[发明专利]一种城市交通中的典型行驶路线分析方法

摘要

一种城市交通中的典型行驶路线分析方法，包括以下步骤：(1)设定路网拓扑结构为G＝(V，E)；相应的某一时段各个路口结点的车辆信息R＝{R_i|i∈[1，n]}，热点结点的评判阈值k以及典型行驶路线的评判阈值k′；(2)生成热点之间的初选典型行驶路线，包括：通过路口流量筛选获得热点路口集合V′；对于v_i∈V′及，生成热点之间的行驶路线集W′；根据生成的路线集W′，通过计算路线的占有率获取初选典型行驶路线W″；(3)初选典型行驶路线的聚类及交通结点的生成，将各个聚类集合中的路线按以上方法进行归并获得包含不同粒度大小所形成的典型行驶路线集W。本发明处理周期短、成本低、效率高，通过计算典型行驶路线及时反映城市交通状况变化。

主权项

1.一种城市交通中的典型行驶路线分析方法，其特征在于：所述分析方法包括以下步骤：(1)、设定路网拓扑结构为G＝(V，E)，其中V＝{v_i|i∈[1，n]}表示各个路口结点，E＝{e_ij|i，j∈[1，n-1]}，e_ij表示路网中与结点v_i和v_j关联的道路标识；相应的某一时段各个路口结点的车辆信息R＝{R_i|i∈[1，n]}，热点结点的评判阈值k以及典型行驶路线的评判阈值k′；(2)、生成热点之间的初选典型行驶路线，包括：i.通过路口流量筛选获得热点路口集合V′：a)对于v_i∈V，根据v_i结点的车辆记录H_i＝{(v_i，p_j，t_j)|j∈[1，m}，生成集合H‾={Hi‾|Hi‾⊆Hi,i∈[1,n]},]]>其中∀rj‾∈Hi‾(rj‾=(vi,pj,tj))]]>表示车辆p_j在路网中t_j时刻出现在路口结点v_i；b)生成集合CH‾={CHi‾|i∈[1,n]},]]>其中CHi‾=Card(Hi‾),]]>表示路网中首次出现在该路口v_i的车辆集所对应的流量值；c)利用与热点结点的评判阈值k，生成热点集合V′＝{v_i|v_i∈V且CHi‾>k,i∈[1,n′]};]]>ii.对于v_i∈V′及∀Hi‾∈H‾]]>，生成热点之间的行驶路线集W′：a)将中记录的车辆p_j设定为当前从v_i出发对路网结点进行深度优先遍历的车辆，并初始化该路径w_i＝{v_i}；b)如果访问到的路口结点v_k∈V满足条件：(v_k，p_j，t_j)∈H_k，则将v_k加入路径w_i，记为w_i＝w_i∪{v_k}，否则遍历下一个结点；如果访问到的路口结点v_k∈V′满足条件：v_k为V′中未曾访问过的热点，且(v_k，p_j，t_j)∈H_k，则停止路网遍历，w_i＝w_i∪{v_k}，W′＝W′∪{w_i}；iii.根据生成的路线集W′，通过计算路线的占有率获取初选典型行驶路线W″：a)生成路线占有率的集合ρ={ρ(wi)|ρ(wi)=c(wi)c(W′|wi),]]>w_i∈W′}，c(w_i)表示w_i在W′中的出现次数，c(W′|_wi)表示与路线w_i有相同始发路口结点的路线数；b)参考典型行驶路线的评判阈值k′取ρ′＝{ρ(w_i)|ρ(w_i)＞k′，w_i∈W′}，热点之间的初选典型行驶路线集W″＝{w_i|ρ(w_i)＞k′，i∈[1，p]}；(3)、初选典型行驶路线的聚类及交通结点的生成，包括：i.将W″中的元素作为分类对象，建立W″上各个元素之间的模糊相似关系，并构造模糊关系图R：a)任取w_i，w_j∈W″，计算各个分类对象之间的相似性统计量rij=1-diff(wi,wj)max(|wi|,|wj|)]]>；diff(w_i，w_j)表示路线w_i、w_j相异的路口结点数，max(|w_i|，|w_j|)表示w_i、w_j中较长的路线结点数，r_ij来表征w_i、w_j之间的相似程度；b)计算W″中任意两元素间的相似度统计量r_ij，并以W″中元素为结点，元素间的相似度统计量r_ij为边，构成模糊关系图R，其矩阵表示形式为R=r11···r1n·········rn1···rnn(n=|W′′|);]]>ii.构造最大模糊支撑树TR_max；初始化TRmax=0···0·········0···0n×n]]>(n＝|W″|)，并进行以下处理：a)取R中具有最大权值的边r_ij；计算即将r_ij以及与r_ij边相关联的路口结点加入TR_max；在R中检查TR_max的每一个结点与TR_max外的邻接结点所组成边的权值，找出其中的最大值r_ij′，并计算直至TR_max中已存在|W″|个结点；此时TR_max中的结点和边就构成了R的最大模糊支撑树；由最大模糊支撑树TR_max进行聚类分析；选择某一个λ值作截集(λ∈[0，1])，将TR_max中小于λ的边断开，使相连的各结点构成一类，当λ由1下降到0时，所得的分类由细变粗，各结点所代表的分类对象自己逐渐归并，形成一个动态聚类谱系图；iii.对各个聚类集合中的路线进行归并，并生成区域结点；对一个类中的路线进行分析，同时设该类只包含两条路线W‾={wi,wj}]]>，其中w_i＝{v_i|i∈[m₁，m₂]}、w_j＝{v_j|j∈[n₁，n₂]}；并定义路径w_i的游标为k₁(k₁∈[m₁，m₂])，w_j的游标为k₂(k₂∈[n₁，n₂])，聚类后的典型行驶路线存储在w中；a)将w_i作为基准路线，查找w_i的首结点v_m1是否存在于w_j中，若v_p∈w_j，s.t.v_p＝v_m1，则记w_i的游标k₁＝2；w_j的游标k₂＝p+1，w＝w∪{v_j|j∈[n₁，k₂-1]}；否则记两路线中结点的位置标识量k₁＝k₂＝1；b)在w_j中从v_k2出发查找w_i的结点元素v_k1+1，如果存在并且其在w_i、w_j中的下标分别为k₁′、k₂′，则将结点集合{v_i|i∈[k₁，k₁′}∪{v_j|j∈[k₂，k₂′-1]}作为区域结点s_k1′k2′，记w=w∪{sk1′k2′}]]>，同时更新k₁＝k₁′+1，k₂＝k₂′+1；否则在w_j中从v_k2出发查找w_i中的下一个结点；如果k₁＞m并且k₂＜n，则w＝w∪{v_j|j∈[k₂，n]}；如果k₁＜m并且k₂＞n，则w＝w∪{v_i|i∈[k₁，m]}.将各个聚类集合中的路线按以上方法进行归并获得包含不同粒度大小所形成的典型行驶路线集W。