城市道路重要性评价方法的综合分析

针对城市道路重要性评价这一基础性问题,以复杂网络理论为基础,从道路重要性评价中道路的基本形式、道路网络的表达、道路重要性评价的指标体系及道路重要性的评价模型几个方面,对目前道路重要性评价的主要方法进行了综合研究,并对其中存在的问题进行了分析。最后,结合现有方法存在的问题,以及当前的科技进步带来的发展变化,对道路重要性评价方法研究需要深入的方向进行了探讨。

信息量最大化定权的城市道路重要性评价

针对城市道路重要性多指标综合评价中的指标权重确定问题,以标准差法为基础,建立了顾及评价指标间相关性的信息量最大化权重计算模型.并以武汉市路网数据为基础,以道路stroke为路网的基本结构单元,基于对偶拓扑图的几何拓扑结构表达形式,进行了实验研究与分析.结果表明:基于信息量最大化定权的道路重要性评价结果与路网的一般结构构成规律完全吻合,也很好地避免了基于单指标评价结果的片面性和相互冲突性;而且,基于信息量最大化确定的权重能随着路网结构的变化而变化,具有很好的适应性.

地址模型下的城市网格划分方法

针对目前行政边界的尺度选择存在不确定性,道路的选取过于依赖其原始的等级划分,融合人文要素的网格细分自动化程度较低等问题,提出一种基于地址模型的城市网格划分方法.首先在网格划分过程中引入地址模型,以地址模型中行政区划要素的层次划分确定行政区划要素选取;然后解析地址模型,处理面向划分主题的人文要素地址数据,抽取更契合划分主题的道路要素,实现一种以行政区划边界和道路为基础框架,贴合应用主题的城市网格划分方法;最后,以福州市鼓楼区兴趣点网格为例验证该方法.实验结果表明:在有效约束条件下,该方法能更有效地融合两类划分要素,并将人文要素信息融入道路选取中,可以实现结合人文要素的自动化网格细分,便于网格的更新.

一种顾及道路交通流量语义信息的路网选取方法

交通流量是反映城市道路重要性以及城市道路在交通运输中发挥现实作用的重要指标。结合人类出行轨迹数据和路网数据,在充分考虑道路的几何特征(即长度、拓扑连接、分布密度、接近中心性和中介中心性)、属性特征(即道路等级)的基础上,进一步考虑道路长周期的周平均交通量这一衡量道路重要性的语义特征指标,提出了一种顾及道路交通流量语义信息的路网选取方法。首先,根据格式塔准则的连续性和方向一致性构建道路选取的基元——stroke单元;在此基础上,统计这些stroke单元的几何特征、属性特征指标,并结合移动轨迹数据计算各stroke单元的周平均日交通量作为道路选取的语义特征指标。然后,探测不同特征指标的熵值变化以确定不同道路选取指标的权重,并定义道路重要性评价的综合指标,对城市路网进行综合选取。最后,采用武汉市路网数据和出租车轨迹数据对该方法进行验证。实验表明,该方法能够保持原始路网的连通性和整体路网骨架,同时选取结果能够刻画出发挥重要职能的路段,反映人们的出行规律特征。此外,该方法可以发现道路网中设计等级较高但是实际中使用率却很低的路段,可为道路网的评价与规划等应用提供参考。

车辆轨迹信息的道路属性粗糙集定权模型

针对利用道路自身属性来计算重要度,并进行道路选取时产生的路网不连通、道路悬挂等问题,该文提出一种新的道路属性定权模型。结合轨迹大数据与道路自身属性,以路段为基本单位,选取道路长度、连通度、网络密度、车流量、平均车速、偏好系数6项属性作为道路重要性的衡量指标,采用基于牵引程度的离散化方法,实现指标数据的离散化,利用粗糙集确定属性权重。基于武汉市车辆的轨迹数据和道路数据的实验结果表明,该文模型计算得到的重要性值更符合实际情况,以该重要性进行道路选取时,有效地解决了路网中一些道路由于自身属性较小,使得重要度计算较小,导致道路选取时被舍弃,产生的路网不连通、道路悬挂等问题。