1.一种城市混合职住空间计算方法，其特征在于，包括：S100.根据城市规划数据和地图信息点数据，计算不同类型的地图信息点核密度；S100中，计算地图地块核密度方法为：获取城市规划数据，以预设距离的空间栅格分辨率，对城市规划数据进行区域划分，将地图信息点数据融合到进行区域划分的城市规划数据，计算不同类型的地图信息点核密度；

S200.将获取的不同类型的地图信息点核密度进行归一化处理，并且计算该地块地图信息点核密度均值；S200中，采用最大最小值归一化的方法进行归一化处理，具体公式为：其中， 表示第i个栅格地块的第j类信息点核密度归一化值；

S200中，地图信息点核密度均值计算方法为：其中， 表示第i个地块的第j类信息点密度；n表示该地块包含的所有栅格数量，表示每个地块的信息点核密度值；

计算地图地块信息点核密度 公式为：其中， 表示每个地块的信息点核密度值，di,j表示地块中任一空间位置的点到该地块的核心的距离，h表示距离衰减系数，K表示高斯函数；

S300.采用随机森林模型，将计算的核密度均值和对应的职住属性作为随机森林模型训练数据集，对随机森林模型进行训练，得到基于随机森林算法的职住空间关系模型；选取

3个随机森林的关系模型，对3类不同的职住空间关系属性开展拟合，并在最后的拟合结果中加入职住属性和为1的限制；

S400.对基于随机森林算法的职住空间关系拟合模型精度进行评价，当所得模型精度不符合预设阈值时，调整训练策略，将训练数据重新带入训练集，生成新的职住空间关系拟合模型，如此反复，直到所得模型精度符合预设阈值；

S500.将全域地块数据集带入训练好的职住空间关系拟合模型，计算职住混合熵指数，根据职住混合熵指数衡量不同地块的职住属性混合程度；计算职住混合熵指数公式为：其中，pi表示第i类职住空间关系属性在该地块职住空间关系属性中的占比；n表示职住空间关系属性的总类数；职住混合熵值越高表明该地块的职住混合程度越高，包含有更高比例的其他职住属性；熵值越低，表明该地块的职住混合程度越低。

2.如权利要求1的一种城市混合职住空间计算方法，其特征在于，S400中，采用Pearson相关系数，拟合优度检验，平均平方根误差和平均绝对误差方法对职住空间关系拟合模型精度进行评价。

3.一种城市混合职住空间计算系统，其特征在于，包括：数据获取模块、数据处理模块、职住属性分类计算模块、职住空间分类拟合分析模块、精度评价模块、职住空间信息输出模块；

数据获取模块，用于获取城市规划数据和地图信息点数据；

数据处理模块，用于根据获取城市规划数据和地图信息点数据，计算不同类型的地图信息点核密度，并且将获取的不同类型的地图信息点核密度进行归一化处理，计算该地块地图信息点核密度均值；

采用最大最小值归一化的方法进行归一化处理，具体公式为：其中， 表示第i个栅格地块的第j类信息点核密度归一化值；

地图信息点核密度均值计算方法为：其中， 表示第i个地块的第j类信息点密度；n表示该地块包含的所有栅格数量，表示每个地块的信息点核密度值；

计算地图地块信息点核密度 公式为：其中， 表示每个地块的信息点核密度值，di,j表示地块中任一空间位置的点到该地块的核心的距离，h表示距离衰减系数，K表示高斯函数；

职住属性分类计算模块，用于将计算的核密度均值和对应的职住属性作为随机森林模型训练数据集，对随机森林模型进行训练，得到基于随机森林算法的职住空间关系分类模型；

职住空间分类拟合分析模块，用于平衡得到的随机森林的分类模型，对3类不同的职住空间关系属性开展拟合，并在最后的拟合结果中加入职住属性和为1的限制；

精度评价模块，.用于对基于随机森林算法的职住空间关系拟合模型精度进行评价，当所得模型精度不符合预设阈值时，调整训练策略，重新带入训练集，生成新的职住空间关系拟合模型，如此反复，直到所得模型精度符合预设阈值；

职住空间信息输出模块，用于将全域地块数据集带入训练好的职住空间关系拟合模型，计算职住混合熵指数，根据职住混合熵指数衡量不同地块的职住属性混合程度，输出职住属性混合结果；计算职住混合熵指数公式为：其中，pi表示第i类职住空间关系属性在该地块职住空间关系属性中的占比；n表示职住空间关系属性的总类数；职住混合熵值越高表明该地块的职住混合程度越高，包含有更高比例的其他职住属性；熵值越低，表明该地块的职住混合程度越低。