一种顾及道路交通流量语义信息的路网选取方法

交通流量是反映城市道路重要性以及城市道路在交通运输中发挥现实作用的重要指标。结合人类出行轨迹数据和路网数据,在充分考虑道路的几何特征(即长度、拓扑连接、分布密度、接近中心性和中介中心性)、属性特征(即道路等级)的基础上,进一步考虑道路长周期的周平均交通量这一衡量道路重要性的语义特征指标,提出了一种顾及道路交通流量语义信息的路网选取方法。首先,根据格式塔准则的连续性和方向一致性构建道路选取的基元——stroke单元;在此基础上,统计这些stroke单元的几何特征、属性特征指标,并结合移动轨迹数据计算各stroke单元的周平均日交通量作为道路选取的语义特征指标。然后,探测不同特征指标的熵值变化以确定不同道路选取指标的权重,并定义道路重要性评价的综合指标,对城市路网进行综合选取。最后,采用武汉市路网数据和出租车轨迹数据对该方法进行验证。实验表明,该方法能够保持原始路网的连通性和整体路网骨架,同时选取结果能够刻画出发挥重要职能的路段,反映人们的出行规律特征。此外,该方法可以发现道路网中设计等级较高但是实际中使用率却很低的路段,可为道路网的评价与规划等应用提供参考。     

一种城市道路空间结构特性分析方法

为了对城市道路空间结构的特征进行研究,该文基于复杂网络理论,采用网络中心性测度方法,对北京、成都、南京、天津和武汉这5个城市道路网络的节点介数、直达性、邻近度和边介数等指标进行计算,通过对计算结果的分析发现城市道路中心性的分布特点,剖析城市道路结构的特征。结果表明:①网络中心性指标,特别是介数能够很好地描述道路网络节点的重要程度;②贯穿路网的主干路、城市环路、跨江(河)桥梁都具有较高的中心性,是城市路网的重要部分;③尽管不同城市的道路网络结构存在一些相似的特点,但各城市之间的道路空间结构差异明显。     

考虑内在关联性的城市路网交通运行效率评价

为实现大规模城市路网下的交通运行效率评估，立足于深圳市福田区、南山区以及罗湖区的浮动车轨迹数据，提出了一种结合交通可达性与道路交通流特性的评价方法。通过地图匹配与网络重构获得路网重构图，对其进行社区发现与聚类以挖掘路网内在联系并进行交通运行效率评价。该评价方法兼顾路网结构与交通属性，在考虑路网内在关联性的情况下进行城市路网交通效率评价，并通过评价结果对实际路网提出针对性改进建议。相比传统方法，该文提出的评价方法能够识别出道路间相互影响关系，在局部路网的尺度下修正评价结果，使评价结果体现出实际路网不同区域内交通效率的内在联系。     

利用空间句法模型研究京津冀路网的通达性

空间句法属于通达性研究方法中的拓扑度量法,是一种通过数学方式描述空间结构的方法。它最初仅被用于研究建筑学,之后扩展到地理学与计算机科学等方面。当前在国内,利用其研究城市通达性、城市群的联系等已经取得了丰硕的成果。针对目前通达性研究缺少方法集成的情况,本文将空间句法与距离度量法等其他方法相结合,提出了崭新的分析模型,研究了地区的道路通达性,使用空间句法原理,利用ArcGIS和Axwoman对京津冀地区的路网进行了系统性研究。首先得到地区栅格图并矢量化,向其添加道路等级、道路实际距离等相关权重值,然后计算出各条道路的拓扑属性值,进行各项分析并讨论发展与规划。研究得出,将多种通达性度量方法相集成研究道路的通达性能够取得很好的效果。当前,京津冀地区的路网中心位于北京附近,但是除京津两市之外,其余地区尚未形成明显的路网中心,且相互间的联系有待进一步加强。此外,张家口、承德等外围城市发展水平较弱,应作为重点发展地区。     

大连金普新区道路网络通达性格局研究

为研究第10个国家级新区——金普新区的道路发展情况,本文以RS和GIS技术为支撑,利用金普新区基础性地理国情监测的道路数据、高分辨率影像及外业核查结果,计算了路网密度和道路网络的通达性,研究和分析了金普新区道路的通达情况.结果表明:大连金普新区道路网络密集、通达性良好,综合交通运输体系初步形成;部分街道由于规划布局、经...     

基于复杂网络的城市道路重要度评价及路网自动综合方法

利用复杂网络理论,构建城市复杂路网模型,基于该模型从道路的结构和功能特征角度,以连接度、介中心和接近度为度量指标定义道路重要度评价模型,并顾及路网的整体形态及路网的拓扑连通性,提出基于复杂网络理论的路网综合算法。为检验方法有效性,针对成都市道路网络进行实验分析。实验结果表明,该道路重要度评价模型较好地反映道路在整个路网结构和功能上的重要程度,复杂路网综合算法能较好地保持原始路网的整体形态结构特征。     

基于通信基站定位的高速公路交通密度研究

高速公路的交通密度反映了高速公路车辆分布及拥堵状况,可以服务于交管部门的运营管理。利用通信基站定位数据计算交通密度具有成本低、能耗小等优势,但其定位误差可能达到千米级,获取车辆行驶方向及精确位置困难。针对该难题本文提出了一种基于路网及定位点时间序列的道路匹配算法:通过最近距离法消除定位数据中的粗大误差,利用时间序列分析法改正投影点序列中的逻辑错误,进而计算交通密度。本文选取约500 km高速路网作为测试区域,通过分析31.5万多个定位数据,结果显示道路匹配后投影点正确率达97.9%,并分析了具体路段的拥堵状况。     

路网更新的轨迹-地图匹配方法

全面准确的路网信息作为智慧城市的重要基础之一,在城市规划、交通管理以及大众出行等方面具有重要意义和价值。然而,传统的基于测量的路网数据获取方式往往周期较长,不能及时反映最新的道路信息。近几年,随着定位技术在移动设备的广泛运用,国内外学者在研究路网信息获取时逐渐将视野转向移动对象的轨迹数据中所蕴含的道路信息。当前,基于移动位置信息的路网生成和更新方法多是直接面向全部轨迹数据施加道路提取算法,在处理大规模轨迹或者大范围道路时,计算量极大。为此,本文基于轨迹地图匹配技术,提出一种采用"检查→分析→提取→更新"过程的螺旋式路网数据更新策略。其主要思想是逐条输入轨迹,借助HMM地图匹配发现已有路网中的问题路段,进而从问题路段周边局部范围内的轨迹数据中提取并更新相关道路信息。该方法仅在局部范围内利用少量轨迹数据来修复路网,避免了对整个轨迹数据集进行计算,从而有效减少了计算量。基于OpenStreetMap的武汉市区路网数据以及武汉市出租车轨迹数据的试验表明,本文提出的路网更新方法不仅可行,而且灵活高效。     

基于地理国情普查的四川天府新区交通通达性分析

以RS和GIS技术为支撑,基于四川省第一次全国地理国情普查成果数据、高分辨率遥感影像和基础测绘成果数据,辅以影像解译、外业核查和地学统计等方法,并结合路网密度指数、最短时间距离模型和最短空间距离模型以及相关规划资料,对四川天府新区交通网络格局及其通达水平进行了分析评价。结果表明:天府新区交通网格局基本成型,综合交通运输体系初步形成;整体道路通达性发展态势良好,以各重要基础设施为中心呈现出沿道路环状向外扩散的分布特征,其中新区北部、西北部和中部发展较快的城市区域交通通达性较高,东部偏远地区相对较低。     

车辆轨迹信息的道路属性粗糙集定权模型

针对利用道路自身属性来计算重要度,并进行道路选取时产生的路网不连通、道路悬挂等问题,该文提出一种新的道路属性定权模型。结合轨迹大数据与道路自身属性,以路段为基本单位,选取道路长度、连通度、网络密度、车流量、平均车速、偏好系数6项属性作为道路重要性的衡量指标,采用基于牵引程度的离散化方法,实现指标数据的离散化,利用粗糙集确定属性权重。基于武汉市车辆的轨迹数据和道路数据的实验结果表明,该文模型计算得到的重要性值更符合实际情况,以该重要性进行道路选取时,有效地解决了路网中一些道路由于自身属性较小,使得重要度计算较小,导致道路选取时被舍弃,产生的路网不连通、道路悬挂等问题。     

对偶图节点重要度的道路网自动选取方法

采用对偶拓扑方法构建基于广义路网拓扑的复杂交通网络,通过引入m阶邻居节点概念,考虑复杂交通网络中节点度、介中心及节点间距离等因素,顾及节点自身及1到m阶邻居节点的重要度贡献,定义了节点重要度评价模型,进而提出一种基于m阶邻居节点重要度贡献的道路网自动选取方法,并基于网络最小规模原则保持选取道路的连通性。为检验方法的有效性,引入度分布评价所选取道路对路网整体结构及拓扑特性的保持程度,并采用实际城市路网进行试验,结果表明本文方法选取的路网能较好地保持了原始路网的整体结构、拓扑特性及道路连通性,且算法稳定、可靠。     

城市道路网络的中介中心性分析

将几个典型城市道路网络作为有向图来分析,这些城市道路网络弧段的BC(betweenness centrality)值的分布呈现一致的规律分布,具有层级性。从总体上来看城市道路网络中大部分等级高的道路具有较高的BC值,大部分等级低的道路具有较低的BC值。     

应用复杂网络理论的城市路网可靠性分析

城市路网作为一种关系居民日常生活、社会经济发展的重要网络,在受到暴雨洪水、交通堵塞以及遭遇破坏时,可能局部失效,进而影响整个路网的运输能力和效率。本文针对城市路网的拓扑特点,以复杂网络理论为基础,对两种不同布局结构的路网分别采用主方法和对偶方法建模,分析比较其复杂网络特性,并在此基础上进行了基于节点度和基于节点中介中心性的选择性破坏实验,最后分析了不同结构的路网在不同攻击策略下所表现出来的可靠性。     

利用CART分类树分类检测交通拥堵点

交通拥堵检测是城市交通管理工作的重点和难点之一,现有的拥堵检测以路段为单位,不利于拥堵时空演变规律信息的提取,且检测内容大多只涉及拥堵程度,缺少对拥堵类型的识别。基于CART（classification and regression tree）分类树算法,提出一种以路段点为检测单元的拥堵点分类检测方法,该方法可根据路段平均行驶速度实时检测拥堵点及其类型。首先,将路段等距离划分后映射为路段点,根据时空维路况异常规则和异常模式,以路段点为单元分析了4种拥堵类型的时空演变模式;其次,在路段路况检测的基础上,提取路段点路况时空序列,根据不同类型的拥堵模式对路况时空序列进行分类标记;然后,选取4种速度指标作为样本属性集合,按照属性集合提取各路段点在各时段的速度,以此作为决策树学习的数据集;最后,基于CART分类树算法,采用交叉验证的方式训练出最优模型,使其达到最佳的泛化能力。与支持向量机（support vector machine, SVM）分类模型进行比较,实验结果表明,该方法在分类检测交通拥堵点时具有较高的正确率和召回率,且分类检测时效性较好。     

道路网层次骨架控制的道路选取方法

提出了基于路网层次骨架控制的道路自动选取方法。首先,该方法以stroke为单位,利用中介中心性值对stroke进行层次结构划分;其次,采用结构特征识别完善道路层次骨架;第三,基于层次骨架间的连通关系建立逐层传递的stroke重要性计算模型;最后,通过该计算模型自上而下的逐层计算,得到stroke重要性,并据此完成道路网选取。采用3种典型道路网数据,对本方法与其他主要常规stroke选取方法进行对比,试验结果表明本方法不但对语义的依赖性极低,同时消除了中介中心性在评价道路重要性时对边缘道路的不利影响,在保持道路网整体结构和层次性上有较为明显的优势,可适用于各种形态的道路网选取。     

运用复杂网络方法分析城市道路网的鲁棒性

道路网的鲁棒性分析有助于预防或者降低恐怖袭击、自然灾害以及交通拥堵造成的损失。从开放街道地图上获得世界范围内的50个城市道路网，沿用复杂网络鲁棒性分析方法，运用连续删除模型和级联模型对以道路链相交关系表示的城市道路网进行了鲁棒性分析，同时对路网的鲁棒性与其拓扑模式间的关系进行了探讨。研究发现，对于路网的鲁棒性，运用连续删除模型和级联模型所得到的鲁棒性结果存在差异。其中，连续删除模型的道路网鲁棒性普遍较差；而级联模型的鲁棒性，不同路网之间的差别较大；对于同一模型下的度策略和介数策略，介数策略的破坏性大于度策略。对于路网鲁棒性与其拓扑模式的关系，在连续删除模型下，路网鲁棒性与度相关性呈现显著正相关，无标度与非无标度的路网鲁棒性有差异；在级联模型下，路网鲁棒性与度相关性不相关，无标度与非无标度的路网鲁棒性差异不显著。     

浮动车地图匹配算法研究

针对现有浮动车地图匹配算法应用于城市复杂路网时面临的关键技术难点,本文基于浮动车数据,在 SuperMap GIS 平台下实现了城市交通路网的构建,并研究了一种浮动车地图匹配的新算法：基于网格的候选路段确定,基于距离、航向、可达性权重的定位点匹配及基于最短路径的行驶轨迹选择。算法能够满足浮动车地图匹配准确性与实时性的要求,为获取城市道路的交通拥堵状况信息提供可靠依据。     

一种顾及道路复杂度的增量路网构建方法

针对传统路网采集和更新需要昂贵的实地测量以及大量的后续内业处理问题,提出了一种从大规模粗糙轨迹数据中自动生成路网的方法。该方法包含轨迹滤选和路网增量构建两步:第1步通过构建空间、时间、逻辑约束的规则模型,在消除数据中的噪音和冗余的同时,将原始轨迹进行合理分割,滤选形成规范轨迹集合;第2步基于信息熵计算轨迹点周围道路的复杂度,据此自动调节道路分割参数,不断将新产生的路段加入到路网,同时计算道路平均交通流量和速度等路况信息,遍历各规范轨迹的定位点重复以上处理过程,最终得到完整路网。通过昆明市200辆出租车采集的约6851万条轨迹数据进行路网构建试验,并与OpenStreetMap数据比较,证明了本文方法的有效性。与已有典型方法比较,本文方法能用更少节点提取更高质量的路网。     

基于地理实体的道路网络面向对象数据模型研究

城市交通迅速发展,道路网络呈现出空间结构复杂、数据量大、时效性强等特点。本文讨论了传统路网模型的特点,顾及道路的信息完整性、数据冗余性、管理高效性3个指标,研究了以道路实体为基本元素的路网模型;运用面向对象技术对路网模型进行了数据建模,并通过动态交通信息更新机制对路网的动态属性进行管理;构建了城市道路实体化实验系统,验证了该模型的有效性和可行性。