發(fā)布時間：2018-03-27 23:40

  本文選題：道路網(wǎng)　切入點：隨機游走　出處：《西南交通大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：城市道路網(wǎng)是整個城市人流、物流運輸?shù)闹匾ǖ?是城市賴以生存與發(fā)展的重要物質(zhì)基礎(chǔ)。近年來,隨著計算機與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展,城市道路網(wǎng)多尺度表達(dá)被廣泛應(yīng)用于電子地圖導(dǎo)航與定位、地圖制圖學(xué)、空間數(shù)據(jù)挖掘與分析。如何對道路重要性進行評估和選取仍是其應(yīng)用的核心問題之一。目前為止,道路的選取方法大多還是考慮到路網(wǎng)的空間形態(tài)特征和結(jié)構(gòu)特征,對道路的交通運輸功能關(guān)注較少;其中部分原因是大規(guī)模實時道路交通流數(shù)據(jù)不宜獲得。隨機游走作為研究信息或者能量擴散的基礎(chǔ)模型,是研究一系列連續(xù)的隨機步驟構(gòu)成路徑的統(tǒng)計模型,被廣泛應(yīng)用于多個學(xué)科。學(xué)者們基于隨機游走算法構(gòu)建了兩種道路交通流模擬模型,即基于拓?fù)涞慕煌鞴浪隳Ｐ秃突趲缀蔚慕煌鞴浪隳Ｐ�。本論文依�?jù)人類行為學(xué)研究成果和道路網(wǎng)結(jié)構(gòu)、形態(tài),確定交通流估算模型參數(shù),探究人類路徑選擇行為對道路交通流分布的影響,并對兩種交通流估算模型進行優(yōu)化。將估算的道路交通流與實際道路交通流做相關(guān)性分析,結(jié)果表明可以使用這兩種交通流估算模型對道路交通流進行估算,基于幾何的交通流估算模型在穩(wěn)定性、準(zhǔn)確性、要優(yōu)于基于拓?fù)涞慕煌鞴浪隳Ｐ�。道路交通流�?fù)載情況直接反映了道路的運輸功能。那么,在制圖綜合中也應(yīng)該考慮此功能。本文以香港島道路網(wǎng)為例。分別以道路交通流、道路網(wǎng)長度、道路中介中心性、鄰近中心性、集聚系數(shù)、度中心性作為選取依據(jù),選取道路。并將選取結(jié)果與專家地圖進行對比,結(jié)果表明交通流能同時顧及路網(wǎng)完整性和連通性,整體選取結(jié)果較好,可以作為道路選取指標(biāo)之一。本論文的相關(guān)研究成果有助于理解道路交通流動態(tài)演化機制,為道路網(wǎng)制圖綜合和多尺度表達(dá)提供方法支持。
[Abstract]:The urban road network is the important passage of the whole city people flow, the logistics transportation, is the important material foundation of the city survival and development. In recent years, with the rapid development of computer and Internet technology, Multi-scale expression of urban road network is widely used in electronic map navigation and positioning, cartography, spatial data mining and analysis. How to evaluate and select the importance of road is still one of the core problems in its application. Most of the road selection methods take into account the spatial characteristics and structural characteristics of the road network, and pay less attention to the traffic and transportation function of the road. Part of the reason is that large-scale real-time road traffic flow data is not suitable for obtaining. As a basic model for studying information or energy diffusion, random walk is a statistical model for studying a series of continuous random steps to form a path. It has been widely used in many disciplines. Scholars have constructed two kinds of road traffic flow simulation models based on random walk algorithm. In this paper, the parameters of traffic flow estimation model are determined according to the results of human behavior research and the structure and shape of road network. This paper probes into the influence of human path selection behavior on the distribution of road traffic flow, and optimizes the two traffic flow estimation models. The correlation between the estimated road traffic flow and the actual road traffic flow is analyzed. The results show that the two traffic flow estimation models can be used to estimate the road traffic flow, and the geometric traffic flow estimation model is stable and accurate. It is better than the topology-based traffic flow estimation model. The traffic flow load directly reflects the transport function of the road. Therefore, this function should also be taken into account in cartographic generalization. This paper takes the Hong Kong Island Road Network as an example. Road network length, road intermediary centrality, proximity centrality, agglomeration coefficient, degree centrality are selected as the basis for selecting the road, and the selection results are compared with the expert map. The results show that the traffic flow can take into account the integrity and connectivity of the road network, and the overall selection result is good, which can be used as one of the road selection indicators. The related research results in this paper are helpful to understand the evolution mechanism of the road traffic flow state. It provides method support for road network cartography generalization and multi-scale representation.
【學(xué)位授予單位】：西南交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：P208;P283

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本文編號：1673811