人口移动演化的显示方法、装置及计算机可读存储介质

技术领域

本发明涉及人口数据统计领域，具体涉及一种人口移动演化的显示方法、装置及计算机可读存储介质。

背景技术

人口迁移是当今社会中的重要现象，对城市规划和社会管理具有重要意义。然而，传统的人口迁移数据分析方法存在信息量大、处理复杂等问题，难以直观地展示人口迁移的模式和规律。因此，需要一种新的方法和系统，能够利用图像处理技术将人口迁移数据转化为直观的图像形式，以便决策者能够更好地理解和分析人口迁移的动态变化。

且现有技术中的人口移动演化的显示方法，只是根据人口移动量和移动频率等简单的进行数据呈现，而没有将人口移动距离等因素进一步进行加入到呈现的形式考虑因素当中，且现有的人口统计只是简单的根据单一的数据源进行统计，没有根据重要特征进行关键性的提取，导致数据冗余性较差，且特征考虑过多导致的计算效率下降，准确性降低，且统计数据出现一定的鲁棒性。

发明内容

针对现有技术中提到的上述问题，为解决上述技术问题，本发明提供了一种人口移动演化的显示方法、装置及计算机可读存储介质，该方法通过利用随机森林算法从预处理后的人口移动数据中提取特征，并结合改进的双线性插值算法呈现了人口流动的总体趋势等信息，实现了人口流动的及时准确动态的图示。

本发明的一种人口移动演化的显示方法，包括步骤：

S1：采集人口移动数据，将采集的移动通信数据、社交媒体数据存储至数据库，获取用户的通话记录、位置信息、签到记录；

S2：对采集到的人口移动数据进行预处理；

S3：利用随机森林算法从预处理后的人口移动数据中提取特征，其中，人口迁移距离特征,计算如下：

其中，d表示地理距离，lat

对于特征k，基尼重要性G(k)可以通过以下公式计算:

G(k)＝∑(p(i)+p(i/k))

其中，p(i)表示标签i的频率，p(i/k)表示在特征k条件下标签i的频率；

S4：将提取到的人口迁移特征根据基尼重要性排序，选取前两个特征转化为图像形式，即将前两个特征映射到图像的像素值上，采用改进双线性插值算法生成具有视觉效果的图像；

f(x,y)表示插值后的像素值，f(0,0)、f(1,0)、f(0,1)、f(1,1)分别表示已有数据点的像素值，α和β表示相对于已有数据点的偏移量；H为设定的调整系数；

S5：可视化展示，将生成的图像在显示设备上展示人口移动的演化过程；触摸屏交互实现缩放、平移、筛选操作，以获取更详细的信息；

S6：结束。

优选地，所述对采集到的人口移动数据进行预处理，包括采用时间窗口滤波对人口迁移数据滤波，公式如下：

F＝(x(n-t)+x(n-t+1)+......x(n))/t

其中，x(n)表示第n个时间点的人口移动数量，t为窗口大小。

优选地，所述利用随机森林算法从预处理后的人口移动数据中提取特征，特征包括人口迁移距离、迁移强度、迁移频率信息、迁移人口数量。

优选地，所述迁移频率信息表示人口从起点到终点的迁移次数或频率，所述迁移强度表示表示人口从起点到终点的流动强度用人口密度表示。

本申请还提供一种人口移动演化的显示装置，包括：

数据采集器，从多个数据源采集人口移动数据，将采集的移动通信数据、社交媒体数据存储至数据库，获取用户的通话记录、位置信息、签到记录；

预处理器，对采集到的人口移动数据进行预处理；

特征提取器，利用随机森林算法从预处理后的人口移动数据中提取特征，其中，人口迁移距离特征,计算如下：

其中，d表示地理距离，lat

对于特征k，基尼重要性G(k)可以通过以下公式计算:

G(k)＝∑(p(i)+p(i/k))

其中，p(i)表示标签i的频率，p(i/k)表示在特征k条件下标签i的频率；

图像处理器，将提取到的人口迁移特征根据基尼重要性排序，选取前两个特征转化为图像形式，即将前两个特征映射到图像的像素值上，采用改进双线性插值算法生成具有视觉效果的图像；

f(x,y)表示插值后的像素值，f(0,0)、f(1,0)、f(0,1)、f(1,1)分别表示已有数据点的像素值，α和β表示相对于已有数据点的偏移量；H为设定的调整系数；

可视化展示器，将生成的图像在显示设备上展示人口移动的演化过程；触摸屏交互实现缩放、平移、筛选操作，以获取更详细的信息；

结束模块。

优选地，所述对采集到的人口移动数据进行预处理，包括采用时间窗口滤波对人口迁移数据滤波，公式如下：

F＝(x(n-t)+x(n-t+1)+......x(n))/t

其中，x(n)表示第n个时间点的人口移动数量，t为窗口大小。

优选地，所述利用随机森林算法从预处理后的人口移动数据中提取特征，特征包括人口迁移距离、迁移强度、迁移频率信息、迁移人口数量。

优选地，所述迁移频率信息表示人口从起点到终点的迁移次数或频率，所述迁移强度表示表示人口从起点到终点的流动强度用人口密度表示。

本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有人口移动演化的显示程序，所述人口移动演化的显示程序被处理器执行时实现所述人口移动演化的显示方法的步骤。

本发明提供了一种人口移动演化的显示方法、装置及计算机可读存储介质，所能实现的有益技术效果如下：

1、本申请通过利用随机森林算法从预处理后的人口移动数据中提取特征，采用改进双线性插值算法生成具有视觉效果的图像，将随机森林算法与改进双线性插值算法结合形成连贯步骤设计，构成技术方案，大大增强了数据判断准确度，提高了数据处理效率。

2、本发明通过将地理距离d加入到图像的构造过程中，将地理距离d作为形成图像的影响因素之一，大大增强了人口流动视觉效果，人口移动距离越远则呈现的像素值越高，进而在视觉效果上更加明显；同时将提取到的人口迁移特征根据基尼重要性排序，选取前两个特征转化为图像形式，即将前两个特征映射到图像的像素值上，采用改进双线性插值算法生成具有视觉效果的图像；

f(x,y)表示插值后的像素值，f(0,0)、f(1,0)、f(0,1)、f(1,1)分别表示已有数据点的像素值，α和β表示相对于已有数据点的偏移量；H为设定的调整系数；大大实现了高质量数据的筛选判断，增强了数据计算效率提高了数据计算准确度。

3、本申请通过将提取到的人口迁移特征根据基尼重要性排序，选取前两个特征转化为图像形式，选择影响较大的特征值作为构建图像的数据基础，大大克服了数据冗余性，大大增强了计算效率，实现了快速实时显示人口流动显示。

4、本申请从多个数据源采集人口移动数据，将采集的移动通信数据、社交媒体数据存储至数据库，获取用户的通话记录、位置信息、签到记录，充分考虑数据的丰富度，大大增强了计算效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。

图1是本发明的一种人口移动演化的显示方法步骤示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例1：

针对现有技术中提到的上述问题，为解决上述技术问题，如附图1所示：本发明提供了一种人口移动演化的显示方法，包括步骤：

S1：采集人口移动数据，将采集的移动通信数据、社交媒体数据存储至数据库，获取用户的通话记录、位置信息、签到记录；

在一些实施例中，采用条件随机场(Conditional Random Fields，CRF)是一种用于序列标注任务的概率图模型，可以应用于识别文本中的地点信息。以下是一个具体的示例说明和公式表示：

假设我们有一个文本序列，其中包含地点信息，我们希望使用条件随机场来识别这些地点信息。

特征提取：

首先，我们需要从文本中提取特征，以便作为条件随机场模型的输入。这些特征可以包括词性、上下文信息、词边界等。

定义标签集合：

我们定义一个标签集合，包括地点(Location)和非地点(Non-Location)两种标签。

定义特征函数：

对于每个观测序列(输入序列)和标签序列的组合，我们定义一组特征函数。特征函数可以根据特征提取的结果来表示观测序列和标签序列的关联。

定义条件随机场模型：

条件随机场模型通过对特征函数进行参数化建模，来建立观测序列和标签序列之间的条件概率分布。

公式表示：

给定一个观测序列X＝{x

条件随机场模型的概率分布定义如下：

P(Y|X)＝(1/Z)*exp(∑

其中，T

转移特征函数Tk衡量当前标签和前一个标签之间的关系，状态特征函数S

通过对条件随机场模型进行训练，可以学习到最优的权重参数，进而对新的文本序列进行标注，识别出文本中的地点信息。

在步骤1中，通过移动通信数据和社交媒体数据采集多种数据源，可以借助以下方法和示例进行详细说明：

移动通信数据采集：移动通信数据可以通过与电信运营商或移动应用开发者合作，获取用户的移动通信记录和位置信息。以下是一些具体的示例：

与电信运营商合作：与电信运营商合作，获取用户的通话记录、短信记录和基站定位数据。这些数据可以提供用户的通信活动和移动轨迹。

移动应用数据：与移动应用开发者合作，获取用户使用的移动应用的数据。例如，通过社交媒体应用可以获取用户的位置信息、签到记录等。这些数据可以提供用户的社交活动和兴趣偏好。

社交媒体数据采集：

社交媒体数据可以通过与社交媒体平台合作或利用开放的API接口进行采集。以下是一些具体的示例：

社交媒体平台合作：与社交媒体平台合作，获取用户的社交媒体数据。例如，与微信、微博、QQ等社交媒体平台合作，获取用户的位置标签、发布的动态等数据。这些数据可以提供用户的社交关系和行为特征。

开放API接口：利用社交媒体平台提供的开放API接口，获取公开可访问的用户数据。例如，通过微信API获取用户的推文数据、关注关系等。这些数据可以提供用户的观点和舆论倾向。

S2：对采集到的人口移动数据进行预处理；在步骤2中，对采集到的人口迁移数据进行预处理的目的是确保数据的准确性和完整性，去除噪声和重复数据，以便后续的特征提取和图像处理。以下是一些具体的预处理方法的示例，同时附有相应的公式表示：

数据清洗：

数据清洗旨在去除异常值和无效数据，确保数据的质量。以下是一些常见的数据清洗方法的示例：

异常值检测：通过统计方法或离群点检测算法，识别并排除迁移距离或迁移时间等方面的异常值。

缺失值处理：对于缺失的人口迁移数据，可以选择删除相应的数据记录或使用插值方法进行填充。

公式表示：

数据清洗方法可以用数学符号来表示，例如：

异常值检测：如果迁移距离d超过某个阈值d_max，则认为d是异常值。

缺失值处理：对于缺失的迁移时间t，可以使用线性插值法进行填充：

t＝(t_prev+t_next)/2

数据去噪：

数据去噪旨在消除数据中的随机噪声，以提取出真实的迁移模式和趋势。以下是一些常见的数据去噪方法的示例：

平滑滤波：利用移动平均、加权平均等滤波方法，对人口迁移数量或强度进行平滑处理，以减少噪声的影响。

时间窗口滤波：通过设定一个时间窗口，计算窗口内的迁移数量的平均值或总和，以平滑迁移数据。

公式表示：

数据去噪方法可以用数学符号来表示，例如：

平滑滤波：使用移动平均滤波器对人口迁移数量进行平滑处理，公式如下：

smoothed_value＝(x[n]+x[n-1]+...+x[n-k+1])/k，其中，x[n]表示第n个时间点的迁移数量，k为窗口大小

S3：利用随机森林算法从预处理后的人口移动数据中提取特征，其中，人口迁移距离特征,计算如下：

其中，d表示地理距离，lat

对于特征k，基尼重要性G(k)可以通过以下公式计算:

G(k)＝∑(p(i)+p(i/k))

其中，p(i)表示标签i的频率，p(i/k)表示在特征k条件下标签i的频率；

在步骤3中，利用机器学习技术从预处理后的人口迁移数据中提取关键特征，随机森林算法是一种常用的方法之一。以下是采用随机森林算法进行特征提取的具体计算过程，并附有相应的公式表示：

随机森林算法简介：

随机森林是一种集成学习方法，通过构建多个决策树，并将它们的结果进行集成，来进行特征提取和预测。随机森林具有较好的鲁棒性和准确性。

随机森林特征提取的计算过程：

假设我们的目标是从预处理后的人口迁移数据中提取关键特征，包括迁移距离、迁移人口数量和迁移方向。

a.数据准备：

准备标记好的人口迁移数据，包括迁移距离、迁移人口数量和迁移方向作为特征，同时将目标特征(待预测的关键特征)作为标签。

b.特征选择：

选择合适的特征作为输入，例如迁移距离、迁移人口数量和迁移方向。

c.模型训练：

使用随机森林算法训练模型，建立特征与目标特征之间的关系模型。随机森林中的每个决策树都是独立训练的，具体的训练过程如下：

从原始数据中随机选择一部分样本(有放回地抽样)。

从选择的样本中随机选择一部分特征(无放回地抽样)。

使用选定的样本和特征训练一个决策树。

重复以上步骤，构建多个决策树。

d.特征重要性评估：

随机森林可以提供每个特征的重要性评估，该评估指标反映了特征对于预测目标的贡献程度。常见的评估指标包括基尼重要性和平均减少不纯度(Mean DecreaseImpurity)等。

公式表示：

随机森林算法：随机森林将多个决策树的结果进行集成，可以表示为：

y＝f(x1,x2,...,xn)，其中，y表示目标特征，x1,x2,...,xn表示输入特征。

特征重要性评估：随机森林可以通过计算各个特征的平均减少不纯度来评估特征的重要性。具体公式如下：

平均减少不纯度＝没有该特征的决策树的不纯度-有该特征的决策树的不纯度

需要注意的是，随机森林算法还可以用于特征选择，根据特征的重要性评估结果，选择重要性较高的特征进行后续的图像处理和可视化展示。

在随机森林算法中，f(x

具体计算过程如下：

训练阶段：

对于每棵决策树：

随机从原始训练数据集中进行有放回抽样(bootstrap sampling)得到一个新的训练数据集。

随机选择一部分输入特征作为该决策树的候选特征。

使用选定的训练数据集和候选特征训练一棵决策树模型。

得到多棵决策树模型。

预测阶段：

对于每个待预测的样本：

将样本输入到每棵决策树中进行预测。

根据决策树的预测结果，统计出现最频繁的类别或计算回归树的平均预测值作为随机森林的最终预测结果。

具体来说，决策树的预测过程是通过根据特征的判断条件进行递归分支的过程。每个决策树都基于不同的随机抽样数据和特征子集训练，并使用不同的特征和判定条件进行预测。随机森林通过对每个决策树的预测结果进行集成，可以得到更稳定和准确的预测结果。

需要注意的是，具体的预测过程和计算方式可能因决策树的类型(分类树或回归树)而有所不同。上述描述的是一般情况下的随机森林算法的基本原理和计算过程。实际应用中，随机森林还可以通过对决策树的特征重要性进行评估、调整模型的超参数等方式进行进一步的优化和改进。

S4：将提取到的人口迁移特征根据基尼重要性排序，选取前两个特征转化为图像形式，即将前两个特征映射到图像的像素值上，采用改进双线性插值算法生成具有视觉效果的图像；

f(x,y)表示插值后的像素值，f(0,0)、f(1,0)、f(0,1)、f(1,1)分别表示已有数据点的像素值，α和β表示相对于已有数据点的偏移量；H为设定的调整系数；

当使用随机森林进行特征提取时，可以计算特征的基尼重要性(GiniImportance)和平均减少不纯度(Mean Decrease Impurity)来评估特征的重要性。以下是具体的计算示例和相应的公式表示：

基尼重要性计算：

基尼重要性衡量了每个特征对随机森林模型的预测性能的贡献程度。计算基尼重要性的步骤如下：

针对每个决策树，计算特征在该决策树中的基尼指数(Gini Index)。

对所有决策树的基尼指数进行平均。

公式表示：

对于特征k，基尼重要性G(k)可以通过以下公式计算：

G(k)＝Σ(p(i)-p(i|k))^2

其中，p(i)表示标签i的频率，p(i|k)表示在特征k条件下标签i的频率。通过计算基尼重要性，可以获得特征的重要性排序。

平均减少不纯度计算：

平均减少不纯度衡量了每个特征在随机森林模型中用于减少不纯度的平均程度。计算平均减少不纯度的步骤如下：

针对每个决策树，计算在该决策树中使用特征k进行分裂后的不纯度减少。

对所有决策树的不纯度减少进行平均。

公式表示：

对于特征k，平均减少不纯度MD(k)可以通过以下公式计算：

MD(k)＝Σ(impurity_before_split-impurity_after_split)

其中，impurity_before_split表示分裂前的不纯度，impurity_after_split表示分裂后的不纯度。通过计算平均减少不纯度，可以评估特征在决策树分裂过程中的贡献程度。

需要注意的是，基尼重要性和平均减少不纯度都是相对指标，可以用于比较不同特征之间的重要性，而具体的数值并没有标准化范围。因此，在实际应用中，重要性评估的结果应该结合具体问题和数据集进行解释和分析。

通过以上计算过程和公式表示，可以使用随机森林计算特征的基尼重要性和平均减少不纯度，进而评估特征的重要性。

在随机森林中，计算平均减少不纯度时，需要分别计算没有该特征的决策树的不纯度和有该特征的决策树的不纯度。以下是具体的计算示例和相应的公式表示：

没有该特征的决策树的不纯度：

示例：假设我们有一个决策树，用于预测人口迁移方向。在该决策树中，我们不考虑特征"迁移距离"。我们需要计算没有"迁移距离"特征的决策树的不纯度。

公式表示：假设不纯度指标为I，表示该决策树的不纯度。则没有"迁移距离"特征的决策树的不纯度可以表示为I_no_k。

有该特征的决策树的不纯度：

示例：在同一个决策树中，我们现在考虑特征"迁移距离"。我们需要计算有"迁移距离"特征的决策树的不纯度。

公式表示：假设有"迁移距离"特征的决策树的不纯度为I_with_k。

需要注意的是，具体计算不纯度的方法取决于所使用的不纯度指标。在分类问题中，常用的不纯度指标包括基尼指数(Gini Index)和熵(Entropy)。以下是示例中基于基尼指数的计算示例和公式表示：

基尼指数计算：

对于一个给定的节点，假设有C个类别，每个类别的样本数量分别为c1,c2,...,cC。则基尼指数的计算公式为：

Gini＝1-Σ(ci/n)^2

其中，n表示总样本数量。

通过计算没有该特征的决策树的不纯度(I_no_k)和有该特征的决策树的不纯度(I_with_k)，可以计算平均减少不纯度。平均减少不纯度可以用于评估特征的重要性和贡献程度。

以上示例和公式是基于基尼指数的计算，对于使用其他不纯度指标的情况，具体的计算方法会有所不同。在实际应用中，可以根据问题需求和所选择的不纯度指标进行相应的计算。

S5：可视化展示，将生成的图像在显示设备上展示人口移动的演化过程；触摸屏交互实现缩放、平移、筛选操作，以获取更详细的信息；

S6：结束。

优选地，所述对采集到的人口移动数据进行预处理，包括采用时间窗口滤波对人口迁移数据滤波，公式如下：

F＝(x(n-t)+x(n-t+1)+......x(n))/t

其中，x(n)表示第n个时间点的人口移动数量，t为窗口大小。

优选地，所述利用随机森林算法从预处理后的人口移动数据中提取特征，特征包括人口迁移距离、迁移强度、迁移频率信息、迁移人口数量。

优选地，所述迁移频率信息表示人口从起点到终点的迁移次数或频率，所述迁移强度表示表示人口从起点到终点的流动强度用人口密度表示。

实施例2：

本申请还提供一种人口移动演化的显示系统，包括：

数据采集模块，从多个数据源采集人口移动数据，将采集的移动通信数据、社交媒体数据存储至数据库，获取用户的通话记录、位置信息、签到记录；在步骤1中，从社交媒体数据提取人口数据特征可以采用文本挖掘和自然语言处理的算法来识别和提取相关信息。以下是一个具体的说明和示例：

文本挖掘算法：

文本挖掘算法可以用于从社交媒体数据中提取人口数据特征，如年龄、性别、地理位置等。这些算法通常基于机器学习和自然语言处理技术，包括文本分类、命名实体识别、关键词提取等方法。

具体举例说明：

假设我们从社交媒体数据中提取用户的年龄信息。可以采用文本分类算法，如朴素贝叶斯分类器，来对用户的文本进行分类，判断其所属的年龄段。

公式表示：

朴素贝叶斯分类器基于贝叶斯定理，计算文本属于某个特定年龄段的概率。

P(年龄段|文本)＝P(文本|年龄段)*P(年龄段)/P(文本)

其中，P(年龄段|文本)表示给定文本条件下年龄段的概率，P(文本|年龄段)表示在特定年龄段下文本的概率，P(年龄段)表示年龄段的先验概率，P(文本)表示文本的概率。

通过训练朴素贝叶斯分类器，并使用其对新的文本进行分类，可以提取出社交媒体数据中的年龄信息。

需要注意的是，上述示例是针对提取年龄特征的具体算法和公式，对于其他人口数据特征，如性别、地理位置等，可以采用类似的文本挖掘和自然语言处理技术，并根据具体问题和数据特点选择合适的算法和公式。

从社交媒体数据中提取人口迁移数据特征可以采用文本挖掘和地理信息处理的算法来识别和提取相关信息。以下是一个具体的说明和示例：

文本挖掘算法：

文本挖掘算法可以用于从社交媒体数据中提取人口迁移的相关信息，如地点提取、地点关联和迁移趋势等。这些算法可以基于自然语言处理和文本分析技术，包括命名实体识别、地点提取和语义分析等方法。

具体举例说明：

假设我们从社交媒体数据中提取人口迁移的目的地信息。可以采用命名实体识别算法，如条件随机场(Conditional Random Fields,CRF)或循环神经网络(RecurrentNeural Networks,RNN)，来识别文本中的地点信息。

公式表示：

条件随机场(CRF)是一种概率图模型，可以用于序列标注任务，如命名实体识别。CRF的目标是最大化条件概率：

P(Y|X)＝exp(Σw_i*f_i(X,Y))/Z(X)

其中，Y是标注序列(地点信息)，X是输入文本，f_i是特征函数，w_i是对应的权重，Z(X)是归一化因子。

通过训练CRF模型，并使用其对新的文本进行命名实体识别，可以提取出社交媒体数据中的目的地信息。

地理信息处理算法：

地理信息处理算法可以用于解析和处理提取到的地点信息，从而获得更具体的人口迁移数据特征，如经纬度坐标、迁移距离和迁移趋势等。这些算法可以包括地理编码、地理距离计算和地理可视化等方法。

具体举例说明：

假设我们已经提取到社交媒体数据中的目的地地点信息。可以使用地理编码服务，如谷歌地图API，将地点信息转换为经纬度坐标。

公式表示：

地理编码服务通常提供API接口，可以根据地点名称或地址查询获得对应的经纬度坐标。

通过地理编码，我们可以将目的地地点信息转化为可计算的经纬度坐标，进一步分析人口迁移的距离和趋势等特征。

需要注意的是，上述示例是针对从社交媒体数据中提取人口迁移数据特征的具体算法和公式。根据实际需求和数据特点，还可以考虑其他文本挖掘和地理信息处理的算法，以提取更多相关的人口迁移特征。

预处理模块，对采集到的人口移动数据进行预处理；

特征提取模块，利用随机森林算法从预处理后的人口移动数据中提取特征，其中，人口迁移距离特征,计算如下：

其中，d表示地理距离，lat

对于特征k，基尼重要性G(k)可以通过以下公式计算:

G(k)＝∑(p(i)+p(i/k))

其中，p(i)表示标签i的频率，p(i/k)表示在特征k条件下标签i的频率；

图像处理模块，将提取到的人口迁移特征根据基尼重要性排序，选取前两个特征转化为图像形式，即将前两个特征映射到图像的像素值上，采用改进双线性插值算法生成具有视觉效果的图像；

f(x,y)表示插值后的像素值，f(0,0)、f(1,0)、f(0,1)、f(1,1)分别表示已有数据点的像素值，α和β表示相对于已有数据点的偏移量；H为设定的调整系数；

将提取到的人口迁移特征转化为图像形式是为了通过图像处理算法生成具有视觉效果的图像，以便更直观地展示人口迁移的模式和趋势。以下是一个具体的示例说明：

转化为图像形式：

假设我们从人口迁移数据中提取了两个特征：迁移距离和迁移人口数量。我们可以将这两个特征映射到图像的像素值上。一种常见的方法是将迁移距离映射到图像的横轴上，将迁移人口数量映射到图像的纵轴上。这样，每个像素点的亮度或颜色可以表示对应位置上的迁移距离和迁移人口数量的值。

图像处理算法生成：

一种常用的图像处理算法是插值算法，通过对已有数据点之间的像素进行插值来填充整个图像。这样可以使图像更平滑，并提供更多的细节。常用的插值算法包括最近邻插值、双线性插值和双三次插值等。

具体举例说明：

假设我们从人口迁移数据中提取的特征如下：

迁移距离：[100,200,150,300]

迁移人口数量：[500,1000,800,1200]

我们可以将迁移距离映射到图像的横轴，将迁移人口数量映射到图像的纵轴。假设图像的宽度和高度分别为400像素，那么每个像素的横向和纵向对应的距离为1像素。

接下来，可以使用插值算法对图像进行处理，生成具有视觉效果的图像。以双线性插值为例，该插值算法会根据已有数据点的值来计算新的像素值。

可视化展示模块，将生成的图像在显示设备上展示人口移动的演化过程；触摸屏交互实现缩放、平移、筛选操作，以获取更详细的信息；

在步骤5中，为了使决策者能够直观地观察和分析人口移动的演化过程，并进行交互操作以获取更详细的信息，可以采用诸如缩放、平移和筛选等操作的算法。以下是一个具体的示例说明：

缩放算法：

缩放算法用于调整图像的显示比例，以便决策者可以观察不同层级的细节。一种常见的缩放算法是双线性插值，可以通过计算相邻像素的加权平均值来生成新的像素值。

公式表示：

双线性插值公式如下：

f(x,y)＝(1-α)(1-β)f(0,0)+α(1-β)f(1,0)+(1-α)βf(0,1)+αβf(1,1)

其中，f(x,y)表示插值后的像素值，f(0,0)、f(1,0)、f(0,1)和f(1,1)分别表示原始图像上的像素值，α和β表示相对于原始像素的偏移量。

平移算法：

平移算法用于在图像上进行平移操作，以便决策者可以移动图像并查看感兴趣的区域。平移算法简单地将图像上的像素沿着指定方向进行平移。

公式表示：

对于平移操作，可以通过调整像素的坐标来实现。例如，对于向右平移tx个像素，像素的新坐标为(x+tx,y)。

筛选算法：

筛选算法用于根据特定的条件从图像中筛选出感兴趣的部分。这可以通过设定阈值或使用像素的颜色特征等方法实现。

公式表示：

筛选算法的具体公式取决于所使用的条件和方法。例如，如果我们要筛选出像素值大于阈值的部分，可以使用以下公式：

filtered_image(x,y)＝

f(x,y),if f(x,y)>threshold

0,otherwise

其中，f(x,y)表示原始图像上的像素值，threshold表示设定的阈值。

通过以上交互算法，决策者可以自由地缩放、平移和筛选图像，以获取更详细的信息。这样可以帮助决策者深入了解人口移动的演化过程，并做出更准确的决策。需要根据具体的应用场景和需求选择合适的算法和公式。

结束模块。

优选地，所述对采集到的人口移动数据进行预处理，包括采用时间窗口滤波对人口迁移数据滤波，公式如下：

F＝(x(n-t)+x(n-t+1)+......x(n))/t

其中，x(n)表示第n个时间点的人口移动数量，t为窗口大小。

优选地，所述利用随机森林算法从预处理后的人口移动数据中提取特征，特征包括人口迁移距离、迁移强度、迁移频率信息、迁移人口数量。

优选地，所述迁移频率信息表示人口从起点到终点的迁移次数或频率，所述迁移强度表示表示人口从起点到终点的流动强度用人口密度表示。

在随机森林算法中，f(x

对于每个决策树：

输入变量x

决策树根据输入变量和树的结构进行判断和分支，直到达到叶节点。

叶节点中包含一个预测值或类别标签。

决策树根据输入变量的特征值通过判断条件进行分支，并根据叶节点的预测值或类别标签进行预测。

在随机森林中，f(x

具体表示为：

对于回归问题：

f(x

其中，M表示随机森林中决策树的数量，f

对于分类问题：

f(x

其中，argmax表示取使括号中值最大的类别c，Count(y＝c|f

需要注意的是，随机森林中的每个决策树的预测结果可能是连续的值(回归问题)或离散的类别标签(分类问题)，而最终的集成预测结果f(x

在上述方案中，f(x

具体地，移动通信数据和社交媒体数据经过预处理和特征提取后，会得到一组特征向量(x

随机森林中的每个决策树f

通过对随机森林中的每棵决策树的预测结果进行平均，可以得到整体的预测结果。这种集成方式有助于减少单个决策树的预测误差，并提高整体的预测准确性。预测结果可以帮助决策者理解人口迁移的趋势和规律，从而支持决策制定和规划。

总之，均值f(x

在上述方案中，除了均值计算外，还可以进行其他计算来获得有关预测结果的更多信息。以下是一些可能的计算示例：

方差计算：

方差可以衡量随机森林中多个决策树预测结果的离散程度，反映了预测结果的稳定性和一致性。方差可以通过计算每个样本在多个决策树预测结果上的平方差的平均值来获得。

公式表示为：

Var(y)＝(1/M)*Σ

概率计算：

对于分类问题，可以计算每个类别的预测概率，以衡量每个类别的可能性。概率可以通过统计在随机森林中每个类别出现的次数，并除以总的决策树数量得到。

公式表示为：

P(y＝c)＝Count(y＝c)/M

这些计算可以提供更全面的预测结果分析，帮助进一步理解和解释随机森林模型的预测效果。方差计算可以衡量预测结果的稳定性，而概率计算可以提供每个类别的置信度信息。这些额外的计算可以为决策者提供更多有关人口迁移的洞察和决策支持。

在随机森林决策树中，均值计算、方差计算和概率计算具体代表了对预测结果的不同统计分析。它们可以提供关于预测结果的不同方面的信息，从而帮助我们更好地理解和解释模型的行为。

均值计算：

均值计算代表了对多个决策树预测结果的平均值。它用于获得整体的预测结果，可以应用于回归问题中的连续值预测或分类问题中的类别预测。均值计算的目的是减小随机森林中单个决策树的预测误差，并提高整体的预测准确性。

方差计算：

方差计算用于衡量随机森林中多个决策树预测结果的离散程度。它可以反映预测结果的稳定性和一致性。通过计算每个样本在多个决策树预测结果上的平方差的平均值，可以得到方差。方差较小表示决策树的预测结果比较一致，方差较大则表示预测结果具有更大的差异。

概率计算：

概率计算用于获取分类问题中每个类别的预测概率。通过统计在随机森林中每个类别出现的次数，并除以总的决策树数量，可以得到每个类别的预测概率。概率计算可以帮助我们了解每个类别的可能性大小，从而更好地理解和解释预测结果。

与后续步骤中生成图像在显示设备上展示人口移动的演化过程的关系是，这些统计分析结果(均值、方差、概率)可以作为生成图像的依据或参考。根据不同的统计量，可以选择不同的图像处理方法来展示人口移动的演化过程。例如，可以使用均值来生成热力图显示人口密度的变化，使用方差来显示人口流动的不确定性，使用概率来生成分类图显示不同类别的分布情况。这些统计分析结果提供了基础数据和指导，帮助生成具有视觉效果的图像，以便决策者可以直观地观察和分析人口移动的演化过程，并通过交互方式进行进一步的操作和分析。

本发明提供了一种人口移动演化的显示系统，所能实现的有益技术效果如下：

1、本申请通过利用随机森林算法从预处理后的人口移动数据中提取特征，采用改进双线性插值算法生成具有视觉效果的图像，将随机森林算法与改进双线性插值算法结合形成连贯步骤设计，构成技术方案，大大增强了数据判断准确度，提高了数据处理效率。

2、本发明通过将地理距离d加入到图像的构造过程中，将地理距离d作为形成图像的影响因素之一，大大增强了人口流动视觉效果，人口移动距离越远则呈现的像素值越高，进而在视觉效果上更加明显；同时将提取到的人口迁移特征根据基尼重要性排序，选取前两个特征转化为图像形式，即将前两个特征映射到图像的像素值上，采用改进双线性插值算法生成具有视觉效果的图像；

f(x,y)表示插值后的像素值，f(0,0)、f(1,0)、f(0,1)、f(1,1)分别表示已有数据点的像素值，α和β表示相对于已有数据点的偏移量；H为设定的调整系数；大大实现了高质量数据的筛选判断，增强了数据计算效率提高了数据计算准确度。

3、本申请通过将提取到的人口迁移特征根据基尼重要性排序，选取前两个特征转化为图像形式，选择影响较大的特征值作为构建图像的数据基础，大大克服了数据冗余性，大大增强了计算效率，实现了快速实时显示人口流动显示。

4、本申请从多个数据源采集人口移动数据，将采集的移动通信数据、社交媒体数据存储至数据库，获取用户的通话记录、位置信息、签到记录，充分考虑数据的丰富度，大大增强了计算效率。

以上对一种人口流动数据的获取方法方法进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想和方法，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。