基于多智能体模型和房产大数据的职住空间结构研究

杨宇嘉 董洁

摘要：本文综合分析城市职住空间结构分布影响因素，针对原有城市人口空间分布模拟方法的不足，利用城市房产大数据集成平台，对房地产大数据抓取，基于多智能体模型，研究统计及调研数据来定义智能体属性，确定智能体居住选择行为规则，结合人口密度理论模型进行综合多元统计分析，较为准确地模拟职住人口密度的空间分布，重点研究职住空间结构特征。提供解决居民职住问题、完善城市总体规划、推进城市化进程的科学依据。

关键词：职住空间结构;多智能体;房产大数据

中图分类号：TP391     文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2019）22-0268-02

开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

1 研究背景及意义

近年来随着工业化与市场化的日益发展，我国城市化进程已步入稳定快速发展时期，人口作为城市发展中最为活跃的因素，对城市安全、经济和环境等均都有着深远的影响，是制约区域全面协调可持续发展的重要因素。城市规模向外扩张，郊区化愈加明显，地区发展不同步等因素使人口结构和流动形式不断变化。在人口空间分布问题上，城市空间结构中的两个核心要素——居住与就业在空间上分布的不协调引起城市空间结构的四大要素居住、就业、交通、休憩的不均衡，职住分离的情况开始在各个区域普遍出现，职住空间结构进一步改变，“职住分离”矛盾逐渐突出。获取不同尺度的人口空间分布信息对于人才资源、公共资源、环境资源等综合资源的管理具有重要意义。

现有多数的城市规划通常更注重人口规模的预测，较少考虑区域内部人口分布的差异性，使得城市空间发展政策的实施效果受限。同时人口信息调查通常是通过人口普查、抽查等方式获取，一般基于行政单元为基本统计单元，时间久且耗费大量人力。

本文在综合分析城市人口分布影响因素的基础上，针对原有城市人口空间分布模拟方法的不足，利用房产大数据集成平台，同时采用多智能体模型来模拟人的行为，结合人口密度理论模型进行综合多元统计分析，从而较为准确地模拟职住人口密度的空间分布，为智能化城市规划奠定基础。

2 理论基础

职住空间结构作为城市空间结构的重要组成部分，主要从居住和工作两方面来考察人口分布问题，并对城市交通、公共建设、经济发展都有着直接性影响。研究至今，国内外学者对影响职住空间的因素进行了定性定量分析，国外学者罗伯特·塞韦罗（Robert Cervero1989）的居住-就业不平衡程度与周围高速公路堵塞情况正相关研究，朱利亚诺（Giuliano1993）对社会除交通外其他公共因素的调查，汉密尔顿（Hamilton1998）为代表的过量通勤研究等等，相对于国外学者侧重于通勤因素的研究，国内学者主要集中于在城市結构，市场导向，政策等方面进行探讨。随着城市化进程的发展，职住空间结构的研究不断复杂深入，近年来多智能体模型在人口建模方面逐步发展运用，基于多智能体信息集成，协调互通的特点，可以对复杂的人口模型进行多空间分布的特征评估，以多样性，整体性更好地模拟人口的分布差异。运用大数据可以高效整合人口数据，提高信息处理效率和研究精度，在职住模型的建立上具有重要应用价值。

3 基于房产大数据的职住模型研究步骤

基于多智能体模型和房产大数据的职住空间结构研究模型由影响要素、智能体、决策规则等组成。基于多智能体模型研究统计及调研数据来定义智能体属性， 确定智能体居住选择行为规则，对房地产大数据进行抓取，对居住人口分布仿真模拟，挖掘城市空间结构。重点研究职住空间结构特征。

3.1 从房谱网和新峰地产信息资源管理系统中获取房源数据

房地产信息抓取，基于房产信息的人口分布模型建立，进行职住分离影响因素分析。在实地调研和统计资料的基础上，定性与定量结合。利用浑南区35个小区的房产数据，选取房屋售价、房龄、住宅平均面积、小区内住宅总数量、小区周边交通和周边服务设施六个因素对人口分布进行研究，以期对人口分布情况得以了解。

3.2 实地调研各小区人口数量

抽样调查法获得小区人口数据，综合分析，得到小区人口数量。

3.3 确定人口分布影响多智能体系统因素的权重

据已获得的各小区的房源数据，整理成影响多智能体系统因素的表格，包含每种因素的评价值，选取主要影响因素作为基于房产大数据的多智能体属性。

3.4 根据人口分布影响多智能体系统因素的重要程度，建立人口矩阵

即“人口矩阵=系数矩阵*影响因素矩阵”，计算出各影响因素的系数值，进而计算其他小区的人口数。利用excel工具计算各系数取得。

4 基于房产大数据的职住模型影响因素分析

由于获得的浑南区房源数据是以栋为基础的，出售价格、上市时间并不一致，因此首先要对各个影响因素进行相应的计算。

4.1 房屋售价

房屋售价采用所有售价的均值。房源数据为2008年数据，考虑时间因素影响，进行房价基准处理。通过互联网数据查询到沈阳2008年4月房价均值为4920元/平方米，2018年4月房价均值为9216元/平方米，根据公式可求得房价的增长率，进而可以得到每个小区房屋售价的目前价格。

4.2 房龄

以上市时间为依据计算房龄，根据上市时间距离2018年的年限分别求出各栋楼的房龄，然后在此基础上取平均值。

4.3 住宅面积

在初始的浑南区房源信息中，已筛选出每个小区的总建筑面积和房屋总套数，利用这两个数值，计算每个小区的平均住宅面积。

4.4 住宅数量

小区内住宅总数量可根据已整理的房源信息直接获得。

4.5 交通通达度

由于整理出的浑南区房源信息中，包含小区的地理坐标。因此利用百度地图工具，输入小区坐标，查询周边公交（包括地铁、轻轨）线路数，以数量作为评价值。本文定义小区周边1000米内公交线路数为可使用数据。

4.6 周边服务设施

利用小区的地理坐标也可以查询到周边服务设施情况，拾取每个服务设施的地图坐标，本文只考虑学校、商场和医院三种服务设施，其中商场只考虑大型商场，忽略小区内便捷超市。由于拾取到的地图坐标精确到小数点后六位，因此将横坐标相同，纵坐标小数点后两位相同，或者纵坐标相同，横坐标小数点后两位相同的认定为“小区周边”。根据已得到的坐标计算二者间垂直距离。对于相同的服务设施，距离值取平均值。

利用指数距离衰减函数，计算服务设施的综合评价值：

其中：

D：分别表示某服务设施到该点的垂直距离，根据小区与服务设施的地图坐标计算得知;

ε：分别表示服务设施的空间衰减系数;

假设学校、商场、医院的距离衰减系数分别为2、2、1;权重系数分别为3、2、1。

5 效果分析

基于考虑实际情况，以沈阳市浑南区为研究对象。本文在实地调研和统计资料的基础上定性与定量分析结合。利用浑南区35个小区的房产数据，选取房屋售价、房龄、住宅平均面积、小区内住宅总数量、小区周边交通和周边服务设施六个因素对职住人口分布进行研究，以期对分布情况得以了解，进而为政策制定、城市规划、缓解交通和环境污染等问题提出积极的建议。

6 结论

在城市规划中，"居住"与"就业"两个职住空间要素城市化进程有着重要影响，合理配置居住、工作的容量及空间关系，即所谓“职住平衡”，是引导社会稳定和交通协调，平衡城市经济空间结构的重要措施。掌握城市人口空间分布信息，研究职住空间结构不仅是制定区域长远发展政策、城市总体规划的重要基础，也是实施城市日常管理、改善居民生活工作环境的重要科学依据。

参考文献：

[1] 肖洪，田怀玉，朱佩娟，于桓凯. 基于多智能体的城市人口分布动态模拟与预测[J]. 地理科学進展.2010（3）：347-354

[2] 李明. 基于多智能体的城市人口分布模型[J]. 哈尔滨师范大学自然科学学报.2017（2）：97-99.

[3] 黄迪.北京职住空间结构及其影响因素研究[D].北京交通大学硕士专业学业论文，2016.

【通联编辑：梁书】