[發(fā)明專利]一種基于多視角融合的交通小區(qū)劃分方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201410476845.8
• 申請(qǐng)日: 2014-09-18
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN104240507A
• 公開(kāi)（公告）日: 2014-12-24
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李建元;陳濤;吳越;張書(shū)漿;王興武;薛益趙
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 銀江股份有限公司
• 主分類號(hào): G08G1/01
• 分類號(hào): G08G1/01;G06F17/30
• 代理公司: 杭州斯可睿專利事務(wù)所有限公司 33241
• 代理人: 王利強(qiáng)

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于智能交通領(lǐng)域，涉及一種交通小區(qū)劃分方法。

背景技術(shù)

交通小區(qū)一般指具有一定交通關(guān)聯(lián)度和交通相似程度的節(jié)點(diǎn)或連線的組合，將一個(gè)城市的交通網(wǎng)絡(luò)覆蓋區(qū)域劃分為若干個(gè)交通小區(qū)，便于從中觀層次上理解交通出行規(guī)律，從而有助于制定合理的交通管理措施。交通小區(qū)劃分能夠有效降低城市交通系統(tǒng)控制與管理的復(fù)雜性，并且能夠直接影響到交通調(diào)查、分析、預(yù)測(cè)的工作量及精度和整個(gè)交通規(guī)劃的成功。因此合適的交通小區(qū)劃分方法具有重要的研究與應(yīng)用意義。

目前已有的交通小區(qū)劃分方法可以概括為以下幾類：

1、基于聚類分析的交通小區(qū)劃分方法。該類方法根據(jù)交通小區(qū)內(nèi)的用地性質(zhì)、土地利用以及出行情況等要素，運(yùn)用系統(tǒng)聚類的方法，選取科學(xué)的指標(biāo)，將性質(zhì)相近的歸為一類，從而實(shí)現(xiàn)交通小區(qū)劃分。基于聚類分析的交通小區(qū)劃分方法優(yōu)點(diǎn)在于使交通調(diào)查、分析與預(yù)測(cè)的工作量和成本都大大減少，同時(shí)也能滿足一定的精度要求。缺點(diǎn)是計(jì)算復(fù)雜，使得數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)工作量較大，且不同的方法產(chǎn)生的效果也有好壞之分。

2、面向控制的交通小區(qū)劃分。該類方法主要是在交通路網(wǎng)拖布結(jié)構(gòu)特點(diǎn)的分析基礎(chǔ)上，采取動(dòng)態(tài)劃分與靜態(tài)劃分相結(jié)合的交通小區(qū)劃分策略，已形成交通小區(qū)劃分方法。其優(yōu)點(diǎn)是充分考慮了交叉口之間的物理關(guān)聯(lián)和交通流的路徑關(guān)聯(lián)，結(jié)合路網(wǎng)的拓補(bǔ)結(jié)構(gòu)進(jìn)行交通小區(qū)劃分。缺點(diǎn)是對(duì)于交通小區(qū)影響因素分析上有缺陷。

3、基于區(qū)內(nèi)出行比例的交通小區(qū)劃分方法。該類方法以區(qū)內(nèi)居民出行距離分布和出行比例為約束條件來(lái)確定交通小區(qū)半徑。其優(yōu)點(diǎn)是能夠有效反映交通源的流向狀況。不足之處是沒(méi)有考慮到實(shí)際交通小區(qū)劃分中行政區(qū)劃、自然屏障等因素的影響。

4、扇形分割方法。該類方法以找出可以利用的城市道路節(jié)點(diǎn)，然后為每個(gè)節(jié)點(diǎn)劃分扇形勢(shì)力圈來(lái)完成交通小區(qū)劃分。目前較少用到。

從現(xiàn)有的方法來(lái)看，主要集中于對(duì)單一來(lái)源的道路交通數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，然后采用人工的方式根據(jù)交通小區(qū)劃分原則對(duì)分析結(jié)果進(jìn)行修正，例如專利《基于空間聚類分析的城市路網(wǎng)交通小區(qū)動(dòng)態(tài)劃分方法》、專利《一種交通小區(qū)劃分方法及裝置》，以及文獻(xiàn)《基于出租車GPS數(shù)據(jù)的南京市交通小區(qū)的劃分》、《基于模糊聚類的交通小區(qū)劃分方法研究》等。考慮到城市交通的復(fù)雜性和交通小區(qū)劃分特點(diǎn)，單一來(lái)源的交通數(shù)據(jù)無(wú)法全面地反映交通小區(qū)的內(nèi)在聯(lián)系，人工方式對(duì)交通小區(qū)劃分進(jìn)行過(guò)多修正，會(huì)影響劃分結(jié)果的客觀性。如何利用多源數(shù)據(jù)，在多源數(shù)據(jù)的共同影響下來(lái)更加客觀全面地反映交通出行情況，研究人員關(guān)注的較少；此外，將交通小區(qū)劃分原則以數(shù)據(jù)形式進(jìn)行量化，并在聚類分析中作為約束條件來(lái)制約區(qū)域劃分，目前也還未有方法涉及。

發(fā)明內(nèi)容

為了解決已有的基于聚類方法的交通小區(qū)劃分技術(shù)的數(shù)據(jù)源單一、不能全面地反映交通出行情況的不足，本發(fā)明提供了一種融合多源數(shù)據(jù)，在定量化的影響因素的約束下進(jìn)行聚類分析，全面地反映交通出行情況的基于多視角融合的交通小區(qū)劃分方法。

本發(fā)明解決其技術(shù)問(wèn)題所采用的技術(shù)方案是：

一種基于多視角融合的交通小區(qū)劃分方法，包括以下步驟：

(1)讀取浮動(dòng)車數(shù)據(jù)，并進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，步驟如下：

(1.1)讀取浮動(dòng)車數(shù)據(jù)，并判斷浮動(dòng)車數(shù)據(jù)中的經(jīng)緯度數(shù)據(jù)是否為空值或者為0，如果是空值(null)或者為0，則刪除該條數(shù)據(jù)；如果不是，則保留這條數(shù)據(jù)；

(1.2)判斷浮動(dòng)車數(shù)據(jù)的空載狀態(tài)，0表示空車，1表示載客，保留車輛狀態(tài)從0變化到1和車輛狀態(tài)從1變化到0的數(shù)據(jù)，刪除其他數(shù)據(jù)；

(1.3)判斷浮動(dòng)車載客狀態(tài)持續(xù)時(shí)間，刪除不正常載客時(shí)間的浮動(dòng)車數(shù)據(jù)，所述不正常載客時(shí)間即超過(guò)預(yù)設(shè)時(shí)間閾值；

(1.4)完成數(shù)據(jù)預(yù)處理，整理浮動(dòng)車數(shù)據(jù)，并在其中提取浮動(dòng)車經(jīng)緯度數(shù)據(jù)并存儲(chǔ)為X₁；

(2)讀取卡口數(shù)據(jù)，并進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，主要步驟如下：

(2.1)判斷卡口數(shù)據(jù)中是否有字段缺失，如果有，則刪除該條數(shù)據(jù)；如果沒(méi)有，則保留該條數(shù)據(jù)；

(2.2)判斷卡口數(shù)據(jù)中的車牌信息，如果車牌信息為“0”或者僅為字符“車牌”，則刪除該條數(shù)據(jù)；如果不是，則保留該條數(shù)據(jù)；

(2.3)篩選出所需要時(shí)間段之間的卡口數(shù)據(jù)；

(2.4)完成數(shù)據(jù)預(yù)處理，整理并存儲(chǔ)卡口數(shù)據(jù)；

(2.5)提取卡口經(jīng)緯度數(shù)據(jù)并存儲(chǔ)為X₂；

(3)結(jié)合交通小區(qū)劃分原則，采集自然約束信息，步驟如下：

(3.1)采集城市各個(gè)行政區(qū)域邊界經(jīng)緯度點(diǎn)；

(3.2)采集交通矛盾突出區(qū)域邊界經(jīng)緯度點(diǎn)；