一种公路交通网络枢纽节点识别方法、装置、设备和介质制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种公路交通网络枢纽节点识别方法、装置、设备和介质，涉及交通规划技术领域，解决了现有方法对枢纽节点的识别准确率较低的技术问题。所述方法包括：获取公路历史交通数据；基于公路历史交通数据，并通过NetworkX网络建模工具构建公路交通网络；其中，所述公路交通网络以道路历史交通数据为边集合数据，以交叉口历史交通数据为节点集合数据；基于所述公路交通网络，获得枢纽节点序列集；基于所述枢纽节点序列集，获得目标枢纽节点。点。点。

【技术实现步骤摘要】
一种公路交通网络枢纽节点识别方法、装置、设备和介质


[0001]本申请涉及交通规划
，尤其涉及一种公路交通网络枢纽节点识别方法、装置、设备和介质。

技术介绍

[0002]公路交通运输系统作为重要的关键基础设施，其可靠性直接影响着最基本的民生问题，而不同的路段/节点的损坏对整个系统的可靠性影响是完全不同的。因此，识别系统的关键枢纽节点，进而对其制定不同的维护保障措施，是十分必要且有益的。但由于公路交通运输规模庞大、连接复杂，实质上表现为一种互联互通的网络形态。但现有技术在对公路交通运输系统中枢纽节点进行识别时，无法准确捕捉公路交通运输网络的结构特性，从而导致所识别的枢纽节点存在偏差。

技术实现思路

[0003]本申请实施例提供了一种公路交通网络枢纽节点识别方法、装置、设备和介质，解决了现有方法对枢纽节点的识别准确率较低的技术问题。
[0004]一方面，本申请实施例提供了一种公路交通网络枢纽节点识别方法，包括：获取公路历史交通数据；其中，所述公路历史交通数据包括道路历史交通数据和交叉口历史交通数据；基于公路历史交通数据，并通过NetworkX网络建模工具构建公路交通网络；其中，所述公路交通网络以道路历史交通数据为边集合数据，以交叉口历史交通数据为节点集合数据；基于所述公路交通网络，获得枢纽节点序列集；其中，所述枢纽节点序列集包括第一枢纽节点序列集、第二枢纽节点序列集和第三枢纽节点序列集；所述第一枢纽节点序列集基于渗流分析方法获得，所述第二枢纽节点序列集基于社团结构分析方法获得，所述第三枢纽节点序列集基于节点中心性分析方法获得；基于所述枢纽节点序列集，获得目标枢纽节点。
[0005]作为本申请一些可选实施方式，所述基于所述公路交通网络，获得枢纽节点序列集，包括：基于所述公路交通网络中各节点渗流删除后对应的网络最大连通子团中的节点数量值，获得第一枢纽节点序列集；基于所述公路交通网络中不同社团各节点到其他社团各节点的最短距离加和值，获得第二枢纽节点序列集；基于所述公路交通网络中各节点的中心性参数值，获得第三枢纽节点序列集。
[0006]作为本申请一些可选实施方式，所述基于所述公路交通网络中各节点渗流删除后对应的网络最大连通子团中的节点数量值，获得第一枢纽节点序列集，包括：将所述公路交通网络中的各节点分别进行逐一删除，分别获得删除各节点后的第
一公路交通网络；基于删除各节点后的第一公路交通网络，获得最大连通子团中的节点数量值；基于所述最大连通子团中的节点数量值，对所述公路交通网络中的各节点进行升序排序，获得第一枢纽节点序列集。
[0007]作为本申请一些可选实施方式，所述基于所述公路交通网络中不同社团各节点到其他社团各节点的最短距离加和值，获得第二枢纽节点序列集，包括：基于社团结构分析方法，将所述公路交通网络划分成多个社团；基于各社团中各节点到其他社团各节点的最短距离值，获得各社团中各节点的最短距离加和值；基于各节点的最短距离加和值，对所述公路交通网络中的各节点进行升序排序，获得第二枢纽节点序列集。
[0008]作为本申请一些可选实施方式，所述基于所述公路交通网络中各节点的中心性参数值，获得第三枢纽节点序列集，包括：获取所述公路交通网络中各节点的中心性参数值；其中，所述中心性参数值包括度中心性值、介数中心性值、接近中心性值和特征向量中心性值；基于所述各节点的中心性参数值，对所述公路交通网络中的各节点进行降序排序，获得第三枢纽节点序列集。
[0009]作为本申请一些可选实施方式，所述基于所述各节点的中心性参数值，对所述公路交通网络中的各节点进行降序排序，获得第三枢纽节点序列集，包括：基于度中心性值，对所述公路交通网络中的各节点进行降序排序，获得A节点序列集；基于介数中心性值，对所述公路交通网络中的各节点进行降序排序，获得B节点序列集；基于接近中心性值，对所述公路交通网络中的各节点进行降序排序，获得C节点序列集；基于特征向量中心性值，对所述公路交通网络中的各节点进行降序排序，获得D节点序列集；基于所述A节点序列集、B节点序列集、C节点序列集和D节点序列集，获得第三枢纽节点序列集。
[0010]作为本申请一些可选实施方式，所述基于所述枢纽节点序列集，获得目标枢纽节点，包括：基于各节点在所述第一枢纽节点序列集中的排序，获得第一排序值；基于各节点在所述第二枢纽节点序列集中的排序，获得第二排序值；基于各节点在所述第三枢纽节点序列集中的排序，获得第三排序值；将每个节点的第一排序值、第二排序值和第三排序值进行加和，获得每个节点的排序加和值；基于所述排序加和值，将各节点进行升序排序，按照预设阈值获得目标枢纽节点。
[0011]再一方面，本申请实施例提供了一种公路交通网络枢纽节点识别装置，包括：第一获取模块，用于获取公路历史交通数据；其中，所述公路历史交通数据包括道
路历史交通数据和交叉口历史交通数据；第二获取模块，用于基于公路历史交通数据，并通过NetworkX网络建模工具构建公路交通网络；其中，所述公路交通网络以道路历史交通数据为边集合数据，以交叉口历史交通数据为节点集合数据；第三获取模块，用于基于所述公路交通网络，获得枢纽节点序列集；其中，所述枢纽节点序列集包括第一枢纽节点序列集、第二枢纽节点序列集和第三枢纽节点序列集；所述第一枢纽节点序列集基于渗流分析方法获得，所述第二枢纽节点序列集基于社团结构分析方法获得，所述第三枢纽节点序列集基于节点中心性分析方法获得；识别模块，用于基于所述枢纽节点序列集，获得目标枢纽节点。
[0012]再一方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括：存储器和处理器，所述存储器中存储有获取机程序，所述处理器执行所述获取机程序，实现前述方法。
[0013]再一方面，本申请实施例提供了一种获取机可读存储介质，所述获取机可读存储介质上存储有获取机程序，所述处理器执行所述获取机程序，实现前述方法。
[0014]目前现有技术通常是基于复杂网络理论对其进行建模，在建立的公路交通运输网络的基础上，从静态的网络拓扑结构出发，基于节点度分析、强度分析等方式计算交通网络的结构特征参数，以找到网络中的关键节点。或动态的改变网络结构，以渗流攻击下的网络连通性分析识别网络的关键节点；因此无法准确捕捉公路交通运输网络的结构特性，从而导致所识别的枢纽节点存在偏差。基于此，本申请从宏观、中观和微观等三个尺度分别获取公路交通网络中枢纽节点序列集，再进行整合后获得目标枢纽节点，以充分利用网络的所有结构特征，实现更加准确的关键节点识别。即本申请的实施例提供一种公路交通网络枢纽节点识别方法，包括：获取公路历史交通数据；其中，所述公路历史交通数据包括道路历史交通数据和交叉口历史交通数据；基于公路历史交通数据，并通过NetworkX网络建模工具构建公路交通网络；其中，所述公路交通网络以道路历史交通数据为边集合数据，以交叉口历史交通数据为节点集合数据；基于所述公路交通网络，获得枢纽节点序列集；其中，所述枢纽节点序列集包括第一枢纽节点序列集、第二枢纽节点序列集和第三枢纽节点本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种公路交通网络枢纽节点识别方法，其特征在于，包括：获取公路历史交通数据；其中，所述公路历史交通数据包括道路历史交通数据和交叉口历史交通数据；基于公路历史交通数据，并通过NetworkX网络建模工具构建公路交通网络；其中，所述公路交通网络以道路历史交通数据为边集合数据，以交叉口历史交通数据为节点集合数据；基于所述公路交通网络，获得枢纽节点序列集；其中，所述枢纽节点序列集包括第一枢纽节点序列集、第二枢纽节点序列集和第三枢纽节点序列集；所述第一枢纽节点序列集基于渗流分析方法获得，所述第二枢纽节点序列集基于社团结构分析方法获得，所述第三枢纽节点序列集基于节点中心性分析方法获得；基于所述枢纽节点序列集，获得目标枢纽节点。2.根据权利要求1所述公路交通网络枢纽节点识别方法，其特征在于，所述基于所述公路交通网络，获得枢纽节点序列集，包括：基于所述公路交通网络中各节点渗流删除后对应的网络最大连通子团中的节点数量值，获得第一枢纽节点序列集；基于所述公路交通网络中不同社团各节点到其他社团各节点的最短距离加和值，获得第二枢纽节点序列集；基于所述公路交通网络中各节点的中心性参数值，获得第三枢纽节点序列集。3.根据权利要求2所述公路交通网络枢纽节点识别方法，其特征在于，所述基于所述公路交通网络中各节点渗流删除后对应的网络最大连通子团中的节点数量值，获得第一枢纽节点序列集，包括：将所述公路交通网络中的各节点分别进行逐一删除，分别获得删除各节点后的第一公路交通网络；基于删除各节点后的第一公路交通网络，获得最大连通子团中的节点数量值；基于所述最大连通子团中的节点数量值，对所述公路交通网络中的各节点进行升序排序，获得第一枢纽节点序列集。4.根据权利要求2所述公路交通网络枢纽节点识别方法，其特征在于，所述基于所述公路交通网络中不同社团各节点到其他社团各节点的最短距离加和值，获得第二枢纽节点序列集，包括：基于社团结构分析方法，将所述公路交通网络划分成多个社团；基于各社团中各节点到其他社团各节点的最短距离值，获得各社团中各节点的最短距离加和值；基于各节点的最短距离加和值，对所述公路交通网络中的各节点进行升序排序，获得第二枢纽节点序列集。5.根据权利要求2所述公路交通网络枢纽节点识别方法，其特征在于，所述基于所述公路交通网络中各节点的中心性参数值，获得第三枢纽节点序列集，包括：获取所述公路交通网络中各节点的中心性参数值；其中，所述中心性参数值包括度中心性值、介数中心性值、接近中心性值和特征向量中心性值；基于所述各节点的中心性参数值，对所述公路交通...

【专利技术属性】
技术研发人员：陆涛，李鸣策，赵丽，刘维栋，胡锴，程建，黄骏，沈立，陈俊宇，吴思思，戚邓波，侯睿杰，邓煜，唐彬凯，马璇，
申请(专利权)人：四川省交通勘察设计研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：