利用Minkowski距离逼近道路网络距离算法研究

道路网络背景下的距离度量（如道路网络距离、旅行时间）是在空间分析或空间统计过程中常用的距离度量,但在科研过程中由于道路数据的可获得性和精度等方面的限制,该类距离的计算可能较为困难。Minkowski距离函数是欧氏空间中的广义距离函数,其参数p值的不同代表着对空间不同的度量。利用Minkowski的通用性和灵活性（参数p不同的取值）,研究如何更好地逼近道路网络距离。同时,探索不同道路网络的部分计量特征（如密度、弯曲度等）与最优p值之间的关系。实验证明,相对于最常用的欧氏距离度量,优选p值后的Minkowski距离函数能够更大程度上逼近道路距离。而通过对道路网络计量特征与最优p值之间的关系的分析,指出了弯曲度与最优p值之间的对应关系,它对于p值的选择具有重要的指导意义。此外,为了验证Minkowski距离逼近算法的可行性,以地理加权回归分析为例,通过对比传统的欧氏距离度量、最优Minkowski距离度量和道路网络距离（旅行时间）对模型解算结果的影响,指出优选后Minkowski距离一定程度上更接近于采用旅行时间对模型解算的结果。