[发明专利]一种城市交通流不平衡模式挖掘方法及系统

权利要求书

1.一种城市交通流不平衡模式挖掘方法，其特征在于，所述方法包括：

S1、获取路网数据和轨迹数据；

S2、建立所述路网数据与所述轨迹数据之间的关联模型；

S3、采用线性扫描统计方法评价交通流不平衡模式的统计显著性；

S4、基于模式相似性计算获得所述交通流不平衡模式的动态演化；

所述步骤S3还包括：

S31、确定扫描统计的零假设和备择假设以及扫描统计的统计量，所述零假设定义为：H₀:p_O＝q_D,p_O＝q_D，所述备择假设定义为：H₁:p_Oq_O,p_Dq_D or p_Oq_O,p_Dq_D，p_O表示扫描窗口内起点O的数目占窗口内总点数的比例；q_O表示扫描窗口外起点O的数目占窗口外总点数的比例；p_D表示窗口内终点D的数目占窗口内总点数的比例；q_D表示窗口外终点D的数目占窗口外总点数的比例，则有p_O+p_D＝q_O+q_D＝1；

S32、以点数据集中的每个点为窗口中心点构建网络中的线性扫描窗口，统计窗口内外的点数，并计算窗口的测试统计值，所述测试统计值的计算公式如下：

其中，Z表示一个扫描窗口，C表示数据集中起点和终点的总数，C_O表示数据集中起点所占的比例，C_D表示数据集中终点所占的比例，C(Z)表示窗口内点的数目，C_O(Z)表示窗口Z内起点所占的比例，C_D(Z)表示窗口Z内终点所占的比例；

S33、将计算得到的所述测试统计值进行蒙特卡罗假设测试，判断所述测试统计值的显著性；

所述步骤S4中的交通流不平衡模式的动态演化为频发模式与偶发模式，其中，所述频发模式定义为在连续研究时间段内，每个时间切片上都发生的模式，表示如下：

dist(cluster₁(k),cluster_n(k))m(n＝2,3,…,N)，

其中，N表示时间切片的总数，n表示第n个时间切片，k表示每个时间切片上的第k个频发模式簇，m表示不同时间切片上的簇间可认为在同一位置的距离阈值；

所述偶发模式分为第一种偶发模式和第二种偶发模式，所述第一种偶发模式定义为在连续研究时间段内，只有一个时间切片上没有发生，其余时间切片上都发生的模式，表示如下：

dist(cluster₁(k),cluster_d(k))m and dist(cluster₁(k),cluster_n(k))m(n＝2,3,…,N(n≠d))

其中，d表示第d个时间切片；

所述第二种偶发模式定义为在连续研究时间段内，只有一个时间切片上发生，其余时间切片上都没有发生的模式，表示如下：

dist(cluster₁(k),cluster_d(k))m and dist(cluster₁(k),cluster_n(k))m(n＝2,3,…,N(n≠d))。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S2还包括：采用线段扩展方法寻找网络邻域。