基于道路结构特征识别的城市交通状态空间自相关分析

 城市道路交通状态具有空间自相关特征。路段交通状态的变化会很快影响到邻近路段,导致一定空间范围内路段的交通状态发生改变。揭示城市交通状态的空间自相关特征,对交通规划、交通控制与诱导具有重要意义。然而,受到城市路网空间结构和道路拓扑特征的影响,城市道路交通状态的空间自相关并非各向同性,也并非均匀地向上下游扩散,而是有选择性地集中在部分邻近路段上。因此,仅考虑路段地理空间下的上下游邻近性,难以全面度量路段间交通状态的相互影响,识别出交通状态空间相关性强的道路集合。本文借鉴复杂网络分析方法,定量化分析了城市路网的模块化与层次性特征,利用城市路段在空间上的聚集特征和路段在网络中拓扑角色的差异,提出了一种新的交通状态自相关路段邻近性判别规则,即空间邻近且拓扑等价规则,以此规则实现交通状态空间相关路段聚类过程,更好地揭示城市路段之间的交通状态空间相关性。     

群体互动时空可达性评价模型

群体互动行为在人类社会生活中不可或缺,群体互动时空可达性旨在研究群体的时空条件下共同开展活动的自由度,长期以来一直受到地理学、交通学、规划学、行为学等不同领域的广泛关注。为弥补已有可达性方法对于活动开放时间及个人活动需求考虑的不足,本文拓展了时间地理学核心概念,基于群体互动时空路径与群体互动时空棱柱,进行群体互动时空可达性表达,并以活动地点兴趣度、互动时长可行度、活动地点吸引度、出行时间衰减度为评价因子,构建群体互动时空可达性评价模型,并以北京市为实验区验证了模型的有效性。该模型可为聚会活动地点推荐、移动社交网络、个人智能交通出行等应用提供一种有效的方案。     

互联网文本蕴含道路交通信息抽取的模式匹配方法

互联网页面和社交网络文本中蕴含丰富的道路交通信息,是其他交通信息采集平台的有效补充。然而,自然语言文本形式的交通信息多以线性参考或地标方位描述交通事件空间位置,且大量存在事件元素缺失或隐含现象,对交通信息的自动化抽取有着较大影响。考虑到交通信息的自然语言表达方式虽然自由随意,但表达模式相对固定,提出一种从互联网文本中抽取道路交通信息的模式匹配方法。首先,基于道路交通事件描述的语言特征构建模式库;然后,以特征词词性序列的形式表达互联网文本和抽取模式,利用DTW距离度量序列相似度,实现抽取模式匹配;最后,在匹配抽取模式和填补规则指导下获取结构化的道路交通信息。由上海市城市交通相关门户网站和微博客平台的实验过程显示,本文所提出的模式匹配方法,抽取道路交通信息的准确率和召回率分别达到90%和80%以上,表明该方法能有效抽取互联网文本蕴含的道路交通信息,且实现过程相对简单,易于扩展,具有可用性。     

浮动车行程速度探索性分析

城市交通系统是一个有人参与的、动态的和开放的复杂系统。传统的均值、方差等统计方法已难以直观地表达和发现城市交通流的潜在特征。而目前基于确定的交通流数学模型虽然能定量地揭示其非线性动力学特征,但存在着表达式复杂却精确度不够且灵活性欠缺和通用性不强的问题。本文探讨了城市行车速度的探索性分析方法的可行性,并以北京市四环内路段行车速度为例进行试验,结果表明,浮动车行车速度的探索性分析方法是有效的和实用的,可为交通流的特征分析特别是实时交通异常检测的研究提供参考思路。     

亚洲象生境评价

本文阐述了通过外业抽样调查进行亚洲象生境因子定量分析，利用遥感技术提取生境专题信息建立数据库，在此基础上，应用ＧＩＳ对西双版纳勐养自然保护区亚洲象生境因子进行评价。同时，提出改善栖息地环境质量的治理方案。     

顾及转向延误的时间依赖A*最短路径算法

现有的动态路径规划算法通常只考虑当前时刻交通信息,而忽略了路段行程时间依赖于进入该路段的时刻这一现实。而且,转向延误的存在使得传统的基于节点标号的最短路径算法不再有效。本文建立了基于路段的时间依赖网络模型,将转向延误时间引入到FIFO（先进先出）条件的定义中,并给出了满足FIFO条件的路段到达时间和转向延误时间计算式。以此模型为基础,并通过将时间因子引入到启发式评价函数中,发展了基于路段标号的时间依赖A*最短路径算法。实验表明,所提出的算法能预测并回避即将发生的交通拥堵,有效节省用户的出行时间。而其平均计算时间仅比传统算法增加了10%左右。此外,由于不再需要进行频繁的路径重优化,该算法能大幅提高路径规划的整体效率。     

面向导航的动态多尺度路网数据模型

导航应用需要动态多尺度路网数据的支持.描述交通特征的时空多尺度语义,利用象形符号扩展的UML表示法,设计适用于导航的动态多尺度路网数据模型.模型以车行道为拓扑数据建模的基本单元,以完整道路为几何数据建模的基本单元,实现路网拓扑/几何的分离与多尺度表达,以及交通状态、交通事件,统计行程时间等动态信息与路网的集成表达.试验表明,本文提出的模型为相应的数据结构设计与数据库实现奠定了良好的基础,能有效支持导航应用.     

LibPQ的PostgreSQL空间几何对象的实现方法

利用PostgreSQL数据库管理系统所提供的访问接口LibPQ,实现了一种访问及操作空间几何对象的方法。该方法通过在客户端继承空间几何对象,并在自定义空间几何对象基础模型之上扩展的自定义空间数据模型。同时,充分利用自定义的扩展空间数据模型实现空间操作,进行GIS软件平台的研发。     

网络文本蕴含地理信息质量评估框架

网络文本是构建和填补大规模地理知识图谱的重要地理信息来源。但网络文本来源广泛、动态性强、表达方式复杂多样、蕴含地理信息良莠不齐,网络文本蕴含地理信息质量评估面临评估对象多层次、质量维度不明确、评估指标多元化、深层次指标难获取和评估方法多样化的挑战。因此,本文提出了一种网络文本蕴含地理信息质量评估框架（QAF-GIWT）。QAFGIWT面向网络文本获取地理信息过程,明确了数据源、数据项和数据集3层质量评估对象,针对不同层次评估对象定义了包含相关性、新颖性、可靠性和完整性4个质量维度和相应的量化评估指标,系统地梳理了质量评估过程中所涉及指标计算、指标综合和质量预测方法的特点及其适用性。其中,借助自然语言处理技术及相应的指标计算方法,构建了包含单元地理语义比率、地理语义含量比率、平均地理信息含量比率和地理信息含量比率、地理实体比率、窗口地理信息含量比率等指标。实验中针对马蜂窝等类型网站特性设计了QAF-GIWT框架,针对多层次质量指标的综合评估,采用了层次分析法进行可靠性综合评估,应用实验案例验证了QAF-GIWT框架的有效性。QAF-GIWT提供了一整套囊括质量维度、质量指标和质量评估方法...     

基于联合主题特征的网络新闻文本蕴含环境污染事件检测

网络新闻文本在环境污染事件感知方面具有重要的应用价值。然而,由于环境污染事件的“多米诺效应”,网络新闻文本往往存在对多类型污染事件的混合描述,现有事件检测方法容易导致文本分类错误。本文提出一种基于联合主题特征的网络新闻文本蕴含环境污染事件检测方法,通过兼顾环境网络新闻文本的全局特征和主题分布特征来改善检测分类效果。该方法采用词频-逆文档频率向量对文档进行全局特征表示,并结合文档的主题分布特征向量,构建联合主题特征向量作为监督分类模型的输入,实现环境污染事件检测。实验结果表明,使用联合主题特征的支持向量机方法进行事件类别检测平均F1值相较于全局特征提高15%,相较于主题特征提高36%。本文提出的网络新闻文本蕴含环境污染事件检测方法可支持污染事件类型检测和影响信息抽取,有助于环境污染事件的时空统计与变化趋势预测。