽所在城市出现的旅客数据记为到达旅客数据，具体如表二所示。

表二

3)、用当天的旅客数据对比这些旅客离开后的位置信息数据，筛选得出当天出现在交通枢纽离开后在其它城市出现过的手机用户记为出发旅客，具体如表三所示。

表三

4)、用当天的旅客数据对比这些旅客前一天以及离开后的位置信息数据，筛选得出前一天未在交通枢纽所在城市出现，且离开后在其它城市出现过的手机用户记为换乘旅客，具体如表四所述。

表四

5)、对比到达旅客数据和换乘旅客数据，剔除换乘旅客后的到达旅客为迁入人群。迁入手机用户的前一天的漫出地为其迁入来源地，具体如表五所示。

表五

6)、对比出发旅客数据和换乘旅客数据，剔除换乘旅客后的出发旅客为迁出人群。迁出手机用户的后一天的漫入地为其迁出去向地，具体如表六所示。

表六

作为本发明的优选实施方式，所述获取获取目标交通枢纽的每目的日旅客数量具体通过获取目标交通枢纽的5G基站覆盖区域内的手机用户数量实现。

参照图2，作为本发明的优选实施方式，具体的，所述到达旅客分析模型通过以下方法建立，

获取当天在目标交通枢纽内出现的手机用户；

判断所述手机用户是否为物联网卡用户，若是则丢弃该用户数据并结束判断；

若否则判断所述手机用户是否为一人多卡用户，若是则将多卡号码进行关联绑定，并共同记为一个用户数量；

若否则判断所述手机用户是否为交通枢纽工作人员，若是则丢弃该用户数据并结束判断；

若否则获取当天的前一天所述手机用户是否在目标交通枢纽出现，若是则丢弃该用户数据并结束判断；

若否则将所述手机用户记为交通枢纽到达旅客。

参照图3，作为本发明的优选实施方式，具体的，所述出发旅客分析模型通过以下方法建立，

获取当天在目标交通枢纽内出现的手机用户；

判断所述手机用户是否为物联网卡用户，若是则丢弃该用户数据并结束判断；

若否则判断所述手机用户是否为一人多卡用户，若是则将多卡号码进行关联绑定，并共同记为一个用户数量；

若否则判断所述手机用户是否为交通枢纽工作人员，若是则丢弃该用户数据并结束判断；

若否则获取所述手机用户在离开目标交通枢纽后的当日或次日是否在其他交通枢纽出现，若否则丢弃该用户数据并结束判断；

若是则判断所述手机用户为交通枢纽出发旅客。

参照图4，作为本发明的优选实施方式，具体的，所述换乘旅客分析模型通过以下方法建立，

获取当天在目标交通枢纽内出现的手机用户；

判断所述手机用户是否为物联网卡用户，若是则丢弃该用户数据并结束判断；

若否则判断所述手机用户是否为一人多卡用户，若是则将多卡号码进行关联绑定，并共同记为一个用户数量；

若否则判断所述手机用户是否为交通枢纽工作人员，若是则丢弃该用户数据并结束判断；

若否则获取当天的前一天所述手机用户是否在目标交通枢纽出现，若是则丢弃该用户数据并结束判断；

若否则获取所述手机用户在离开目标交通枢纽后的当日或次日是否在其他交通枢纽出现，若否则丢弃该用户数据并结束判断；

若是则判断所述手机用户为换乘旅客。

参照图5，作为本发明的优选实施方式，具体的，所述迁入人群分析模型通过以下方法建立，

获取判断为到达旅客的手机用户；

判断确定为到达旅客的手机用户是否为换乘旅客；

若是则判断所述手机用户为非迁入旅客，若否则判断所述手机用户为迁入旅客。

参照图6，作为本发明的优选实施方式，具体的，所述迁出人群分析模型通过以下方法建立，

获取判断为出发旅客的手机用户；

判断确定为出发旅客的手机用户是否为换乘旅客；

若是则判断所述手机用户为非迁出旅客，若否则判断所述手机用户为迁出旅客。

作为本发明的优选实施方式，具体的，所述判断所述手机用户是否为交通枢纽工作人员的方法包括，

构建人流总表以及交通枢纽工作人员总表，通过人流总表与交通枢纽工作人员总表的对比分析，剔除当天在交通枢纽出现过的工作人员，得到交通枢纽当天的旅客总表。

作为本发明的优选实施方式，所述方法还包括，

当手机用户出现在任意交通枢纽时，获取所述手机用户的当前订票信息，若当前订票信息为一次乘车信息，则按照原方式进行判断，若当前订票信息为非一次乘车信息，则获取首次乘车的出发地信息以及最终到达地信息，若出发地信息与最终到达地信息的位置重合，则判断所述手机用户为非迁入迁出用户，若出发地信息与最终到达地信息的位置不重合，则判断所述手机用户为出发地的出发旅客，按照迁出人群分析模型判断所述手机用户是否为迁出旅客，并判断所述手机用户为最终到达地的到达旅客，按照迁入人群分析模型判断所述手机用户是否为迁入旅客。

在本优选实施方式中，考虑到用户出行可能存在延迟转乘等情况，故直接获取手机用户在铁路部门中的订票信息，根据订票信息的情况进行对应判断，比如当用户仅仅需要搭乘一次交通工具，则直接按照原有的方式进行判断即可，若用户同时具备多次交通工具的订票，则仅仅需要考虑首尾的位置的情况即可，通过以上处理能够在一定程度中提高判断精度，并跳过对部分转乘以及多次转乘的用户的中间位置的判断，能够减少大量判断时间。

作为本发明的优选实施方式，包括以下：

边界确定模块，用于根据交通枢纽的区域和边界，架设5G基站，以使所述5G基站覆盖所述区域；

分析模型建立模块，用于建立旅客分析模型，所述旅客分析模型包括到达旅客分析模型、出发旅客分析模型、换乘旅客分析模型、迁入人群分析模型以及迁出人群分析模型；

结果判断模块，用于获取目标交通枢纽的前一天、当天以及次日的每日的日旅客数量作为预测数据，将所述预测数据输入旅客分析模型，得到到达旅客、出发旅客以及换乘旅客数量，进而根据到达旅客、出发旅客以及换乘旅客数量得到目标交通枢纽对应的迁入人群以及迁出人群数量。

所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例中的方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理模块中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。

所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储的介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或系统、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccess Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包括的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括是电载波信号和电信信号。

尽管本发明的描述已经相当详尽且特别对几个所述实施例进行了描述，但其并非旨在局限于任何这些细节或实施例或任何特殊实施例，而是应当将其视作是通过参考所附权利要求考虑到现有技术为这些权利要求提供广义的可能性解释，从而有效地涵盖本发明的预定范围。此外，上文以发明人可预见的实施例对本发明进行描述，其目的是为了提供有用的描述，而那些目前尚未预见的对本发明的非实质性改动仍可代表本发明的等效改动。

以上所述，只是本发明的较佳实施例而已，本发明并不局限于上述实施方式，只要其以相同的手段达到本发明的技术效果，都应属于本发明的保护范围。在本发明的保护范围内其技术方案和/或实施方式可以有各种不同的修改和变化。