城市道路复杂网络结构化等级分析_栾学晨
交通工程专业课程
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交通工程专业课程篇一:《交通工程专业》课程教学大纲_...交通运输学院本科专业大纲汇总(交通工程专业规划设计与施工方向)二o一四年十一月目录第一部分理论课程教学大纲............................................................................ . (1)《城市道路规划设计及施工》课程教学大纲 (1)《城市轨道交通线路及站场设计》课程教学大纲 (4)《城市慢行交通系统》课程教学大纲 (8)《技术创新工程》课程教学大纲............................................................................ (10)《道路交通安全工程》课程教学大纲 (12)《道路交通法规与安全事故》课程教学大纲 (15)《电工与电子技术c》课程教学大纲 (18)《高速公路管理》课程教学大纲............................................................................ .22《高速公路收费系统理论与方法》课程教学大纲 (26)《工程cad》课程教学大纲............................................................................ .. (29)《工程项目招投标》课程教学大纲 (32)《公共交通运营非政府》课程教学大纲 (35)《公路工程质量监测与管理》课程教学大纲 (38)《公路网规划》课程教学大纲............................................................................ .. (42)《公路养护与管理》课程教学大纲 (46)《轨道交通规划与设计》课程教学大纲 (50)《轨道交通运营组织》课程教学大纲 (53)《交通安全系统分析》课程教学大纲 (58)《交通产业经济学》课程教学大纲 (61)《交通枢纽规划与设计》课程教学大纲 (67)《交通工程导论》课程教学大纲............................................................................ .70《交通工程概预算及施工非政府》课程教学大纲 (75)《交通工程建设监理》课程教学大纲 (78)《交通工程设施设计与施工》课程教学大纲 (81)《交通工程专业导论》课程教学大纲 (85)《交通工程专业英语》教学大纲............................................................................ .87《交通管理信息系统》课程教学大纲 (90)《交通管理与掌控》课程教学大纲 (93)《交通规划原理》课程教学大纲............................................................................ .97《交通环境工程》课程教学大纲 (1)02《交通机电系统》教学大纲............................................................................ .......106《交通景观设计》课程教学大纲 (1)09《交通美学》课程教学大纲............................................................................ .......112《交通区位理论》课程教学大纲 (1)15《交通设计》课程教学大纲............................................................................ .......119《交通调查与分析》课程教学大纲.. (122)《交通系统工程》课程教学大纲 (1)26《交通心理学》课程教学大纲............................................................................ (130)《交通影响分析》课程教学大纲 (1)34《客运交通系统》课程教学大纲 (1)38《区域经济》课程教学大纲............................................................................ .......141《停车场规划与设计》课程教学大纲...................................................................146《物流系统规划原理与应用领域》教学大纲...............................................................149《运筹学d》课程教学大纲............................................................................ .......152《运输经济学》课程教学大纲............................................................................ ...156《交通工程前沿技术讲座》课程教学大纲...........................................................159《智能交通系统》课程教学大纲 (1)61《交通建设项目经济与评价》课程教学大纲.......................................................164《计算方法b》课程教学大纲............................................................................ ....169第二部分实验课程教学大纲............................................................................ ...172《道路交通安全工程》实验教学大纲...................................................................172《工程cad》课程实验教学大纲.. (17)4《公共交通运营非政府》课程实验教学大纲...........................................................176《运筹学d》课程实验教学大纲 (1)78《交通工程设施设计与施工》实验教学大纲.......................................................180《交通设计》实验教学大纲............................................................................ .......182《交通系统工程》课程实验教学大纲...................................................................184《交通调查与分析》课程实验教学大纲...............................................................186《物流系统规划原理与应用领域》课程实验大纲.......................................................189《交通环境工程》课程实验教学大纲...................................................................191《交通管理与掌控》课程实验教学大纲...............................................................193《交通机电系统》课程实验教学大纲...................................................................195第三部分课程设计教学大纲............................................................................ ...197交通工程专业毕业设计教学大纲 (1)97《交通设计综合实验》教学大纲 (2)02《交通规划》课程设计教学大纲 (2)05《交通工程设施课程设计》教学大纲...................................................................208《城市道路课程设计》教学大纲 (2)10第四部分进修课程教学大纲............................................................................ ...213交通工程专业毕业进修教学大纲 (2)13《交通仿真软件综合实验》进修教学大纲 (216)第一部分理论课程教学大纲《城市道路规划设计及施工》课程教学大纲一、课程说明1、课程代码:05240092、课程名称(中英文):城市道路规划设计及施工designandconstructionofurbanroads3、学时学分:48学时理论教学,3学分4、适用专业:交通工程5、开学学院:交通运输学院6、课程负责人:宋永朝二、课程地位本课程授课对象为交通运输类交通工程专业本科生开设的专业必修课程,也是该专业的主干专业课程之一。
基于复杂网络理论的城市交通网络结构分析
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基于复杂网络理论的城市交通网络结构分析城市交通是现代社会生活的重要组成部分,其结构和运行方式直接关系到城市的发展和居民的生活质量。
基于复杂网络理论的城市交通网络结构分析,可以帮助我们更好地理解城市交通的特点和演化规律,并为城市规划和交通优化提供科学依据。
一、城市交通网络的复杂性城市交通网络是一个复杂的系统,由大量节点(交通枢纽)和连接这些节点的边(道路、线路)组成。
这些节点和边的连接形式、交通流量分布、运行特点都具有一定的随机性和复杂性。
1.节点与边的连接形式城市交通网络中的节点可以是不同类型的交通枢纽,如车站、机场、港口等。
这些节点之间的连接形式多样,既有高速公路、街道等线性连接,也有轨道交通线路、航线等点对点连接。
这些连接形式不仅在时空上具有分布差异,还受到地理环境和城市规划的制约,呈现出复杂性和非线性性。
2.交通流量分布城市交通网络中的节点之间存在着复杂的交通流量分布。
通常来说,城市中心区域的交通流量较大,而远离市中心的地区则较小。
同时,不同类型的交通枢纽之间的交通流量也存在差异,例如,车站附近的交通流量通常会比较大,而居民区内部的交通流量则较小。
这种交通流量的分布特点,决定了城市交通网络的结构和稳定性。
3.运行特点城市交通网络的运行特点也是复杂的。
随着城市人口的增长和交通需求的变化,交通流量的分布和网络拓扑结构都会发生变化。
这种变化可能导致一些节点和边的过载,甚至形成交通拥堵。
此外,城市交通中还存在着一定的异质性,不同类型的交通枢纽和交通工具对网络的影响也不同,这进一步增加了城市交通网络的复杂性。
二、基于复杂网络理论的城市交通网络模型基于复杂网络理论的城市交通网络模型可以帮助我们更好地理解这种复杂的系统。
在这些模型中,节点可以表示为城市中的交通枢纽,而边则表示为不同的连接方式(道路、线路等),节点之间的连接强度则表示交通流量的大小。
通过这些模型,我们可以进行各种城市交通网络的分析和仿真实验,来探索不同的交通规划策略和优化方法。
城市交通网络拓扑结构与韧性研究
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城市交通网络拓扑结构与韧性研究城市交通对于一个地区的发展至关重要,而城市交通网络的拓扑结构和其韧性是决定城市交通系统是否高效和稳定的重要因素。
本文将探讨城市交通网络拓扑结构和韧性的相关研究,并分析其对城市社会经济的影响。
一、城市交通网络拓扑结构城市交通网络拓扑结构是指城市交通系统中各交通节点之间的连接方式和关系。
常见的城市交通网络拓扑结构包括网格状、星状、中心辐射状等。
不同的拓扑结构会对城市交通系统的效率和稳定性产生重要影响。
以网格状结构为例,网格状结构由一系列平行和垂直道路组成,交通节点较为规则地分布在交叉口处。
这种结构能够提供较多的最短路径选择,交通分布相对均匀。
然而,网格状结构也存在容易产生交通瓶颈的问题,尤其在高峰时段,容易导致交通堵塞。
另一个常见的拓扑结构是星状结构,其中一个中心节点连接着其他所有交通节点。
这种结构能够快速将交通流引导到各个交通节点,但也存在较大的单点故障风险。
当中心节点发生故障时,整个交通系统可能会瘫痪。
二、城市交通网络韧性的研究城市交通网络的韧性是指其在受到外界冲击或内在故障时,能够保持正常运行的能力。
研究城市交通网络的韧性,有助于提高城市交通系统的应对能力和恢复能力。
韧性研究主要关注以下几个方面:1. 鲁棒性鲁棒性是指城市交通系统对随机故障或攻击的抵抗能力。
一个鲁棒的交通网络能够在某些节点或边缘发生故障时,通过重新规划路径或调整流量分配,保持整个系统的运行稳定。
2. 弹性弹性是指城市交通系统在遭受扰动后,能够尽快恢复到正常状态的能力。
一个具有弹性的交通网络能够通过快速调整和资源分配,迅速适应外部变化,保持良好的交通运行。
3. 可恢复性可恢复性是指城市交通系统在遭受严重破坏后,能够快速恢复到正常运行状态的能力。
这需要城市交通系统能够通过紧急设施的启用、交通信息的传递等措施,尽快恢复破坏的区域和连接。
三、城市交通网络拓扑结构与韧性的关系城市交通网络的拓扑结构与其韧性之间存在密切关系。
复杂网络视角下交通网络拓扑结构分析
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复杂网络视角下交通网络拓扑结构分析
狄金茹;曹海松;李恒燕
【期刊名称】《黑龙江科学》
【年(卷),期】2024(15)10
【摘要】对交通流量数据构建复杂的网络模型,从矩阵视角对其拓扑结构进行分析。
结果表明,此交通复杂网络位置节点的度分布符合幂律分布,即BA无标度网络。
经
过对数据处理,聚类系数较大,平均路径长度较小,网络呈小世界性,通过MATLAB分析数据得到Laplace矩阵的特征值,得到此网络的同步能力较弱。
相关部门可根据
此结果对公共交通及共享交通工具进行合理安排及调整,进一步提升通行效率及公
共资源的利用率,使拥堵现象和资源浪费导致的环境污染问题得到缓解。
【总页数】5页(P52-55)
【作者】狄金茹;曹海松;李恒燕
【作者单位】华北水利水电大学数学与统计学院
【正文语种】中文
【中图分类】U239.5;O157.5
【相关文献】
1.复杂网络理论下计算机网络拓扑结构研究
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城市道路网结构划分与等级划分
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城市道路网结构划分与等级划分城市道路网结构划分与等级划分报告人:栾学晨武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室内容提要研究背景道路网等级选取方法实验与分析结论与展望1234武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室2研究背景武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室3研究背景武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室4研究背景武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室5研究背景武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室6研究背景如何正确地将道路分级? ? 如何显示地图的内容?武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室7研究背景现有城市道路网分级方法–属性信息高速公路、城市高速路、国道、主要地方道、一般县道、市镇街道、其他道路? 车道数、道路宽度? 分级简单快捷,但属性信息常常缺失,并且属性信息难以正确反映城市道路网的结构特征与实际交通流情况– GPS交通流数据分析GPS浮动车数据→道路使用强度、载负量? 分级结果符合实际情况,但需要大量观测数据–几何结构路段链长度、中介中心性、度中心性、接近中心性武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室8道路网等级选取方法基于城市结构形态的道路分级方法–生成道路网路段链–构建道路网对偶图–计算结构化指标–指标集成与分级武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室9道路网等级选取方法基于城市结构形态的道路分级方法–生成道路网路段链–构建道路网对偶图–计算结构化指标–指标集成与分级武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室10道路网等级选取方法基于城市结构形态的道路分级方法–生成道路网路段链–构建道路网对偶图1 Degree –计算结构化指标 centrality maximum –指标集成与分级2 6 5 7 8 Between-ness centrality maximum9104 Closeness centrality maximum3武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室11道路网等级选取方法基于城市结构形态的道路分级方法–生成道路网路段链–构建道路网对偶图–计算结构化指标–指标集成与分级武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室12道路网等级选取方法现有方法的不足–当处理城市中表达较为详细的复杂道路网数据时,该方法连接的路段链将产生双行道分离以及环岛处截断等错误。
基于复杂网络的交通网络复杂性研究
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基于复杂网络的交通网络复杂性研究交通网络是人类社会生活和经济发展中不可或缺的重要组成部分,它直接影响着人们的生活质量和经济效益。
在城市化和工业化不断发展的背景下,交通网络不断扩展和变化,其复杂程度也不断加深。
因此,基于复杂网络的交通网络复杂性研究就显得尤为重要。
复杂网络理论是近年来新兴的交叉学科,它有着广泛的应用前景。
其中,复杂网络的研究方法和工具被广泛应用于城市交通网络的研究和分析。
复杂网络理论可以从节点、边和网络三个层面来研究交通网络的复杂性。
首先,从节点层面出发,研究节点的关联和属性。
在交通网络中,节点可以是道路和交叉口等,这些节点不仅仅是一个简单的点,而是具有一定的属性和特点。
复杂网络理论可以通过节点的度分布、中心性以及模块性等指标来研究节点的重要性和关联程度,进而可以识别出交通网络中的瓶颈节点和关键节点。
其次,从边层面出发,研究道路之间的联系和交通流动。
在交通网络中,道路之间是存在着一定的联系和相互影响的,例如,某些道路的拥堵程度可能会影响到其他道路的通行情况。
复杂网络理论可以通过研究边的度分布和强度分布等指标来分析边的重要性和影响程度,从而可以评估交通网络的鲁棒性和稳定性。
最后,从网络层面出发,研究交通网络整体结构和演化特征。
交通网络是一个由节点和边组成的复杂网络,因此网络结构和演化特征是交通网络复杂性的重要表现。
复杂网络理论可以通过研究交通网络的拓扑结构、演化规律和复杂性度量等指标来分析交通网络的演化特征和复杂度变化趋势。
总之,基于复杂网络的交通网络复杂性研究有助于深入了解交通网络的结构、演化和稳定性等特征,为交通规划、调度和管理提供科学依据。
随着城市化进程的不断深化,交通网络的复杂性研究将会成为交通领域的一个热门研究方向。
基于复杂网络的城市网络拓扑结构与演化规律分析
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基于复杂网络的城市网络拓扑结构与演化规律分析
一、城市网络的拓扑结构分析
城市网络的拓扑结构可以通过复杂网络的度分布、最短路径长度、聚
类系数等指标进行分析。
1.度分布:度分布表示了城市网络中每个节点的度数(节点的连接数)的分布情况。
在城市网络中,例如交通网络中的节点可以表示城市,度数
可以表示城市的道路连接数。
通过分析城市网络的度分布,可以了解到城
市连接性的分布情况。
有研究发现,城市网络中度分布一般服从幂律分布,即存在少数高度连通的超级节点和大量低度节点。
这一发现表明城市网络
中存在少数重要的城市与大量相对较小的城市之间的连接关系,并反映了
城市的等级结构。
城市网络的演化规律可以通过复杂网络的增长机制和偏好连接等原则
进行分析。
1.增长机制:城市网络的增长机制是指城市网络中新城市的出现和已
有城市的增长。
研究发现,城市网络的增长通常呈现出“富者愈富”的规律,即具有相对较多连接的城市更容易吸引更多的连接。
这一规律表明城
市网络中的连接是不均衡的,存在部分城市具有较多的连接而大部分城市
连接较少。
新兴城市复杂网络的结构与演化分析
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新兴城市复杂网络的结构与演化分析第一章绪论近年来,随着城市化的不断加速和信息技术的迅猛发展,新兴城市的复杂网络结构和演化问题备受关注。
城市作为人类的重要社会空间,其结构和演化过程对于城市的可持续发展具有重要意义。
网络科学的发展为城市结构和演化研究提供了新的方法和工具。
因此,研究新兴城市复杂网络的结构与演化,对于推动城市可持续发展具有重要意义。
第二章复杂网络理论复杂网络是一种由众多节点和连接组成的系统,其中节点表示系统的基本单元,连接表示节点之间的关系。
对于复杂网络,最重要的性质是其结构。
常见的复杂网络有随机网络、小世界网络和无标度网络。
随机网络具有均匀的连接度分布,小世界网络则具有高聚集度和短路径长度,无标度网络则具有幂律连接度分布。
复杂网络的演化可以采用随机演化、优化演化和增量演化等方式。
第三章新兴城市网络结构新兴城市的复杂网络结构与传统大型城市有所不同。
新兴城市的节点数量通常较少,连接方式多样,同时受到社会、经济、文化等因素的影响。
新兴城市的复杂网络结构包括新型城市社交网络、城市基础设施网络、城市供水管网等。
其中,新型城市社交网络主要包括微信群、微博、公共号等,其特点是节点数量众多、链接方式多样、传递信息效率高。
城市基础设施网络包括道路、铁路、地铁、公交等,其特点是节点数量较少、传递信息效率高、结构稳定。
城市供水管网则是以供水站为节点,以管道为连接的复杂网络,其特点是结构复杂、传递信息效率高、存在着缺水和水污染等问题。
第四章新兴城市网络演化新兴城市的复杂网络演化包括随机演化和增量演化。
随机演化指的是城市节点和连接的随机增加和减少,增量演化则是城市节点和连接的逐步增加。
城市节点和连接的演化过程受到多种因素的影响,例如社会发展、经济发展、人口迁移等。
城市基础设施、社交网络和供水管网等复杂网络的演化都具有自身的特点,需要采用不同的网络分析方法与模型进行量化研究。
在此基础上,可以建立城市网络演化模型,对城市的长期可持续发展进行预测和预警。
城市道路网络复杂性的研究方法—空间句法与复杂网络模型的集成分析
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城市道路网络复杂性的研究方法——空间句法与复杂网络模型的集成分析摘要:空间句法和复杂网络理论都是在城市道路交通规划中具有重要指导意义的理论,但是二者在城市交通方面的应用中都存在着缺陷,且目前很少有将二者集成使用的例子。
本文中将首先对空间句法理论进行改进,将空间理论在交通方面的引用加入道路宽度的影响,之后通过空间句法和复杂网络的集成分析,建立交通故障传播模型。
并在此基础上得出了道路的极限宽度的大小、理想街坊大小和任何城市都存在着交通故障和交通故障的传播等结论。
关键词:空间句法;复杂网络;道路网络;复杂性;集成度一、引言空间句法理论1984年由Hillier和Hanson在其著作《空间的社会逻辑》一书中首先提出后,引起了学者的广泛注意,他们认为建筑及城镇的空间布局会对人类活动、社会交往的方式及强度产生影响[1]。
此后学者们进行了大量的应用实践,其中Peponis和他的合作者提出了一套新的空间分割方法,即用特征点代替轴线[2],而江斌首次将空间句法理论集成到GIS中[3]。
复杂网络理论最初产生于著名的“七桥问题”,而随机图论的发展为复杂网络的发展奠定了基础。
之后Milgram 做了著名的小世界试验,并首次提出小世界现象[4]。
而Watts及Strogatz发表的题为Collective dynamics of “small world” networks[5]和Barabasi及Albert发表的题为Emergence of Scaling in Random Networks[6]的两篇文章开创了复杂网络研究的新纪元。
这两篇文章分别解释了复杂网络的小世界特征和无标度性质,并建立了相应的模型以阐述这些特性的产生机理。
此后,大量的学者从不同的角度出发提出了各种各样的网络拓扑结构模型并进行了大量的应用实践。
但是,目前空间句法和复杂网络在城市交通网络方面的应用都存在着缺陷,空间句法理论在研究城市交通中,并没有考虑道路的宽度对交通的影响;复杂网络在很多应用领域中,都有非常合理的模型,而目前在道路交通网络的应用中却缺少合理的模型。
中小城市道路网络合理等级级配探讨
![中小城市道路网络合理等级级配探讨](https://img.taocdn.com/s3/m/0140d40652ea551810a68762.png)
种 比例 ,才能保证道路交通流由低一级道路向高
收稿 臼期 :0 19 4 2 1- —1
作者简介 : 宋振华( 9 7 , 硕士研 究生 , 事交通规 划与管 1 8 一) 男, 从
理研究。
内部~间接影响因素 自 地理条件 经济发展水平 重要建筑物分布 然
内部一直接影响因素 城市用地分布 城市交通模式 道路网络形态
Dic s in o p o ra eRo d G r d o e fRo d Newo k i m al n e i m t s u so n Ap r p i t a a eM d l a t r S l a d M du Ci o n y
S n hn u o g Z e h a,Yu Re d ,L h n ne i e Z
( rfcadV hceE gneig S a dn nvri f eh ooy Zb 50 9 C ia Ta n ei nier , hn o g i syo c nlg , io 5 4 , h ) i f l n U e t T 2 n
Ab t a t Ac od n o t e u b n t f c r b e f s l a d me im i t h n sr c : c r i g t h r a r f p o l ms o ma l n d u c t a a d, i p i t u h t t e o s u e ra ai y t on s o t t a h b c r d o f n t n n n e s n b e n t o k ga e p o o in i o e o e c u e . a tr mp c ig n t o k g a e p p r o r e p y u ci s a d u r a o a l e w r r d r p  ̄ o s n t a s s F c o i a t ew r r d r o t n a e d e l o f h s n o i
城市道路网几何结构模式的自动识别方法
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城市道路网几何结构模式的自动识别方法
杨必胜;栾学晨
【期刊名称】《中国图象图形学报》
【年(卷),期】2009(014)007
【摘要】在路网结构几何形状分析的基础上,提出了一种基于模式识别的方法对城市路网中的格网结构模式进行自动识别.该方法从方向一致性、形状相似性出发对路网数据中的格网结构进行识别,并在区域增长算子的基础上对识别出的相邻的格网进行聚合.实验结果表明,该方法能够有效地对城市路网中的格网结构进行自动识别,为路网数据的匹配、多尺度表达奠定基础.
【总页数】5页(P1251-1255)
【作者】杨必胜;栾学晨
【作者单位】武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉,430079;武汉大学交通研究中心,武汉,430079;武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武
汉,430079;武汉大学交通研究中心,武汉,430079
【正文语种】中文
【中图分类】P208
【相关文献】
1.快速网盒结构模式在城市道路网规划中的运用 [J], 陈明远
2.MapInfo中城市道路网络拓扑结构的自动生成 [J], 熊少非;赵丕锡;李军
3.统计和结构模式识别方法结合的多特征印鉴真伪鉴别方法 [J], 张黔;胡庆;杨静宇;
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4.基于负压波结构模式识别方法的供水管网检漏与定位技术的研究 [J], 袁荣华;王毅;陈春刚
5.基于复杂网络理论的城市道路网络自动综合方法 [J], 夏永亮
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一种城市路网多层次复合网格模式识别方法
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㊀㊀第52卷㊀第11期测㊀绘㊀学㊀报V o l.52,N o.11㊀2023年11月A c t aG e o d a e t i c ae tC a r t o g r a p h i c aS i n i c a N o v e m b e r,2023引文格式:王安东,武芳,巩现勇,等.一种城市路网多层次复合网格模式识别方法[J].测绘学报,2023,52(11):1994G2006.D O I:10.11947/j.A G C S.2023.20220528.WA N G A n d o n g,WUF a n g,G O N GX i a n y o n g,e t a l.Ar e c o g n i t i o n a p p r o a c h f o r c o m p o u n d g r i d p a t t e r no f u r b a n r o a d n e t w o r k s [J].A c t aG e o d a e t i c a e tC a r t o g r a p h i c aS i n i c a,2023,52(11):1994G2006.D O I:10.11947/j.A G C S.2023.20220528.一种城市路网多层次复合网格模式识别方法王安东,武㊀芳,巩现勇,翟仁健,刘呈熠,邱㊀越,张寒雪信息工程大学地理空间信息学院,河南郑州450001A r e c o g n i t i o na p p r o a c h f o r c o m p o u n d g r i d p a t t e r no f u r b a n r o a dn e t w o r k s W A N G A n d o n g,W U F a n g,G O N G X i a n y o n g,Z H A IR e n j i a n,L I U C h e n g y i,Q I U Y u e,Z H A N GH a n x u eI n s t i t u t eo fG e o s p a t i a l I n f o r m a t i o n,I n f o r m a t i o nE n g i n e e r i n g U n i v e r s i t y,Z h e n g z h o u450001,C h i n aA b s t r a c t:A s t h es k e l e t o no fu r b a nc i t i e s,t h es p a t i a l p a t t e r nr e c o g n i t i o no f r o a dn e t w o r k s i so f g r e a t s i g n i f i c a n c ef o r m a p g e n e r a l i z a t i o n,s p a t i a ld a t a m i n i n g,a n d m u l t iGs c a l er e p r e s e n t a t i o n.T h i s p a p e r p r e s e n t sa na p p r o a c h t o r e c o g n i z i n g t h ec o m p o u n d g r i d p a t t e r no f r o a dn e t w o r k sw i t h l o c a l h e t e r o g e n e i t y b a s e do n r o a dm e s h e s.F i r s t l y,t h em u l t i l e v e l c o g n i t i v e c h a r a c t e r i s t i c s o f t h e l i n e a r a n d g r i d p a t t e r n o f r o a d m e s h e sa r ea n a l y z e d,a n dt h e m u l t i l e v e lc o g n i t i v eo r d e r,w h i c hf r o m b a s i c m e s h,c o m p o u n d m e s ht o r e g u l a r p a t t e r n,i s p r o p o s e d.S e c o n d l y,t h e r e c o g n i t i o n m e t h o d s o fi n c l u s i o n r e l a t i o n s h i p,p a r a l l e l r e l a t i o n s h i p,a n dl i n e a r p a t t e r n b e t w e e nr o a d m e s h e s a r e d e s i g n e d c o n s i d e r i n g t h e c o m p o s a b i l i t y, l i n e a r i t y,a n de x t e n s i b i l i t y o fc o m p o u n dl i n e a r p a t t e r n.F i n a l l y,t h el i n e a r p a t t e r n sa r ec o m b i n e d a n d d e c o m p o s e d t oe x t r a c t t h ec o m p o u n d g r i d p a t t e r no f r o a d m e s h e s.E x p e r i m e n t ss h o wt h a t t h e p r o p o s e d m e t h o d i s e f f e c t i v e f o r c o m p o u n d g r i d p a t t e r n r e c o g n i t i o nw i t h t h ea g r e e m e n t so f h u m a n s p a t i a l c o g n i t i v e c h a r a c t e r i s t i c s.K e y w o r d s:c a r t o g r a p h i c g e n e r a l i z a t i o n;r o a d n e t w o r k;r o a d m e s h e s;p a t t e r nr e c o g n i t i o n;m u l t i l e v e l c o g n i t i o n;g r i d p a t t e r n摘㊀要:道路网作为城市骨架,其模式识别对于地图综合㊁空间数据挖掘与多尺度表达具有重要意义.针对大比例尺数据中局部异质性明显的道路网格模式识别问题,提出基于网眼的城市道路多层次复合网格模式识别方法.首先分析了道路网眼直线和网格模式的多层次认知特点,提出了 基础网眼➝复合网眼➝规则模式 的多层次认知顺序;然后考虑复合直线模式的组合性㊁延伸性和直线性约束,设计了道路网眼直线模式㊁包含关系和并列关系的识别方法;最后通过对直线模式的组合分解,提取道路网眼的网格模式.试验表明本文方法能有效识别路网数据中的复合网格模式,识别结果符合人类认知特点.关键词:制图综合;道路网;网眼;模式识别;多层次认知;网格模式中图分类号:P208㊀㊀㊀㊀文献标识码:A㊀㊀㊀㊀文章编号:1001G1595(2023)11G1994G13㊀㊀城市道路网是城市范围内不同功能㊁等级㊁区位的道路,以一定密度和适当形式组成的网络结构[1].作为城市的基础骨架,其结构模式体现了城市的主要结构和空间格局,反映出城市的地形地貌特点㊁功能结构和规划治理情况,蕴含着大量城市形成和发展的内在机制[2].对其结构模式的挖掘和识别是地图综合㊁城市形成㊁更新和扩张㊁交通规划设计等领域的研究热点和难点[3G5].相关研究从不同研究重点出发,将道路网分为不同结构模式,如网格模式㊁环型模式㊁放射型模式㊁复杂道路交叉口等显式模式[6G11],以及城市中心㊁热点区域㊁城市建成区等隐式模式[12].网格模式作为城市道路网的典型结构模式,在城市布局中十分常见,在长达几千年的城市发展史上,都得到广泛的采用[13].道路网格模式的识别对城市空间特征挖掘㊁交通规划及地图自动综合具第11期王安东,等:一种城市路网多层次复合网格模式识别方法有重要意义.根据识别的基本模式单元,现有道路网格模式的识别方法可大体分为两类.(1)基于路段的识别方法.此类方法多将道路网抽象为图结构,以图中顶点作为基本处理单元,从顶点的几何㊁上下文关系特征中抽象出与路网结构相关的特征项,借助图论㊁统计学或机器学习方法进行处理或学习,实现网格模式识别.例如,基于道路结点和改进的霍夫变换策略来实现规则格网的识别[14];通过构建道路网对偶图,采用交㊁并㊁联合等图运算来提取基础格网模式[15];基于道路结点的几何㊁拓扑特征,利用多项式评定模型识别道路网中的典型结构模式[16];基于道路网的线性单元剖分,提出5种特征参量,采用支持向量机分类来提取网格模式[17G18];在构建道路网原始图的基础上,利用图卷积神经网络模型,通过学习人工标注样本,实现网格模式的识别[19]等. (2)基于网眼的识别方法.此类方法将道路网中路段围成的闭合区域转化为面,即道路网眼,通过计算网眼与邻近网眼的形状㊁方向㊁尺寸相似性及排列特征,采用邻近搜索㊁任务分类㊁隶属度计算或自组织映射聚类等方法完成网格模式的识别.例如,通过计算网眼的几何特征相似性,采用区域生长算法识别网格模式[20G21];基于网眼的形状和关系描述参量,采用机器学习算法识别网格模式,以减少参数阈值设置的人工干预[22G25],等.然而,当前研究中至少存在如下问题有待解决:①根据定义,道路网格模式的基本特征是由两组几乎平行的道路垂直相交构成,网眼形状大多为近似矩形或平行四边形.然而,基于路段的识别方法大多以道路网结构中的 正交性 原则为依据,设计网格模式的特征因子,忽略了网格模式中相邻网格间的尺寸㊁形状相似性和分布的延伸性.从结构模式的定义来看,这些研究的部分识别结果更接近于道路网的 正交模式 或 方格模式 ,而非 网格模式 .②基于网眼的已有识别方法均以单个网眼面要素及相邻网眼间 一对一 的邻近关系作为研究对象,对于整体规则㊁局部破碎的网眼群组,无法将其作为一个整体参与模式构建.为了解决具有局部异质性的道路网格模式识别问题,本文基于道路网眼,顾及视觉认知的层次性,提出一种城市道路网多层次复合网格模式的识别方法,主要解决两个问题:①道路网眼分布模式的多层次认知特征和定义;②网眼复合直线模式和复合网格模式的识别.1㊀道路网眼分布模式的多层次认知特点道路网眼是指道路网中路段围成的闭合区域.与其他面状地图要素相似,道路网眼群组具有丰富的分布模式,直线模式和网格模式是两种典型的分布模式.直线模式中道路网眼有规律地呈直线分布,网眼间具有相似的几何特征,如方向㊁尺寸等;网格模式由若干组近似平行的直线模式与另外若干组近似平行的直线模式,以近似正交的方式相交构成.作为道路对空间划分的结果,其分布模式与道路结构模式有着密切联系.道路网眼的直线和网格模式是道路网格模式的两种表现形式,图1中模式1㊁2分别为网眼的直线和网格模式,两组模式均表现为道路网的网格模式.因此,本文以道路网眼为基本模式单元,通过提取其直线和网格模式,实现道路网格模式的识别.图1㊀道路网结构模式与网眼分布模式F i g.1㊀T h es t r u c t u r a l p a t t e r no f r o a dn e t w o r k sa n dt h ed i s t r i b u t i o n p a t te r no fm e s h依据格式塔认知准则[26]和 大范围优先 的视知觉认知理论[27G28],人类更倾向于以 主体ң细节 的顺序来认知事物.道路网眼群组具有丰富复杂的几何㊁拓扑特征,人类的认知过程也必然遵循一定的顺序,从而形成了其空间关系的层次性.观察者观看地图时,首先关注道路网眼的整体特征,如图2(a)红色方框中网眼整体具有明显的网格模式特征;然后,才会注意到局部网眼间的细节特征,如图2(b)所示,蓝色网眼间的几何形态差异和复杂拓扑关系会被进一步感知.然而,当前相关研究仅考虑相邻单个网眼间的 一对一 关系,难以识别由多个不规则的网眼多边形拼接而成的网格网眼,对于大比例尺地图中局部异质性明显的道路网格模式,识别结果并不符合人类认知[29].5991N o v e m b e r 2023V o l .52N o .11A G C Sh t t p :ʊx b .c h i n a s m p .c om 图2㊀整体到局部的认知过程F i g .2㊀T h e c o gn i t i o n p r o c e s s f r o m w h o l e t o p a r t ㊀㊀为解决网格模式中局部网眼破碎的问题,本文引入 复合道路网眼 的概念.复合道路网眼的直线和网格模式具有多层次认知的特点:宏观尺度下,道路网眼整体呈直线或网格模式分布;中观尺度下,模式由几何特征相似㊁排列规律相近的简单或复合矩形网眼构成;微观尺度下,根据简单网眼的组合方式,复合矩形网眼进一步划分为包含关系和并列关系复合网眼.复合道路网眼直线和网格模式的多层次认知关系如图3所示.以图4(a)中道路网为例,各层次的具体含义如下.图3㊀道路网眼多层次认知关系F i g .3㊀T h e r e l a t i o n s h i p o fm u l t i l e v e l c o gn i t i on 图4㊀多层次认知过程F i g .4㊀T h em u l t i l e v e l c o gn i t i v e p r o c e s s ㊀㊀(1)整体层,包括直线模式和网格模式,其中直线模式的识别是网格模式识别的前提和保障.网眼直线模式具有以下的表现形式:①模式内部的各个网眼具有相似的形状㊁大小和方向特征;②模式内相邻网眼方向一致,且模式的全局方向与各网眼组件方向近似相同或正交;③模式内相邻网眼的公共边近似为两最小面积外界矩形的长边或短边,图4(b )中红色虚线分别表示呈直线模式分布的网眼.网格模式由多组直线模式近似垂直相交构成,处于更高的认知层次,如图4(b )中9组直线模式以近似正交的方式相交构成网格模式.(2)组件层,构成单元为近似矩形的道路网眼.根据矩形网眼所中的基础网眼数量,分为简单矩形网眼和复合矩形网眼,分别如图4(c )中网眼3㊁9和网眼1㊁2㊁4㊁5㊁6㊁7㊁8.其中,简单矩形网眼形状为近似矩形;复合矩形网眼包含多个任意形状的道路网眼,组合后形状为近似矩形.从矩形网眼与基础网眼的空间对应关系的角度来看,组件层中包含1ʒ1(简单网眼)和1ʒn (复合网眼)的空间对应关系.(3)原子层,构成单元为由道路网结点㊁路段直接围成的封闭区域多边形,即简单网眼.根据邻接关系,将组件层复合网眼中简单网眼间关系划分为包含关系和并列关系.包含关系复合网眼由一个主体网眼和若干次要网眼组成,如图4(d)中灰色网眼5㊁6,网眼8㊁9,网眼10㊁11和网眼17㊁18.主次网眼间空间邻近,整体轮廓互补.其中,主体网眼的面积相对较大,在视觉认知中占主导地位,反映该复合网眼的主要形状特征,如图4(d )中网眼6㊁8㊁10和18;次要网眼的面积相对较小,在视觉认知中占从属地位,如图4(d )中网眼5㊁9㊁11和17.并列关系复合网眼由若干简单网眼组成,网眼为任意形状多边形,组合后形状为近似矩形,并与相邻网眼构成直线模式.网眼间并列关系难以通过自底向上的组合方法进行探测,6991第11期王安东,等:一种城市路网多层次复合网格模式识别方法其关系的识别依赖于复合网眼邻域的模式特征.图4(d)中蓝色网眼1㊁2㊁3㊁4,网眼12㊁13和网眼14㊁15㊁16分别为具有并列关系的简单网眼.2㊀道路网多层次网格模式识别结合道路网眼的多层次认知特点,本文采用自底向上与自顶向下相结合的策略,提出一种多层次道路网眼直线和网格模式的识别方法,整体框架如图5所示,基本思想和关键步骤如下.(1)根据视知觉感知理论中完整性㊁规则性等心理倾向,采用自底向上的策略,合并具有包含关系的网眼,将整体规则㊁局部不规则的相邻网眼组合为视觉感知上更高级的复合网眼.(2)考虑相邻网眼间的尺寸㊁形状相似性和分布的直线性,构建直线模式结构化参数,以此为约束提取直线模式.(3)根据直线模式分布的延伸性,自顶向下构建直线模式连续匹配模板,搜索合并直线模式两端具有并列关系的道路网眼,实现复合直线模式的提取.(4)采用降维的思想,将直线模式网眼组以二维的线段表示,对其进行分解和组合,实现道路网眼网格模式的提取.图5㊀本文方法整体框架F i g.5㊀T h e f r a m e w o r ko f t h e p r o p o s e dm e t h o d道路网眼形状为近似矩形是其作为直线和网格模式的组成单元的必要条件[20G24].本文采用矩形度(R e c)和凹凸度(C o n v)[29]作为网眼矩形相似度的度量参数,具体含义与计算方法见表1.表1㊀网眼矩形相似度的度量参数T a b.1㊀T h em e t r i c s o f r o a dm e s h r e c t a n g l e s i m i l a r i t y参数参数含义计算方法矩形度R e c描述多边形呈矩形的程度网眼自身面积与其最小面积外接矩形面积的比值凹凸度C o n v描述道路网眼多边形的凹凸程度网眼面积与其凸包面积的比值2.1㊀简单直线模式识别简单直线模式由当前数据中的简单网眼构成,其正确识别是复合直线模式识别的基础.考虑直线模式中网眼的相似性㊁直线性和延伸性等结构特征,结合格式塔认知准则,从道路网眼的大小相似性㊁直线性和对齐程度3个方面引入识别道路网眼直线模式的结构化参数(表2).表2㊀网眼直线模式结构化参数T a b.2㊀T h e s t r u c t u r a l p a r a m e t e r s o f r o a dm e s h l i n e a r p a t t e r n参数参数含义计算方法面积比R a r e a描述两邻接道路网眼之间面积大小差异相邻网眼间较小网眼与较大网眼面积的比值方向差异D o r i e n t描述3个相邻道路网眼之间的直线性相邻3个网眼间质心连线的夹角公共边长度比R c e描述相邻道路网眼之间的对齐程度相邻网眼公共边与网眼最小外接矩形边长度比值的较小值㊀㊀根据直线模式的组织规律,同一模式内部要素间具有相似的几何形态结构.对于道路网眼,其几何形态结构主要表现为形状和大小.其中形状依靠上文中矩形相似度参数进行约束;大小相似度利用网眼面积比进行度量,面积比越大,网眼间大小相似程度越高.为保证模式中的网眼沿直线分布,以表2中方向差异参数作为约束,方向差异D o r i e n t越接近于180ʎ,模式的直线性越强.考虑到直线模式相邻网眼间具有相互对齐的特点,引入公共边长度比R c e对模式内相邻网眼间对齐程度进行约束.如图6所示,对于相邻网眼M1㊁M2,定义其公共边长度比R(c e)1,2为公共边(P1P2)长度与公共边对应网眼最小外接矩形边(E M1㊁E M2)长度的比值的较小值,公共边长度比7991N o v e m b e r 2023V o l .52N o .11A G C Sh t t p :ʊx b .c h i n a s m p .c o m 越接近于1,网眼对齐程度越高.图6㊀公共边长度比F i g .6㊀T h e l e n g t h r a t i oo f c o mm o ne d ge 综上,本文识别网眼简单直线模式的步骤如下.步骤1:根据网眼间是否具有公共边,构建相邻网眼间邻近关系,同时提取网眼群中矩形度和凹凸度分别大于阈值δR e c 和δC o n v 的简单矩形网眼,加入列表L i s t S G M .步骤2:选取L i s t S G M 中任一网眼M i 及其邻接网眼M j ,计算M i 与M j 的面积比(R a r e a )i ,j 和公共边长度比(R c e )i ,j ,若(R a r e a )i ,j >δa r e a 且(R c e )i ,j >δc e (式中δa r e a 和δc e 分别为人工设定的面积比和公共边长度比参数阈值),则将网眼M i 与M j 的邻近边e i ,j 加入直线模式临时列表t L i s t L P ,否则,返回步骤2.步骤3:设当前直线模式一侧搜索方向为{i ,j },即S e a r c h L e f t ={i ,j },另一侧搜索方向为{j ,i },即S e a r c h R i gh t ={j ,i },以S e a r c h L e f t ={i ,j }为起始搜索方向,选取M j 的邻接网眼M k ,若M j 除M i 不存在其他邻近网眼,则此搜索方向终止,以S e a r c h R i gh t ={j ,i }方向继续搜索.步骤4:计算M j 与M k 的面积比(R a r e a )j ,k 和公共边长度比(R c e )j ,k ,若(R a r e a )j ,k >δa r e a 且(R c e )j ,k >δc e ,则执行步骤5,否则,返回步骤3.步骤5:计算M i ㊁M j ㊁M k 的方向差异D o r i e n t ,若D o r i e n t >δo r i e n t ,则将e j ,k 添加至当前直线模式列表t L i s t L P 中,并令j =k ,否则,返回步骤3.步骤6:若当前直线模式向两侧搜索均终止,则该组直线模式识别结束,将当前直线模式列表t L i s t L P 加入直线模式识别结果列表L i s t L P 中,返回步骤2.循环步骤2 6,直至L i s t S G M 中全部网眼均被遍历.以图7(a)中道路网数据为例,经上述步骤识别的网眼简单直线模式如图7(b )中红色线段所示.受道路网中较低等级道路影响,一些在大尺度上认知为整体的网眼被分割成若干小网眼,呈现出局部破碎的现象,如图7(b )中网眼1㊁2㊁3.由图7(c )中网眼邻近关系可以看出,简单直线模式的提取方法仅利用简单网眼间 一对一 的邻近关系(蓝色线段),难以反映道路网的整体结构模式,需要进一步利用复合直线模式识别方法,提取局部破碎㊁整体规则的直线模式.图7㊀道路网眼简单直线模式识别结果F i g .7㊀T h e r e c o g n i t i o n r e s u l t s o f s i m pl e l i n e a r p a t t e r n 2.2㊀复合网眼构建与复合直线模式识别复合直线模式的识别是解决网眼局部异质性,实现由低级基础网眼到高级认知模式过渡的关键,其难点在于组件层中复合矩形网眼的识别和构建.对于复合矩形网眼中的包含关系和并列关系,本文分别采用自底向上和自顶向下的策略对其进行识别.2.2.1㊀包含关系识别根据包含关系网眼间轮廓互补的特点,参考文献[30]中对相离面要素主次关系识别的方法,引入公共边长周长比(R l e n g t h )和约束面积比(R c a )两个参数,分别从一维和二维两个维度描述相邻网眼之间的包含程度.以图8中道路网眼为例,红色线段P 2P 3P 4表示相邻网眼M 1㊁M 2间公共边,虚线矩形为M 2最小面积外接矩形S M B R M 2,灰色多边形P 1P 2P 3P 4为S M B R M 2与M 1的公共区域多边形,参数含义及计算方法见表3.8991第11期王安东,等:一种城市路网多层次复合网格模式识别方法图8㊀包含关系参数F i g .8㊀T h e i n c l u s i o n r e l a t i o n s h i ppa r a m e t e r 表3㊀包含关系识别参数T a b .3㊀T h e r e c o g n i t i o n p a r a m e t e r s o f i n c l u s i o n r e l a t i o n s h i p参数参数含义计算方法公共边周长比R L 描述两相邻网眼边界的包含程度相邻网眼公共边长度与网眼周长的比值约束面积比R c a描述两相邻网眼区域的包含程度网眼与相邻网眼最小面积外接矩形交集面积与网眼面积的比值根据包含关系参数和网眼矩形相似度参数,识别包含关系复合矩形网眼的步骤如下.步骤1:计算网眼矩形度R e c 和凹凸度C o n v ,将R e c <δR e c 或C o n v <δC o n v 的网眼加入列表m L i s t 中.从中选取网眼M i ,计算其与邻近网眼M j 的公共边周长比(R l e n g t h )i ,j 和约束面积比(R c a )i ,j ,若(R l e n g t h )i ,j >δL 且(R c a )i ,j >δc a ,则将网眼M i 和M j 记为包含关系组,其中δl e n g t h 和δc a 分别为人工设定的公共边周长比和约束面积比参数阈值.步骤2:合并网眼M i 与M j ,记新网眼为M n ,若R e c n >δR e c 或C o n v n >C o n v i ,说明次要网眼对主要网眼的规则程度具有补充作用,将M n 加入列表m L i s t 中,并从中删除M i 和M j ,否则删除M n .步骤3:循环步骤1㊁2,直至列表m L i s t 中的元素数量不再减少为止,此时全部具有包含关系的复合矩形网眼均被识别.以图7中道路网眼为例,利用上述步骤识别㊁合并包含关系网眼的过程如图9所示.图9(a )为步骤1包含关系的识别结果,粉色线段表示网眼间的包含关系.图9(b )为步骤2包含关系第一次合并结果(深色网眼),粉色线段表示所产生的新的包含关系.经数轮迭代,具有包含关系网眼的最终合并结果如图9(c )所示,其中深色网眼为合并后的包含关系复合网眼.图9㊀包含关系复合网眼识别与合并过程F i g .9㊀T h e r e c o g n i t i o na n d c o m b i n a t i o n p r o c e s s o f c o m p o u n dm e s h e sw i t h i n c l u s i o n r e l a t i o n s h i p2.2.2㊀并列关系识别及复合直线模式提取从认知角度来看,并列关系复合网眼产生于邻域内直线模式的延伸,例如对于图9(c )中邻近关系相似的网眼对1㊁2和2㊁3,网眼1㊁2更容易被组合为复合网眼.因此,本文利用网眼邻域的模式特征,采用自顶向下的匹配策略,识别具有并列关系的复合网眼.基本思想为:首先根据直线模式两端网眼确定初始匹配模板的几何特征;然后结合直线模式延伸性构建连续匹配模板,向两端搜索㊁匹配待识别网眼;最后结合直线模式约束条件,判定待识别网眼组合后能否构成直线模式,实现复合直线模式的提取.结合图9(a)中道路网眼,说明并列关系及复合直线模式识别方法的具体步骤.步骤1:合并具有包含关系的矩形网眼(图9(c )),提取简单直线模式(图10(a)中红色线段),存入S L P L i s t 中.步骤2:选取任意一组直线模式S L P i (图10(a)中红色加粗线段),提取其首㊁末端网眼的最小面积外接矩形,以首㊁末端网眼与其邻接网眼几何中心的相对距离d ㊁方向o 为约束,沿直线模式两端延伸方向计算匹配模板的位置,匹配模板分别记为T l ㊁T r (图10(a)中蓝色矩形).步骤3:搜索与T l 和T r 存在面状交集的网9991N o v e m b e r 2023V o l .52N o .11A G C Sh t t p :ʊx b .c h i n a s m p .c o m 眼,记为M s ,如果其模板重叠度(R t o )s ,l >δt o 或(R t o )s ,r >δt o ,则将M s 存入并列关系候选列表M L i s t 中,执行步骤4,否则,则执行步骤2,式中δT C 为人为设定的模板重叠度参数阈值.步骤4:若M l i s t 中网眼数量大于1,合并M L i s t 中全部网眼,记为M n ,如图10(b )中蓝色网眼,若R e c (M n )>δR e c ,则根据2.1节中方法,判断其能否满足直线模式结构化参数约束,若满足,执行步骤5,否则终止该侧搜索.步骤5:当直线模式S L P i 向两侧搜索均终止时,将其存入复合直线模式列表M L P L i s t,并从S L P L i s t 中移除,执行步骤2.循环步骤1 5,直至S L P L i s t 为空时,结束循环.识别结果如图10(c)所示,其中红色线段表示网眼直线模式.图10㊀并列关系网眼与直线模式识别过程F i g .10㊀T h e r e c o gn i t i o n p r o c e s s o f p a r a l l e l r e l a t i o nm e s h e s a n d l i n e a r p a t t e r n 2.3㊀网格模式提取道路网眼的网格模式由近似正交的直线模式相交构成,处于更高的认知层次.由网格模式概念可知,组成网格模式的直线模式之间需满足以下3项条件:①各组直线模式近似平行或正交;②正交的直线模式间具有相交关系;③各直线模式构成闭合回路.对于条件①,由于在直线模式中,网眼为方向一致的近似矩形,网眼构成的直线模式方向基本确定,若任意两组直线模式包含同一网眼,则其关系为近似正交;若任意两组不相交直线模式间,存在其他直线模式同时包含以上两组直线模式中的网眼,则两组直线模式近似平行.故条件①可由条件②代替.另外,若多组直线模式构成闭合回路,则相互正交的直线模式间必然相交,故条件③为条件②的充分条件.综上,本文通过对直线模式网眼构成闭合回路进行识别,提取其中的网格模式.当前研究大多采用图论中算法识别多组直线模式中的闭合回路[31G32],算法实现较为复杂.本文从几何角度出发,通过对直线模式邻近图中由结点和线段形成的封闭多边形进行聚类,实现网格模式的提取.以图11(a )道路数据为例,说明算法具体步骤.步骤1:以各直线模式中网眼几何中心为结点,依次连接相邻网眼,构建直线模式关系图G l(图11(b)中红色线段).步骤2:提取G l 中封闭区域多边形P (图11(b )中晕线多边形P 1㊁P 2㊁P 3),将其存入列表T P L i s t.步骤3:遍历T P L i s t ,若两多边形P i ㊁P j 间存在公共边(图11(b )中多边形P 2㊁P 3),则将其聚类为一组,存入列表C l u s t e r L i s t 中.图11㊀网格模式提取过程F i g.11㊀T h e e x t r a c t i o n p r o c e s s o f g r i d p a t t e r n 0002第11期王安东,等:一种城市路网多层次复合网格模式识别方法㊀㊀步骤4:根据聚类结果,提取每组聚类内多边形顶点所对应的道路网眼,记为一组网格模式网眼G r i d m ,存入G r i d _l i s t 中,如图11(c )中蓝色和黄色线段对应网眼分别为两组网格模式.3㊀试验与讨论3.1㊀试㊀验本文基于P y t h o n 和Q G I S 编程实现以上算法.试验分为两组,数据分别采用不同空间结构模式的国内外道路网数据.试验中网眼矩形度和凹凸度阈值的设置影响简单矩形网眼以及包含关系㊁并列关系的识别,结合前人的研究成果[29,33],取δR e c =0.9㊁δC o n v =0.95.算法中所涉及其他阈值设置的指导思想为:面积比和公共边长度比的阈值越大,方向差异的阈值越小,模式的直线性越强.在识别包含关系矩形网眼时,公共边周长比和约束面积比的阈值越大,主要网眼对次要网眼的包含程度越强;在识别并列关系矩形网眼时,模板重合度的阈值越大,模式的同质性越强.试验区域1为国外某地区道路网,数据来自O p e n S t r e e t M a p.如图12所示,所选试验区域内道路分布密度较高,密度不均匀,没有全局平稳的特征,存在支离破碎的短小路段,但大部分呈垂直交错结构分布,视知觉上呈现出明显的网格模式特征.试验区域包含2469个道路简单网眼.经反复测试,试验参数设置见表4.图12(b )中灰色和蓝色网眼分别为识别出的具有包含和并列关系的复合网眼,提取的直线模式和网格模式分别如图12(c )㊁(d)所示.图12㊀试验1直线模式和网格模式识别结果F i g .12㊀T h e r e c o g n i t i o n r e s u l t s o f l i n e a r p a t t e r na n d g r i d p a t t e r no f e x pe r i m e n t 1表4㊀参数阈值设置T a b .4㊀A d v i s a b l e p a r a m e t e r s e t t i n g试验简单直线模式识别包含关系识别并列关系识别面积比阈值方向差阈值公共边长度比阈值公共边周长比阈值约束面积比阈值模板重合度阈值试验10.510ʎ0.90.40.50.8试验20.410ʎ0.80.40.50.71002。
城市路网拓扑结构的复杂网络分析
![城市路网拓扑结构的复杂网络分析](https://img.taocdn.com/s3/m/c316ec337ed5360cba1aa8114431b90d6c8589ab.png)
城市路网拓扑结构的复杂网络分析城市是现代社会的重要组成部分,也是经济文化活动的重要场所。
在城市中,道路被认为是城市血脉的重要组成部分,它的质量和数量直接影响着城市的交通状况和社会经济发展。
因此,对城市道路系统进行深入的研究是非常重要的。
在研究城市道路系统时,关注其拓扑特征是研究的关键。
拓扑结构是指网络中节点之间连接的方式。
城市道路系统中的路网即为一个网络,因此可以采用复杂网络分析方法研究城市道路系统拓扑结构特征。
具体而言,复杂网络分析是一种用数学工具从宏观和微观角度研究网络结构和性质的方法。
此外,它也可以在分析网络结构时考虑节点的拓扑、度分布、聚集系数、直径、阶层性等性质。
城市道路的复杂网络分析从哪些角度入手呢?下面将分别从规模、连通性、层级性、鲁棒性和度分布等几个方面对如何进行复杂网络分析做一个介绍。
1. 规模规模是城市路网的基本特征之一,涉及到路网的总长度和路段数量,对城市的通行能力有着直接影响。
采用复杂网络分析方法可以研究路网规模对于网络特性的影响。
研究表明,网络规模越大,其中出现的复杂网络特征就越多,如平均路径长度、平均聚集系数、平均度数等。
而城市中交通繁忙的区域往往集中在规模较大的道路网上,因此规模对于城市的交通系统具有重要的影响。
2. 连通性连通性是城市道路网络的一个重要特征,它直接影响着城市的交通畅通程度和运行效率。
通过复杂网络分析方法可以研究道路网络中节点的连通性和拓扑关系。
例如,最小路径算法可以找出任意两点之间最短的路径,并且用于优化城市交通规划。
此外,通过计算网络的平均度数、聚集系数和边界平均度数等指标,可以进一步了解网络的整体连通性。
3. 层级性城市道路系统中,道路的大小、等级和属性不同,因此可以对道路进行层次分类。
这种层次差异的道路网络结构称为分形网络。
复杂网络分析方法可以用来研究城市道路网络的分形特征。
例如,可以计算道路的分级系数、分级度数和分级聚集系数等指标,以研究城市道路的分级特征。
交通网络拓扑结构的分析与优化
![交通网络拓扑结构的分析与优化](https://img.taocdn.com/s3/m/abc334bc760bf78a6529647d27284b73f342367f.png)
交通网络拓扑结构的分析与优化随着城市化和经济发展的加速推进,城市交通问题愈发凸显,其中拓扑结构优化是解决交通瓶颈的重要手段之一。
本文将探讨城市交通网络的拓扑结构分析和优化思路,分别从实际情况出发,通过比较不同拓扑结构的优劣性,探讨如何优化交通网络的城市规划。
一、交通网络的拓扑结构分析交通网络的拓扑结构分析是指对同一城市内的交通端点与节点构成的网络进行观察和研究,以便发现其中的隐性规律,实现交通系统的优化管理。
主要从以下几个角度入手进行分析:1. 层级结构分析在实际应用中,交通网络往往具有层级关系,如高速公路、主干道、次干道等,每一层级都有自己的功能与特征,各层级之间则存在重叠关系。
由此,针对交通网络的层级结构进行系统分析,对交通运输时空特征进行深度挖掘和优化调整,具有重要意义。
2. 密度分析密度是指节点间的联系强度,是交通网络研究的基本指标之一。
通过密度分析,可以实现对节点关系研究的深度和广度。
一般来说,密度高的区域交通畅通度高,反之则交通拥堵。
因此,从密度分析入手,实现交通网络环节问题的摸清和改进,可以提高交通的整体效率。
3. 变异系数分析变异系数是指节点之间网络距离的差异,即在地理空间上,各节点间距离的分散程度。
通过变异系数的分析,可以对交通网络的特征进行深入剖析,从而更好地识别各节点在交通体系中的地位和作用。
同时,可以发现和解决因交通变化而带来的问题,以实现优化。
二、交通网络的拓扑结构优化针对交通网络的拓扑结构分析,我们可以通过优化拓扑结构来实现高效的城市交通系统。
在实际应用中,经常采用以下方案:1. 优先考虑主干道和次干道城市交通网络中,主干道和次干道是交通网络的骨架,是其他交通走廊建设的基础。
因此,在优化拓扑结构时,主干道和次干道应该多重视,并对其路线、交通规则进行优化和调整,以保证交通模式的畅通性和高效性。
2. 分析交通密度,实行分段控制在拓扑结构的优化中,应根据不同区域和节点的交通情况设计不同的交通规则。
城市网络结构韧性评估及其优化策略研究——以长江中游城市群为例
![城市网络结构韧性评估及其优化策略研究——以长江中游城市群为例](https://img.taocdn.com/s3/m/4efc523e4a73f242336c1eb91a37f111f1850dc6.png)
城市网络结构韧性是国际上区域韧性(regional resilience,也译作区域韧性)研 究领域正在兴起的概念,着眼于城市网络结构对区域应对冲击并恢复、保持或改善 原有系统特征和关键功能的影响力,对区域空间的健康发展意义重大。近年来,随 着《长江中游城市群规划》、《长江经济带发展规划纲要》等陆续出台,长江中游城 市群迎来了前所未来的发展机遇。本文以长江中游城市群为研究对象,从区域韧性 的领域出发构建经济、信息、交通三类联系网络,在此基础上运用城市流和复杂网 络理论,借助于 ArcGIS 空间分析和 Gephi 社会网络分析工具,尝试评估城市群网络 的结构韧性能力及其空间特征,并根据评估结果提出城市群空间优化策略。
研究共分为三个部分。第一部分:研究思路的构建部分,主要是绪论和相关研 究进展综述,包括研究背景、目标、方法、框架、国内外研究综述等基本内容。
第二部分:理论研究和实证分析部分。包括城市群网络结构韧性评估体系构建 (第三章)、长江中游城市群网络结构韧性评估结果分析(第四章)和长江中游城市 群网络结构韧性空间优化策略(第五章)。上述三章是论文的主体内容,其逻辑主线 是首先基于理论研究形成并构建城市网络结构韧性评估指标体系(四方面性质六大 指标),其次以长江中游城市群为例,依据区域韧性的领域分类和相关方法分别构建 长江中游城市群经济、信息和交通联系网络,接着将运用评估指标具体对城市群层 级性、匹配性、传输性和集聚性进行定量评估。结果表明:长江中游城市群网络具 有一定韧性能力,结构韧性的层级性和匹配性差异较大,传输性和集聚性差距不明 显;在空间上呈现出总体形态模式差异化、分区形态模式错位化、网络联系特征多 样化的特征。最终对长江中游城市群空间结构韧性在总体结构、片区结构和要素流 动三方面的空间优化提出建议。
城市复杂交通网络道路重要性评估方法
![城市复杂交通网络道路重要性评估方法](https://img.taocdn.com/s3/m/6fe24406ec630b1c59eef8c75fbfc77da2699764.png)
城市复杂交通网络道路重要性评估方法在人口多、城市规模大的大都市中,其交通规划设计必须充分考虑现状与未来的协调发展。
本文针对城市交通规划评价问题提出两种有效的复杂交通网络道路重要性评估方法: 1)基于模糊综合评价的分层法和基于聚类法的分级法。
该方法在分析城市道路系统特点的基础上,采用模糊综合评价法和聚类法对城市道路进行等级划分,并利用地理信息系统(GIS)技术和数据挖掘技术建立数学模型。
一个城市总体上是由许多道路组成的,但是不同等级的道路其通行能力、所占的比例、服务水平和主导功能是不同的。
基于模糊综合评价的分层法将城市道路分为高速道路、快速道路、主干道路、次干道路、支路五个等级,每个等级又细分为若干个亚级。
道路通行能力以可达到最高限制车速为指标,按亚级进行分级;服务水平以日均交通量指标进行分级;道路功能则根据不同的通行性质确定。
基于聚类法的分级法首先对现有城市道路系统进行聚类,然后以城市道路系统为对象,在对各个道路等级的道路距离、服务水平、交通量大小进行了分析的基础上,利用相似矩阵、感知函数和距离函数三个模型来表征道路之间的关系,建立了道路等级划分和道路等级划分之间的对应关系。
当划分道路等级时,当不能做到绝对公正或过分依赖经验的情况下,可以参照一个已有的成熟度比较高的对城市道路等级划分有指导意义的数据库,如道路编号数据库、道路等级划分数据库等进行定性判断。
以哈尔滨市道路网系统为例,采用上述方法对其道路等级划分进行了研究。
2)分层法该方法从功能分布的角度将整个城市划分为若干层次,然后针对不同层次道路的主导功能及规模进行分级。
针对哈尔滨市城市道路功能,如可达到最高限制车速、服务水平和道路功能,利用距离函数将城市道路划分为5个等级。
第1级为快速路,道路红线宽度120m,机动车道设置双向6车道,非机动车道设置双向4车道,且中央设有绿化隔离带;第2级为主干路,道路红线宽度80-120m,机动车道设置双向6车道,非机动车道设置双向4车道;第3级为次干路,道路红线宽度40-60m,机动车道设置双向4车道,非机动车道设置双向2车道;第4级为支路,道路红线宽度30m以下,机动车道设置双向2车道,非机动车道设置双向2车道。
城市交通流的复杂网络建模与分析
![城市交通流的复杂网络建模与分析](https://img.taocdn.com/s3/m/49806ed05ff7ba0d4a7302768e9951e79b896903.png)
城市交通流的复杂网络建模与分析城市交通是现代社会中一个不可避免的现象,而城市交通流的复杂性成为了一个令人头痛的问题。
为了更好地解决城市交通的问题,一种建模和分析城市交通流的方法十分关键。
复杂网络理论是一种新兴的研究方法,可以用来对城市交通流进行建模与分析。
复杂网络建模的理论基础在于图论,即将城市交通系统看作一个网络,由各个节点(交通节点)和连接它们的边(道路)组成。
通过将城市中的各个路口、十字路口、交叉口等交通节点抽象为网络中的节点,将道路及其相互关系抽象为网络中的边,就可以得到一个相对简化的交通网络模型。
在这个建模过程中,我们可以使用各种图论的算法和方法对城市交通网络进行分析。
例如,我们可以使用最短路径算法来分析两个节点之间最短的路径,这对于城市中的交通导航系统尤为重要。
此外,我们还可以使用网络流算法来模拟车流在道路中的传输和分布情况,以及预测交通拥堵的可能性。
通过对交通网络的建模和分析,我们还可以发现一些隐藏在底层的城市交通规律。
例如,研究人员发现城市交通网络呈现出自相似性的特征,即小的交通节点聚集成大的交通节点,这与自然界中的某些网络存在着相似性。
这一发现有助于我们更好地理解城市交通系统的组织方式,并为改善城市交通流提供了一些启示。
除了结构的复杂性外,城市交通流还具有一定的动态性。
交通流的高低峰期、各种不同交通工具的流动、交通路线的变化等都会对城市交通流产生影响。
因此,除了静态的网络建模外,我们还需要考虑交通流的动态性。
对于交通流的动态性建模,可以借鉴物理学中的“非平衡态动力学模型”。
这一模型可以考虑到城市交通流变化的动态特性,通过引入物理学中的力和能量概念,可以对城市交通系统进行更精确的模拟和分析。
例如,我们可以通过引入交通信号、车辆密度和速度等参数,来模拟和预测城市交通中的流畅度和拥堵程度。
总结起来,城市交通流的复杂网络建模与分析是一个较为复杂且具有挑战性的问题。
通过使用复杂网络理论和物理学中的动态模型,我们可以更好地理解城市交通系统的结构和运行规律,为改善城市交通流提供一定的参考。
基于复杂网络理论的交通网络鲁棒性分析
![基于复杂网络理论的交通网络鲁棒性分析](https://img.taocdn.com/s3/m/295f0e8c185f312b3169a45177232f60ddcce7cf.png)
基于复杂网络理论的交通网络鲁棒性分析交通网络作为现代社会的重要基础设施,对于经济发展和人们的日常生活起着至关重要的作用。
然而,交通网络在运行过程中面临着各种各样的干扰和破坏,如自然灾害、交通事故、道路施工等。
这些干扰可能会导致交通网络的性能下降,甚至瘫痪。
因此,研究交通网络的鲁棒性,即网络在遭受干扰或破坏时仍能保持其基本功能的能力,具有重要的理论和实际意义。
复杂网络理论为研究交通网络的鲁棒性提供了有力的工具。
一、复杂网络理论概述复杂网络是由大量节点和节点之间的连接边组成的系统。
在交通网络中,节点可以是道路交叉口、车站等,连接边可以是道路、铁路等。
复杂网络具有一些重要的特征,如小世界特性、无标度特性和社团结构等。
小世界特性指的是网络中任意两个节点之间的平均距离较短,大多数节点之间可以通过较少的步骤相互连接。
这意味着在交通网络中,信息和交通流可以在较短的时间内传播到较远的地方。
无标度特性则表明网络中存在少数具有大量连接的节点(称为枢纽节点),而大多数节点的连接数较少。
在交通网络中,一些重要的交通枢纽,如大城市的机场、火车站等,就类似于枢纽节点。
社团结构是指网络可以划分为若干个内部连接紧密、外部连接稀疏的子网络。
在交通网络中,不同的区域或城市之间可能形成不同的社团。
二、交通网络的建模为了研究交通网络的鲁棒性,首先需要对交通网络进行建模。
常见的交通网络模型有拓扑模型和流量模型。
拓扑模型主要关注网络的结构,将交通网络抽象为节点和边的集合,不考虑交通流量等因素。
这种模型简单直观,可以用于分析网络的基本拓扑特征,如节点度分布、平均路径长度等。
流量模型则考虑了交通流量在网络中的分配和传播。
通过建立交通流的数学方程,可以模拟交通网络在不同情况下的运行状态。
流量模型更加接近实际交通情况,但计算复杂度较高。
在实际研究中,通常会结合使用拓扑模型和流量模型,以更全面地了解交通网络的特性。
三、交通网络鲁棒性的评估指标评估交通网络的鲁棒性需要使用合适的指标。
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) 其中 , 为离差标准化的度中心 X i = 1, 2, 3, 4 i( 接 近 中 心 性、 中 介 中 心 性 与 道 路 链 长 度, 值范 性、 ] 。 由于缺少可靠的城市交通流信息 , 围均为 [ 0, 1 参量α 使模型 i的估计值 多 采 用 多 重 共 线 性 分 析 、 信息量最大的原则 。 本文分析各结构化指标内部 与指标间的信息 量 , 使用基于相互关系准则的标 准重要性 ( 方法估计等级模型的参数 , 使 C R I T I C) 得结构等级所包含的信息量达到最大 。 数据的信 , 息量分为 : 对比强度) ① 单个指标内部信息量( 以标准差σ 的 形 式 来 表 现 , 即在同一指标内各条 道路链取值差距的大小 ; ② 不同指标之间的信息 , 冲突强度 ) 以指标之间的相关性为基础 , 指标 量( 之间相关系 数 绝 对 值 较 大 则 冲 突 性 较 低 。 设 E i 表示第i 各指标所 包 含 的 信 息 量 , 则E i可 表 示 为 对比强度与冲突性的乘积 :
摘 要: 根据复杂网络理论提出了一种城市道路网结 构 化 分 析 与 结 构 等 级 建 模 方 法 。 首 先 , 根据城市道路链 生成对偶图 ; 然后 , 分析路网几何结构 , 对由城市道路链 生 成 的 对 偶 图 进 行 中 心 性 测 度 分 析 ; 集成各项结构指 标进行道路等级建模 , 以保持各个指标的结构信息 ; 最后, 根据集成指标分析城市道路的结构重要性、 划分道 通过所提方法进行的道路结构化等级分析能够反映道路网中 路等级并保持道路网的连通性 。 实验结果表明 , 包含的等级结构特征 , 而且与单一指标和现有的道路分级 相 比 , 集成各项结构指标后划分的道路等级能够更 好地符合道路网固有的等级特点 。 关键词 : 交通地理信息系统 ; 复杂网络 ; 道路网 ; 道路等级 ; 空间分析 中图法分类号 : P 2 0 8
图 1 道路网对偶结构 F i . 1 R o a d N e t w o r k D u a l S t r u c t u r e g
7 卷第 6 期 第3
栾学晨等 : 城市道路复杂网络结构化等级分析
7 2 9
) 表示其中经过结点i 的条数 。 在道路网 数; n i k( j
1 0] 。长直的道路链更易吸引交 次最短路 径 行 驶 [
。 基于对偶图的网络中心性特
度中 征指标在数学表 达 上 主 要 可 以 归 纳 为 3 个 : 心性 、 接近中心性以及中介中心性。图 2 为 3 个 中心性的示意图 。 本文在解释各项指标在城市道 路网等级分析中 的 具 体 含 义 时 , 还引入道路链长 用于分析 司 机 驾 驶 经 验 习 惯 对 交 通 流 的 度指标 , 影响 。
4
图 2 中心性指标最大值示意图 F i . 2 E x a m l e o f C e n t r a l i t M a x i m u m s i n t h e G r a h g p y p
)度中心性 , 是指网络中与某一结点直接相 1 连的结点数 。 其算式为 :
通流 , 符合 司机的 驾 驶 经验, 因 此, 道路链的连接 长度能够反映出道路的交通量信息 。 长度越长的 道路吸引的 交 通 量 越 大 , 具 有 的 等 级 越 高。其 算 式为 : ( , ) ( ) L h o r t e s t L e n t h t 4 g f i =S n o d e n o d e i i 式中 , 是道路段i 的 起 始 结 点 ; 为终止结 t f n o d e n o d e i i 点 。 使用最短路径查找路段链起止结点间的最短 距离作为道路链 的 长 度 , 避免存在双行道路时分 支车道长度重复计算的问题 。 2. 2 基于信息量的多指标集成 上述各指标都能够反映道路网结构等级特征 的一方面 , 需要建 立 结 构 化 分 析 指 标 与 道 路 结 构 等 级 的 关 联 模 型, 全 面 评 价 道 路 的 结 构 化 等 级。 本文综合考虑各 种 指 标 的 影 响 , 结合道路链的长 度, 构建道路结构等级的线性关联模型 :
n
S t r u c t r a l L e v e l=
i j
C =
D i
j=1
∑δ
( ) 1
∑αX
i i =1
i
( ) 5
式中 , 如果 i 相 交, δ i j 表示道路链j 是否 与 道 路 链 , 则δ 否 则 为 0。 在 道 路 网 结 构 化 分 析 相交 , i j =1 过程 中 , 度 中 心 值 越 大, 连接的 道路越 多, 这条道 路的连通性越强 , 在整个城市道路网中所起的重 要程度越大 。 )接近中心性 , 是指网络中一个结点到其他 2 所有结点的最短路径之和的倒数 。 其算式为 :
1, 2] ( 。在进行道路网结 研 究 的 重 点 之 一[ G I S -T) 构化等级分析时 应 当 综 合 考 虑 各 个 指 标 , 多角度
段; 而对偶图中的 每 一 个 结 点 代 表 道 路 网 中 的 一 条道路或道路链 , 结点间的连接代表道路网中两 条道路之间的连通关系 。 为了能够得到具有无标 度特征的复杂网 络 , 通常使用长道路链作为对偶 对偶图能够保持城市 图的结点 。 与原 始 图 相 的 基 础 设 施 , 现了城市中各种 地 理 要 素 的 分 布 特 征 , 也具有复 杂网络系统的等级结构特性 。 道路等级分析对于 现代交通分析等具有重要作 道路网多尺度表 达 、 用, 应用复杂网络 理 论 进 行 城 市 道 路 网 拓 扑 结 构 描述和网 络 行 为 理 解 已 成 为 交 通 地 理 信 息 系 统
n B C i =
E 1-r i =σ i· i j) ∑(
j=1 m
( ) 6
式中 , 第i 个 指 标 i 个 评 价 指 标 的 标 准 差; σ i为第 ( ) 3 与其他指标冲突性的量化指标为 , 其 1- r) ∑(
i j
i j≠k≠
i/ n k () k j ∑nj
j=1
式中 , n k 表示结点j 与k 之 间 最 短 路 径 的 道 路 条 j
α i为 : α i = E i
m j=1
( ) 7
j
∑E
此方 法 既 考 虑 了 指 标 变 异 大 小 对 权 重 的 影 响, 又考虑了各指标间的冲突 。 当标准差一定时 , 指标 间 的 冲 突 越 小 , 权 重 越 小; 冲 突 越 大, 权重也 越大 。 对于道路 网 结 构 化 等 级 分 析 来 说 , 若不同 的指标间 存 在 较 高 的 相 似 性 , C R I T I C 方法可以 降低权重使之不会降低其他指标的作用 。 2. 3 等级拓扑一致性保持 上述道路网结构化等级计算与等级划分方法 不能保证划分的每一等级道路的连通性 。 本文将 每条道路在整个 道 路 网 中 的 连 通 作 用 , 转化成对 偶图中结点连接度的计算来保持道路等级拓扑的 一致 性 , 具 体 步 骤 为: ① 将对偶图中的高等级道 , 路标记为 “ 保留道路 ” 低等级道路标记为 “ 待删除 。 拓扑一致 性 保 持 可 以 抽 象 为 选 取 最 少 的 道路 ” “ , 待删除道路 ” 使图中全部的“ 保 留道路” 仍能保 保留道路” 之间边的 持整体连通 。 ② 对 偶 图 中 “ 权重为 0, 其 他 边 根 据 通 达 性 赋 予 相 应 权 重。 采
] 3 7 - 。 的整体形态 , 反 映 城 市 道 路 网 的 交 通 量 信 息[
通过复杂网络结 构 指 标 计 算 , 能够直接得到道路 通行效率和重要 链在整个网络中 的 交 通 量 需 求 、 程度 。 ] 本文使用文献 [ 提出的方法 , 首先识别双行 8 然后根据道路连接角和道路 道路和复杂交叉 口 , 道路宽度等语义信息 , 连接道路网中的长道路 名、 链, 为 道 路 网 的 结 构 化 分 析 提 供 正 确 的 数 据 源。 图 1 为基于对偶拓扑方法生成的对偶图 。
中r i i越 j 为 评 价 指 标i 和j 之 间 的 相 关 系 数 。E
7 3 0
武汉大学学报·信息科学版
2 0 1 2年6月
大, 第i 个评价指标所包含的信息量越大 , 该指标 的相对重要 性 就 越 大 。 因 此 , 第i 个 指 标 的 参 量
将武汉市的道路 低 。 根据分布曲 线 上 的 转 折 点 , 分成 3 级并保持每一等级道路网的整体拓扑连通 关系 , 选取 7 0 条一级 道 路 链 、 3 6 9 0 条 二 级 路 段、 如 图 4 所 示, 黑 色 粗 线、 灰 2 6 4 条三级悬 挂 路 段 , 色粗线和黑色细 线 路 段 分 别 为 划 分 的 一 级 、 二级 和三级 道 路 , 虽然一级道路链只有7 但已能 0 条, 反映出道路网的整体骨架结构 。
( ) 文章编号 : 1 6 7 1 8 8 6 0 2 0 1 2 0 6 0 7 2 8 0 5 - - -
文献标志码 : A
城市道路复杂网络结构化等级分析
2 1, 2 1, 2 栾学晨1, 杨必胜 张云菲
( ) 1 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室 ,武汉市珞喻路 1 2 9号, 4 3 0 0 7 9 ( ) 2 武汉大学时空数据智能获取技术与应用教育部工程研究中心 ,武汉市珞喻路 1 2 9号, 4 3 0 0 7 9
避免应用单一 分析整个道路网 络 中 的 等 级 关 系 , 指标分析道路结 构 化 等 级 所 产 生 的 片 面 性 , 使道 路网的建设 和 改 善 更 具 有 针 对 性 、 科 学 性。本 文 针对城市道路网 的 道 路 结 构 特 点 , 应用复杂网络 理论对城市所有类型道路综合进行结构化等级分 根据指标信息量对结构化分析指标进行集成 , 析, 以期获得更全面的道路网结构化等级评价 。