[发明专利]一种入厂物流集群的空间集聚特征提取方法

权利要求书

1.一种入厂物流集群的空间集聚特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：时空数据收集和标准化：获取供应商和物流企业的地理位置坐标、服务区域范围、服务区域范围内城市道路网络结构数据，并对以上数据进行标准化处理；

S2：物流企业空间分布特征提取：以物流企业数量、物流企业到其最邻近物流企业之间的欧式距离和所有物流企业服务区域覆盖面积为基础数据，通过最邻近点指数分析法得出最邻近点指数R，根据最邻近点指数R分析出物流企业空间分布特征；

S3：物流企业空间集聚度特征提取：通过核密度估计分析方法，以每个物流企业x_i为中心，计算每个物流企业在其周围指定服务半径覆盖邻域内的核密度值f_n，利用自然断点法和随机森林算法实现自适应分类，将核密度值f_n进行等级划分，并绘制核密度估计分布图；

S4：物流企业路网依赖度特征提取：通过空间自相关分析方法对于所有物流企业，建立每一物流企业配送路径所涵盖的所有城市路段集合，计算路段α的局部Moran指数I_α，根据I_α分析出物流企业路网依赖度特征；

S5：物流集群空间集聚特征判别：借助地理信息技术空间数据分析方法，综合物流企业空间分布特征、物流企业空间集聚度特征、物流企业路网依赖度特征上判定物流集群在城市空间中的集聚路段、集聚区域以及集聚格局；

第一，将核密度高峰值处判别为物流集群的集聚核心；进而依据集聚核心的数量，判别为多核心模式和单核心模式；

第二，依据物流企业路网依赖性特征，将局部Moran指数I_α接近1的路段，判别为物流集群空间集聚特征中的轴分布特征；

S6：根据核心模式和轴分布特征，判别集聚路段和集聚区域，最终判别轴核格局。

2.根据权利要求1所述的一种入厂物流集群的空间集聚特征提取方法，其特征在于，所述核密度估计方法为：

式中，f_n为物流企业核密度估计值；n为物流企业数量；k为核密度函数；x_i-x_j为测算物流企业x_i到物流企业x_j处的距离；h为带宽，是指搜索半径，按照西尔弗曼的大拇指法则计算,即h＝θ*(4/(3n))^(1/5)，θ＝sd(H[S]-log(h_i)),sd表示标准差，h_i表示随机生成的随机序列，H是将区间[-2,2]分成n-1份，其中H序列中有n个值，H[S]表示H序列中第S个值，f_n越大，则物流集群空间分布密度越高。