[发明专利]一种基于复杂网络理论的城市交通流量网络分析方法

摘要

本发明提供一种基于复杂网络理论的城市交通流量网络分析方法，其步骤如下：A：对城市交通数据及车辆轨迹数据预处理；B:将城市进行区域划分，抽取车辆轨迹的起始点O和终止点D，统计区域间的交通流量，从而构建城市交通流量网络；C：对城市交通流量网络的拓扑结构和流量特征参数进行计算；D：城市交通流量网络中结构特征和流量特征参数的统计分布计算及特征量之间的相关性分析。本发明运用实证交通数据，从复杂网络的视角提供了从城市整体层面的对交通需求和交通流量的视角，理解城市居民交通出行需求特征，对于未来城市交通运行状态的调控以及城市公共交通运行的规划管理提供方法支撑。

主权项

1.一种基于复杂网络理论的城市交通流量网络分析方法，其特征在于：其步骤如下：步骤A：对城市交通数据及车辆轨迹数据预处理；本发明基于满足以下要求的各个测定时刻的城市交通数据及车辆轨迹数据：(a)城市交通网络拓扑结构数据，包括城市区域的经纬度坐标，城市道路信息，包括路段编号、路段长度、路段车道数和路段的起止点，城市路口信息，包括路口编号和路口经纬度坐标；(b)车辆轨迹数据，包括车辆ID信息，车辆在不同时刻采集到的位置经纬度信息及相应的时间戳，若数据源为出租车则还应包含车辆的营运状态信息如空车/载客；现实采集到的数据往往是有缺失及有错误的，这时候需要运用数据补偿、数据筛选方法对数据进行预处理，保证每个轨迹及其相应的位置和时间信息的正确性和完整性；根据研究的实际需要设定相应的时间窗口进行数据筛选，选出满足时间窗口要求的车辆轨迹数据；步骤B：将城市进行区域划分，抽取车辆轨迹的起始点O和终止点D，统计区域间的交通流量，从而构建城市交通流量网络；针对筛选出的满足时间窗口要求的车辆轨迹数据，提取轨迹的起始点O点和终止点D点，O点和D点的提取方法根据数据源，如出租车轨迹数据、社会车辆数据、网约车数据和车载导航数据有所不同，提取的数据应包括轨迹数据ID、起始点O的经纬度坐标及时间戳、终止点D的经纬度坐标及时间戳；将城市进行区域划分，分为互不重叠且能够完全覆盖整个城市面积的多个区域，每个区域有其经纬度坐标范围和相应的区域编号，该区域编号是唯一的；区域划分的具体方法根据具体问题有所不同，划分为规则的棋盘型，也能按照Voronoi diagram方法；统计区域间的交通流量并建立相应的城市交通流量网络，例如对于一条轨迹，其起始点为O₁，终止点为D₁，起点O₁的经纬度坐标在区域i中，终点D₁的经纬度坐标在区域j中，区域i和j为不同区域，则表示存在一人次从区域i指向区域j的流量，以区域i和区域j作为顶点，建立一条从区域i指向区域j的有向连边，，从而建立起城市交通流量网络，注意本发明中不考虑区域内的流量；该网络中节点为城市中划分出的区域，连边为区域间由交通需求形成的交通流量，连边为有向边，其方向从起点O所在的区域指向终点D所在的区域，边权重为区域间交通流量的大小；步骤C：运用复杂网络分析的方法，对城市交通流量网络的拓扑结构和流量特征参数进行计算；所建立的城市交通流量网络是一种加权网络，运用复杂网络理论及分析方法，对城市交通流量网络的拓扑结构和流量特征参数进行计算，研究网络的度、边权重、强度、介数诸结构和流量特征参数；城市道路流量网络中节点的度是指网络中是与其直接相连的边数目，一般节点i的度用k_i表示，对于由n个顶点构成的有向网络，由于网络中的边具有方向性，且不同方向的边可能对节点带来的影响不同，因此有向网络中节点的度能进一步分为入度和出度：节点i的入度是与节点i相连且方向指向节点i的边的数目，节点i的出度是指与节点i相连且方向从节点i指向其他节点的边的数目，节点i的度是其出度与入度之和，表示为k_i＝k_i‑in+k_i‑out其中A_ij是网络邻接矩阵的表示方法，当节点i和节点j之间存在连边时，该值为1，否则该值为0，下同；城市道路流量网络的边权值w_ij是指从节点i到节点j的出行量的大小，即这两点之间的出行轨迹数，能在网络构建的过程中统计获得，权重代表的是网络中边上流量，能够反映出网络拓扑结构之外更多的信息，对网络边权重的分布进行统计，能得到网络中流量分布的性质，例如网络中边流量的分布是均匀及异质的；城市道路流量网络中节点的强度是指与其直接相连的所有边的权重之和，一般节点i的强度用s_i表示，对于由n个顶点构成的有向网络，同样节点的强度能进一步分为入强度和出强度：节点i入强度是与节点i相连且方向指向节点i的边的权重之和，节点i的出强度是指与节点i相连且方向从节点i指向其他节点的边的权重之和，节点i的强度是其出强度与入强度之和，表示为s_i＝s_i‑in+s_i‑out城市流量网络中节点的介数是指网络中经过该节点的所有节点对的最短路径的数量的比例，能够描述网络中的一个节点在其他节点之间路径上的分布程度，在一定程度上能反映网络中节点承担交通流量的能力和节点在网络中的重要程度，一般节点i的介数用b_i表示，其定义如为其中为从节点s到节点t经过节点i的最短路径的总数，g_st为从节点s到节点t的最短路径的总数；对城市交通流量网络的以上特征参数进行计算，得到复杂网络视角下城市交通流量网络的结构特征和流量特征参数的度量结果；步骤D：城市交通流量网络中结构特征和流量特征参数的统计分布计算及特征量之间的相关性分析；在城市交通流量网络中，不同的节点所代表的区域可能存在着不同的结构和流量特征，从全局的层面对交通流量网络的结构和流量特征进行理解，需要对整个网络中节点的结构和流量特征参数进行统计，研究其分布特点；对步骤C中所计算的城市交通流量网络的结构特征和流量特征的度量参数，即网络中节点的度、边权重、节点的强度和节点的介数，运用概率密度统计的方法，研究这些特征参数的概率密度分布和累积概率密度分布，对于有明显特征的分布，如正态分布、指数分布和幂律分布，根据实际数据的结果拟合其分布的特征参数，从而研究城市交通流量网络的结构和流量分布特点；城市交通流量网络的结构反映其拓扑连接特点，流量网络中的流量特征反映其功能，网络的结构和功能往往都存在一预定的相互作用和影响，通过对交通流量网络的结构特征参数和流量特征参数之间的相关性分析，研究流量网络结构和功能之间的关系。