【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于交通安全控制领域，具体涉及一种基于谱聚类的城市路网动态分区方法与装置。
技术介绍
1、大规模城市路网的交通控制具有维数高、运算量大的特征，为了求解大规模网络的控制问题，常需要将网络划分为多个区域，再对区域间以及区域内的交通进行控制；同时，依据交通量的网络分区结果还能应用于分析网络的拥堵演变过程。
2、宏观基本图(mfd)理论是区域交通控制的经典理论基础，描述了同质交通网络中车辆聚集和流出之间的关系，且该关系具有单峰、低散度和需求不敏感的特征。然而，实际的交通网络大多是异构的，使得宏观基本图中的点分散，难以用数学函数拟合。因此，许多研究提出了网络划分方法，将异构的大型交通网络划分为几个同质区域。为了保证划分区域的均匀性及其mfd的稳定性，网络划分的目标为：1)使各区域内路段密度的方差最小；2)区域内的各路段在空间上是相连的。针对静态分区问题已有许多成熟方法，由于交通运行是一个典型的时变过程，网络分区问题应该在时空维度上考虑，现有的动态分区方法常基于启发式或迭代法求解，并且总是需要多个步骤来调整分区结果。因此，可以认为，现有技术对于城市道路网区域划分问题的适应性是不足的。
技术实现思路
1、专利技术目的，针对现有方法的不足，本专利技术的目的在于基于谱聚类方法，以保证区域连通性及最小化区域内各路段的密度方差为目标，为动态交通状态下的城市路网提供分区方法。所提出的方法效率高，能够处理时间密集的数据，直接给出动态分区方案，并有效整合分析交通拥堵的时空特征，为边界控制
2、技术方案，为实现以上专利技术目的，本专利技术采用一种基于谱聚类的城市路网动态分区方法，包括以下步骤：
3、(1)获取目标路网几何数据、各时段各路段的交通密度数据、分区算法参数，包括聚类数量、高斯核函数参数、虚拟链路权重；
4、(2)构建各时段描述路段间联系的对偶网络图，并计算对偶网络的链路权重，构建邻接矩阵；
5、(3)将所有时段的对偶网络图组合为时空网络图，计算时空网络图的邻接矩阵和拉普拉斯矩阵；
6、(4)采用谱聚类算法，即ratiocut算法，将时空网络图中的节点聚类为多组。
7、(5)将步骤(4)中的聚类结果转换为各时段的路网分区结果，同一时段内，若两个相邻路段对应的节点位于聚类结果的同一组，则这两个路段属于同一子区，据此，将网络划分为数个连通的同质子区。
8、作为优选，所述步骤(2)中的各时段对偶网络图的构建方法为：将真实路网中的每条路段建模为时空网络图的一个节点，两个节点之间的链路表示对应的路段是相连的，链路权重表示该时段路段密度的相似度。
9、作为优选，所述步骤(2)中对偶网络的链路权重的计算方法为：
10、
11、
12、其中，wxy(t)为t时段路段x和路段y的链路权重；sx(t)为t时段路段x的密度除以平均链路密度，sy(t)为t时段路段y的密度除以平均链路密度；dx(t)为t时段路段x的密度；n为路网中路段的数量；ε为高斯核函数参数；e为路网的路段集合。
13、t时段对偶网络的邻接矩阵由链路权重组成，表示为：
14、w(t)＝[wxy(t)]x∈e,y∈e
15、作为优选，所述步骤(3)中的时空网络图的构建方法为：首先，每个时段独立生成一个对偶网络图，其中包含了该时段内所有节点和链路的详细信息。其次，将所有时段的对偶网络图进行汇总，形成一个时空网络图。在时空网络图中，存在两种链路：一是各个时段对偶网络图中的链路，反映了不同时段内的实际连接关系；二是连接相邻时段对偶网络图中相同节点的虚拟链路，以确保时空网络图的连续性。这一构建方法使得时空网络图能够综合展示不同时段内节点之间的实际连接以及相邻时段的节点之间的关系。
16、作为优选，所述步骤(3)中的时空网络图的邻接矩阵的计算方式为：
17、
18、其中，w(1),w(2),…,w(te)为时段1、时段2、…、时段te的对偶网络图的邻接矩阵，w中每行空白处元素为0；in为n阶单位矩阵，即in＝diag(1,1,…,1)；wv为虚拟链路权重，表示更换分区方式的代价；te为终止时段。
19、作为优选，所述步骤(3)中的拉普拉斯矩阵的计算方式为：
20、l＝d-w
21、其中，l为拉普拉斯矩阵，d为度矩阵。
22、度矩阵的计算公式为：
23、
24、其中，w(i,j)为邻接矩阵w的第i行第j列元素。
25、作为优选，所述步骤(4)中的谱聚类算法的具体步骤为：首先，求解拉普拉斯矩阵的特征值；已知聚类数量k，找出最小的k个特征值及对应的特征向量，并将特征向量排列成一个特征矩阵；使用k-mean聚类将特征矩阵的所有行进行聚类，得到时空网络图的节点分组结果。
26、基于相同的专利技术构思，本专利技术提供一种基于谱聚类的城市路网动态分区装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被加载至处理器时实现所述的基于谱聚类的城市路网动态分区方法。
27、有益效果，与现有技术相比，本专利技术的技术方案具有以下有益技术效果：
28、(1)本专利技术以城市道路网为研究对象，基于谱聚类理论，以保证区域连通性及最小化区域内各路段的密度方差为目标，为动态交通状态下的城市路网提供分区方法，有效分析路网中交通的时空演变特征，为边界控制等分区控制方法奠定基础。
29、(2)本专利通过构建时空图对时变交通的离线数据进行整合，并采用谱聚类算法直接求解分区问题。该方法能够从完整时段的角度获得全局最优的分区结果，并平滑一些反复的流量变化，能有效分析拥堵的时空演变特征，并为边界控制等区域控制方法奠定基础，具有一定的实用价值。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于谱聚类的城市路网动态分区方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于谱聚类的城市路网动态分区方法，其特征在于，所述步骤(2)中，各时段对偶网络图的构建方法为：将真实路网中的每条路段建模为时空网络图的一个节点，两个节点之间的链路表示对应的路段是相连的，链路权重表示该时段路段密度的相似度。
3.根据权利要求1或2所述的一种基于谱聚类的城市路网动态分区方法，其特征在于，所述步骤(2)，对偶网络的链路权重的计算方法为：
4.根据权利要求1所述的一种基于谱聚类的城市路网动态分区方法，其特征在于，所述步骤(3)中的时空网络图的构建方法如下：
5.根据权利要求1所述的一种基于谱聚类的城市路网动态分区方法，其特征在于，步骤(3)中的时空网络图的邻接矩阵的计算方式为：
6.根据权利要求5所述的一种基于谱聚类的城市路网动态分区方法，其特征在于，所述步骤(3)中的拉普拉斯矩阵的计算方式如下：
7.根据权利要求6所述的一种基于谱聚类的城市路网动态分区方法，其特征在于，步骤(4)中的谱聚类算法的
8.一种基于谱聚类的城市路网动态分区装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被加载至处理器时实现根据权利要求1-7任一项所述的基于谱聚类的城市路网动态分区方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于谱聚类的城市路网动态分区方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于谱聚类的城市路网动态分区方法，其特征在于，所述步骤(2)中，各时段对偶网络图的构建方法为：将真实路网中的每条路段建模为时空网络图的一个节点，两个节点之间的链路表示对应的路段是相连的，链路权重表示该时段路段密度的相似度。
3.根据权利要求1或2所述的一种基于谱聚类的城市路网动态分区方法，其特征在于，所述步骤(2)，对偶网络的链路权重的计算方法为：
4.根据权利要求1所述的一种基于谱聚类的城市路网动态分区方法，其特征在于，所述步骤(3)中的时空网络图的构建方法如下：
<...【专利技术属性】
技术研发人员：王昊，彭显玥，陈雨佳，
申请(专利权)人：南京智城科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。