[发明专利]一种基于里奇流的关键路段检出方法

权利要求书

1.一种基于里奇流的关键路段检出方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，基于静态路网数据和实际流量数据，构建加权道路网络；

步骤2，计算不同时刻道路网络的初始奥利维里奇曲率值；

步骤3，通过里奇流迭代过程，得到使得网络每条边具有相同奥利维里奇曲率值的权重体系；

步骤4，计算同一路段权重变化的方向及变化程度，设定阈值提取权重在里奇流迭代过程中变化较大的路段；

在步骤1中所述的静态路网数据的具体含义为：以路口为节点，以路段为边构建的道路网络；在步骤1中所述的实际流量数据是指带有GPS信息的出租车轨迹点数据，根据其经纬度信息转换成路段上的流量特征；步骤1所述的加权道路网络的构建过程包含以下步骤：

步骤101，建立静态道路网络；

步骤102，将出租车轨迹点数据映射到相应路段上；

步骤103，统计每条路段上不同时间段的出租车流量；

步骤104，构建以出租车流量为路段权重的加权道路网络。

2.根据权利要求1所述的关键路段检出方法，其特征在于，所述的奥利维里奇曲率的计算公式为Ric_o(e)＝1-W₁(m_x,m_y)/d(x,y)，其中，m_x、m_y表示与构成边e的两端点x、y直接连接的节点的概率测度，用d_x、d_y表示与点x、y直接连接的节点数量，则m_x＝1/d_x，m_y＝1/d_y；W₁(m_x,m_y)是两个分布m_x、m_y之间的运输距离；d(x,y)表示节点x到y的最短路径距离；步骤2包括以下步骤：

步骤201，将原始权重归一化，归一化方式为其中为边e经归一化后的权重，为边e的原始权重，|E|为网络中边的数量，为边的原始权重总和；

步骤202，计算网络中每条边的初始奥利维里奇曲率值。

3.根据权利要求2所述的关键路段检出方法，其特征在于，在步骤3中所述的里奇流迭代过程是一种曲率引导的扩散过程，在里奇流作用下，社区内部边的权重会缩小，而连接社区的边的权重会增大；里奇流迭代过程包含以下步骤：

步骤301，根据初始奥利维里奇曲率值及归一化原始权重值更新边的权重，权重更新公式为，其中为原始权重经k次里奇流迭代后的边的权重值；

步骤302：归一化更新后的权重，归一化计算公式为其中|E|为网络中边的数量，为边的权重总和；

步骤303，重复步骤301和步骤302，直至网络中每条边的奥利维里奇曲率值接近于一个常数。

4.根据权利要求3所述的关键路段检出方法，其特征在于，步骤4中所述的设定阈值提取权重在里奇流迭代过程中变化较大的路段，包括以下步骤：

步骤401，计算每条路段原始权重与里奇流迭代后权重之差δ；

步骤402，将权重之差排序，基于路网规模设定阈值τ，提取关键路段。