[發明專利]基于復雜網絡的城市區域特征分析方法在審
| 申請號: | 202110115945.8 | 申請日: | 2021-01-28 |
| 公開(公告)號: | CN112784423A | 公開(公告)日: | 2021-05-11 |
| 發明(設計)人: | 魏志成;于娜;路佳玲;田多;李美暄 | 申請(專利權)人: | 河北師范大學 |
| 主分類號: | G06F30/20 | 分類號: | G06F30/20;G06K9/62;G06Q30/06;G06Q50/26;G06Q50/30 |
| 代理公司: | 石家莊新世紀專利商標事務所有限公司 13100 | 代理人: | 董金國 |
| 地址: | 050024 河*** | 國省代碼: | 河北;13 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 復雜 網絡 城市 區域 特征 分析 方法 | ||
1.一種基于復雜網絡的城市區域特征分析方法,其特征在于:包括以下步驟:
步驟1:建立柵格網絡:按照經度和緯度將城市區域劃分為一個以上柵格;以柵格為節點,邊用于連接不同的柵格,建立無向圖作為柵格網絡;
步驟2:計算柵格網絡中邊的權重:邊的權重為其連接的兩個柵格的相關性;所述相關性計算可以根據區域行為、區域活躍模式或區域功能指標計算;
步驟3:柵格聚類:對柵格網絡進行聚類;
步驟4:判斷是否需要下一級劃分,如果是轉向步驟5,否則結束;
步驟5:選擇所述步驟3聚類結果中的一類作為下一級劃分區域,將其劃分為1個以上柵格,以柵格為節點,建立無向圖;轉向步驟2。
2.根據權利要求1所述的基于復雜網絡的城市區域特征分析方法,其特征在于:所述步驟3利用Louvain算法對柵格網絡進行聚類。
3.根據權利要求1所述的基于復雜網絡的城市區域特征分析方法,其特征在于:根據區域行為指標計算相關性的計算方法為:
步驟2-1:采集數據:所述數據包括匿名ID、上車經度、上車緯度、下車經度、下車緯度、訂單發起時間、訂單結束時間;
步驟2-2:柵格屬性計算:根據所述數據和所述步驟1劃分的柵格,確定各條數據的起始柵格和終止柵格,并計算柵格i和柵格j之間的區域行為相關性ABI:
其中,Cc(i,j)為柵格i和柵格j之間的緊密相關性,Ct(i,j)為柵格i和柵格j之間的皮爾森相關性;
柵格i和柵格j之間的緊密相關性的計算方法為:
其中,fij為從柵格i出發到柵格j的頻次;max(fik)取fik的最大值;tij為從柵格i出發到柵格j花費的時間代價,所述時間代價為百度地圖爬取的柵格i中心點到柵格j中心點路程消耗時間;ni為柵格i出發到達的柵格總數;
所述柵格i和柵格j之間的皮爾森相關性的計算方法為:
Ct(i,j)=Pearson(Oi*,Oj*) (3)
其中,Oi*是Oi對應的一維矩陣,Oi為柵格i的輸出矩陣,大小為(n-2)×24,n是所有下車的柵格數,(n-2)是刪除柵格i和柵格j之后的柵格數;Oj*是Oj對應的一維矩陣,Oj為柵格j的輸出矩陣,大小也為(n-2)×24。
4.根據權利要求1所述的基于復雜網絡的城市區域特征分析方法,其特征在于:所述步驟2中根據區域活躍模式指標計算相關性的計算方法為:
步驟2A-1:采集數據:所述數據包括匿名ID、上車經度、上車緯度、下車經度、下車緯度、訂單發起時間、訂單結束時間;
步驟2A-2:根據所述數據和所述步驟1劃分的柵格,確定各條數據的起始柵格和終止柵格,計算柵格i和柵格j之間的區域活躍模式相關性AAPI:
AAPI=Pearson(li,lj) (4)
其中,li是描述每小時從柵格i上車和下車次數總和變化的列表,lj是描述每小時從柵格j上車和下車次數總和變化的列表。
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