本发明涉及人口分析，具体为一种基于城市老年人出行行为特征的关联性分析方法。
背景技术：
1、随着城市化进程的加速和人口老龄化的加剧，城市老年人的出行需求日益凸显，成为城市规划与交通管理中的重要议题。然而，老年人作为特殊群体，其出行行为受到多种因素的复杂影响，包括但不限于健康状况、居住环境、社会经济条件及个人偏好等。当前，针对老年人出行行为特征的研究多采用单一数据源和传统的统计分析方法，难以全面捕捉和深入分析老年人出行行为的多样性和关联性。因此，开发一种基于多源数据融合和高级统计分析技术的老年人出行行为特征关联性分析方法显得尤为重要。
2、现有技术中，在分析城市老年人出行行为特征时存在几个显著缺点：一是数据来源单一，往往局限于公共交通系统或问卷调查，难以全面反映老年人的出行实际情况；二是分析方法简单，多停留在描述性统计层面，缺乏对出行行为特征间深层次关联性的挖掘；三是缺乏系统性，未能将出行特征、群体细分、关联性假设、相关性分析、回归分析及路径分析等环节有机整合，形成一套完整的分析框架；四是缺乏动态性和迭代性，无法及时响应老年人出行行为的变化，导致分析结果的时效性和实用性受限。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于城市老年人出行行为特征的关联性分析方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于城市老年人出行行为特征的关联性分析方法，包括以下步骤：
3、s1、数据收集与预处理
4、从多个数据源收集老年人的出行数据，并对数据进行清洗，去除重复、错误或无效的记录，对数据进行标准化处理；
5、s2、出行特征提取
6、在数据中提取老年人的关键出行特征，特征包括日常出行频次、高峰时段出行偏好、出行距离分布、主要出行方式、出行目的，通过统计分析，形成对老年人出行行为的初步认知；
7、s3、群体细分
8、利用聚类分析的方法，根据老年人的出行特征将其划分为不同的群体，群体基于年龄、健康状况、居住区域、社会经济地位的因素进行划分，用于理解不同老年人群体的出行需求和偏好；
9、s4、关联性假设构建
10、构建关于老年人出行行为特征之间存在的关联性假设，假设健康状况与出行频次负相关，居住区域与出行方式选择有显著关联；
11、s5、相关性分析
12、采用相关系数或协方差分析的方法，量化老年人出行行为特征之间的相关性，通过计算特征之间的相关系数，评估它们之间的关联强度和方向，验证或修正之前的关联性假设；
13、s6、回归分析
14、采用回归分析，分析一个或多个自变量对因变量的影响，量化自变量对因变量的影响程度，并评估模型的预测能力；
15、s7、路径分析
16、构建路径分析模型，以图形方式展示老年人出行行为特征之间的直接和间接关系；
17、s8、结果解释与建议
18、根据分析结果，解释老年人出行行为特征之间的关联性，并据此提出针对性的建议；
19、s9、反馈与迭代
20、将分析结果和建议进行反馈，收集实际应用中的反馈意见，根据反馈结果，对分析方法进行迭代优化，提高分析的准确性和实用性。
21、进一步优化本技术方案，所述步骤s1中，数据源包括公共交通系统、社区调查、智能手机应用；老年人的出行数据，包括出行时间、出行方式、出行目的地、出行距离；
22、标准化处理包括将时间数据转换为统一格式，将地点数据转换为经纬度坐标。
23、进一步优化本技术方案，所述步骤s2中，构建出行频次指数模型作为量化指标，同时构建出行距离分布模型分析老年人出行距离的分布情况；
24、所述出行频次指数模型如下所示：
25、
26、其中，
27、tfii表示第i位老年人的出行频次指数；
28、agei表示第i位老年人的年龄；
29、healthi表示第i位老年人的健康状况评分；
30、regioni表示第i位老年人居住区域的出行便利性评分；
31、α，β，γ，δ是模型参数，分别代表年龄、健康状况和居住区域对出行频次影响的权重和敏感度；
32、所述出行距离分布模型如下所示：
33、
34、其中，
35、f(xi|μ，σ)表示第i位老年人出行距离为xi的概率密度；
36、μ是出行距离的平均值；
37、σ是出行距离的标准差；
38、通过收集到的老年人出行距离数据来估计μ和σ的值，通过最大似然估计、矩估计或其他统计方法来实现。
39、进一步优化本技术方案，所述步骤s3中，根据老年人的出行模式、健康状况和社交活动参与度三个指标来细分群体；
40、出行模式基于老年人的出行频次、出行方式和出行时间分布进行加权和的形式进行指标的计算；
41、健康状况基于老年人的健康评分或健康状况调查问卷的结果来计算指标；
42、社交活动参与度基于老年人参与社交活动的频次、种类和时长来计算指标；
43、基于上述指标细分外，还或者直接从数据中提取的特征将老年人划分为不同的群组。
44、进一步优化本技术方案，所述步骤s4中，健康状况与出行频次负相关，即老年人的健康状况与其出行频次之间存在负相关性，即健康状况越好，出行频次越高；反之，健康状况越差，出行频次越低；使用线性回归模型量化这种关系；
45、居住区域与出行方式选择的关联性采用逻辑回归模型进行分析，逻辑回归模型如下所示：
46、
47、其中，
48、yi是一个二元变量，表示第i位老年人是否选择某种特定的出行方式，1表示使用公共交通，0表示不使用；
49、p(yi＝1)是第i位老年人选择该出行方式的概率；
50、regioncodei表示第i位老年人居住区域的编码或分类变量；
51、xki表示其他可能影响出行方式选择的变量，如年龄、性别、收入水平；
52、α是截距项；
53、β是回归系数，表示各变量对出行方式选择概率的对数几率的影响。
54、进一步优化本技术方案，所述步骤s5中，基于皮尔逊相关系数度量两个连续变量之间的线性相关程度，假设老年人的年龄(x)和每周乘坐公共交通的次数(y)，使用以下公式来计算它们之间的皮尔逊相关系数：
55、
56、其中，
57、n是老年人的数量；
58、xi和yi分别是第i个老年人的年龄和每周乘坐公共交通的次数；
59、和分别是年龄和乘坐次数的均值。
60、进一步优化本技术方案，所述步骤s6中，评估模型的预测能力时，包括以下方法：
61、拟合优度，如r2、调整后的r2，用于衡量模型对数据的拟合程度；
62、预测精度，通过交叉验证的方法评估模型对未知数据的预测能力；
63、显著性检验，对回归系数进行显著性检验，判断自变量对因变量的影响是否显著；
64、残差分析，检查残差是否满足正态性、独立性和同方差性的假设条件。
65、进一步优化本技术方案，所述步骤s7中，路径分析模型基于老年人三个出行行为特征进行分析，包括健康状况(h)、社会参与度(s)和出行频率(f)；
66、所述路径分别为：
67、路径h→s，健康状况影响社会参与度；
68、路径h→f，健康状况直接影响出行频率；
69、路径s→f，社会参与度影响出行频率；
70、基于上述三种路径关系，设h，s，f分别为健康状况、社会参与度和出行频率的量化值，则，
71、社会参与度模型为：s＝\beta_{0s}+\beta_{1s}\cdot h+\epsilon_s
72、s＝β0s+β1s·h+∈s
73、其中，β0s是截距项，β1s是健康状况对社会参与度的直接影响系数，∈s是误差项；
74、出行频率模型为：
75、f＝β0f+β1f·h+β2f·s+∈f
76、其中，β0f是截距项，β1f是健康状况对出行频率的直接影响系数，β2f是社会参与度对出行频率的直接影响系数，∈f是误差项；
77、同时采用拟合优度检验、路径显著性检验的模型诊断来提高模型的合理性和有效性。
78、与现有技术相比，本发明提供了一种基于城市老年人出行行为特征的关联性分析方法，具备以下有益效果：
79、该基于城市老年人出行行为特征的关联性分析方法，通过整合多源数据、采用包括聚类分析、相关性分析、回归分析及路径分析的方法，构建了城市老年人出行行为特征的关联性分析框架，不仅能够全面揭示老年人出行行为特征之间的复杂关系，为城市规划与交通管理提供科学依据，还能通过持续的反馈与迭代机制，确保分析结果的时效性和实用性，有效提升老年人出行的便捷性、安全性和满意度，促进城市老龄友好型社会的构建。
1.一种基于城市老年人出行行为特征的关联性分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于城市老年人出行行为特征的关联性分析方法，其特征在于，所述步骤s1中，数据源包括公共交通系统、社区调查、智能手机应用；老年人的出行数据，包括出行时间、出行方式、出行目的地、出行距离；
3.根据权利要求1所述的一种基于城市老年人出行行为特征的关联性分析方法，其特征在于，所述步骤s2中，构建出行频次指数模型作为量化指标，同时构建出行距离分布模型分析老年人出行距离的分布情况；
4.根据权利要求1所述的一种基于城市老年人出行行为特征的关联性分析方法，其特征在于，所述步骤s3中，根据老年人的出行模式、健康状况和社交活动参与度三个指标来细分群体；
5.根据权利要求1所述的一种基于城市老年人出行行为特征的关联性分析方法，其特征在于，所述步骤s4中，健康状况与出行频次负相关，即老年人的健康状况与其出行频次之间存在负相关性，即健康状况越好，出行频次越高；反之，健康状况越差，出行频次越低；使用线性回归模型量化这种关系；
6.根据权利要求1所述的一种基于城市老年人出行行为特征的关联性分析方法，其特征在于，所述步骤s5中，基于皮尔逊相关系数度量两个连续变量之间的线性相关程度，假设老年人的年龄(x)和每周乘坐公共交通的次数(y)，使用以下公式来计算它们之间的皮尔逊相关系数：
7.根据权利要求1所述的一种基于城市老年人出行行为特征的关联性分析方法，其特征在于，所述步骤s6中，评估模型的预测能力时，包括以下方法：
8.根据权利要求1所述的一种基于城市老年人出行行为特征的关联性分析方法，其特征在于，所述步骤s7中，路径分析模型基于老年人三个出行行为特征进行分析，包括健康状况(h)、社会参与度(s)和出行频率(f)；
