一种都市发展区客运通道识别方法

本发明涉及运输通道识别，特别是一种都市发展区客运通道识别方法。

背景技术：

1、都市发展区内的大量通勤客流和交通设施不平衡问题使得区域内交通拥堵现象频发，需优化区域内的交通设施配置来满足客运需求，而盲目配置设施反而会造成空间资源的浪费。往往需要通过对都市发展区内的客运通道进行识别，再针对客运通道内部的交通设施进行配置优化。

2、既有客运通道识别方法的研究主要采用节点重要度结合交通区位线法。节点重要度以节点的社会、经济、人口、交通运输等指标计算重要程度，结合节点间距离评估路段重要度，基于路段重要度识别客运通道，但重要度模型中没有考虑不同运输方式的技术经济特性，不能体现通道的综合性。交通区位线以地理、经济、人口等因素变化为背景，确定不同层次和特点的交通区位线，对节点重要度的识别结果进行优化，但都市发展区客运通道应受到国家客运通道和城市群客运通道的指导，交通区位线法没有体现对上级通道的落实。都市发展区客运通道是对上级通道的落实、细化和补充，对运输方式具有集聚性，在识别过程中需要先落实上级通道，在重要度模型中增加各运输方式的技术经济特征，才能准确识别都市发展区客运通道。

技术实现思路

1、本发明要解决的技术问题是针对上述现有技术的不足，而提供一种都市发展区客运通道识别方法，该都市发展区客运通道识别方法基于综合立体交通网规划、国土空间规划等相关规划，分析客运通道使其满足上级通道和都市发展区空间发展的要求，根据都市发展区交通设施情况构建多层复杂网络，增加考虑节点的网络重要程度完善节点重要度模型，从客运方式、客运需求和运输成本三个方面构建路段重要度模型，体现方式特征、需求特征那个和既有设施对重要度的影响，采用熵权法计算模型各指标权重，运用prim算法构造最大生成树，与规划分析的结果叠加初步识别客运通道，采用动态聚类对结果进行优化，进而确定都市发展区客运通道。

2、为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：

3、一种都市发展区客运通道识别方法，包括如下步骤。

4、步骤1、定性识别客运通道：根据区域规划，定性识别都市发展区的客运通道；其中，客运通道包括客运主通道和客运次通道；在规划区域中，包括n个交通小区，一个交通小区计为一个节点，共计n个节点。

5、步骤2、构建多层复杂网络：获取都市发展区的交通设施数据，并构建包括所有交通设施的多层复杂网络；其中，交通设施包括高速公路、快速路、普通国省道、市郊铁路和城市轨道交通；多层复杂网络的每层网络对应一个交通设施，也即一种运输方式；每层网络均包括n个节点；将每层网络中的节点连线称为连边；层间网络中的相同节点均通过竖向连线相连接；将具有两个相同节点和相同方向的连边的集合称为两节点间的路段。

6、步骤3、构建最大生成树：根据运输方式重要度、客运需求重要度和成本重要度，计算每个路段的重要度；采用prim算法以路段重要度为权重构造最大生成树；

7、步骤4、二次识别客运通道：最大生成树中的每根树枝均为定量识别出的一个客运通道；将定量识别的每个客运通道，与步骤1定性识别的客运通道进行叠加；并将与步骤1中客运主通道具有部分重合的定量识别客运通道，进行匹配叠加，并称为更新后客运主通道；将剩余定量识别客运通道与步骤1中的客运次通道，进行匹配叠加，并称为更新后客运次通道。

8、步骤5、计算客运需求承担量：对步骤4的每个更新后客运主通道和每个更新后客运次通道，均采用动态聚类法，分别计算对应客运通道对客运需求的承担量。

9、步骤6、通道删减与增补：将步骤5计算的每个客运通道对客运需求的平均承担量c，与设定最低承担量阈值c0和最大承担量阈值c1进行比较，当c＜c0时，则将对应客运通道进行删除；当c＞c1时，则需在对应客运通道处增补一条客运通道，以做补充；随后，将删减与增补后的客运通道，重复步骤5至步骤6，直至删减与增补后的所有客运通道均在设定最低承担量阈值c0和最大承担量阈值c1之间，则此时的删减与增补后的客运通道，即为最终识别出的客运通道。

10、步骤2中，多层复杂网络包括u层的层内网络拓扑结构；其中，第k层网络的拓扑结构g[k]的表达式为：

11、

12、其中：

13、

14、

15、式中，v[k]为第k层网络的节点集合；为第k层网络的节点权重集合。

16、e[k]为第k层网络的连边集合；为第k层网络的连边权重集合。

17、vid[k]为第k层网络的节点编号。

18、vt[k]为第k层网络中节点的运输方式类型；et[k]为第k层网络中连边的运输方式类型；

19、为第k层网络中第i个节点的常住人口，已知输入值。

20、为第k层网络中第i个节点的地区生产总值，已知输入值。

21、为第k层网络中第i个节点的客运总量，已知输入值。

22、为第k层网络中连边的编号；其中，连边为第k层网络中节点i、j的连线。

23、为第k层网络中连边的起点编号；为第k层网络中连边的终点编号。

24、为第k层网络中连边的运输方式类型。

25、为第k层网络中连边的客运量，已知输入值。

26、为第k层网络中连边的长度，已知输入值。

27、为第k层网络中连边的出行时间，已知输入值。

28、为第k层网络中连边的客运成本，已知输入值。

29、步骤2中，多层复杂网络还包括层间网络拓扑结构o[k,s]，具体表达式为：

30、o[k,s]＝(v[k],v[s],e[k,s])

31、式中：v[s]为第s层网络的节点集合。

32、e[k,s]为第l层网络与第s层网络之间的节点连接线集合。

33、步骤3中，路段lij重要度的计算方法，包括如下步骤：

34、步骤3-1、计算节点i和j的重要度和具体计算公式为：

35、

36、

37、式中，为第k层网络中节点i的第m个评价指标的值，已知值。

38、为第k层网络中节点j的第m个评价指标的值，已知值。

39、为第k层网络中第m个评价指标的权重，通过熵权法计算获得。

40、步骤3-2、计算路段lij的运输方式重要度tij：

41、

42、其中：

43、

44、

45、式中，为第k层网络中连边的运输方式重要度。

46、为连边的介数。

47、为由节点p到q的最短路中经过连边的数量；其中，节点p和q为第k层网络中除节点i、j外的任意两个不同节点。

48、为节点p到q的最短路总数量。

49、步骤3-3、计算路段lij的客运需求重要度aij，具体计算公式为：

50、

51、步骤3-4、计算路段lij的成本重要度hij，具体计算公式为：

52、

53、其中：

54、

55、

56、式中，是连边的平均长度。

57、z[k]为第k层网络对应运输方式的单位运输成本。

58、voti是节点i的单位时间成本，已知输入值。

59、步骤3-5、计算路段lij重要度nij，具体计算公式为：

60、nij＝wttij+waaij+whhij

61、式中，wt、wa、wh分别为运输方式重要度、客运需求重要度和成本重要度的指标权重，能采用熵权法获得。

62、步骤3-1中，m＝5，第k层网络中节点i的5个评价指标分别为地区生产总值常住人口数客运总量度中心性和介数则和介数具体计算公式分别为：

63、

64、

65、其中：

66、

67、式中，为第k层网络中节点i的度。

68、为第k层网络中节点i与节点j之间的连边，取值0或1；当节点i与节点j之间存在连边时，否则，

69、σjh为第k层网络中节点j节点h的最短路数量；其中，节点j和h为第k层网络中除节点i外的任意两个不同节点。

70、σjh(i)为第k层网络中节点j到节点h的最短路中经过节点i的最短路数量。

71、步骤3-1中，通过熵权法获得的方法，包括如下步骤：

72、步骤3-1a、指标归一化：将归一化处理，形成

73、步骤3-1b、计算第k层网络中第m个评价指标的信息熵具体计算公式为：

74、

75、步骤3-1c、计算具体计算公式为：

76、

77、步骤3-1a中，的归一化计算公式为：

78、

79、步骤5中，采用动态聚类法计算客运通道对客运需求承担量的方法，包括如下步骤。

80、步骤5-1、获取客运需求：将步骤4二次识别后得到的每条更新后客运主通道和每条每条更新后客运次通道，均根据实际客运需求，进行客运需求的初次分配。

81、步骤5-2、构建聚类中心：将步骤4二次识别后得到的每条更新后客运主通道，均作为一个聚类中心；设步骤4中二次识别后得到f条更新后客运主通道，则共需构建f个聚类中心。

82、步骤5-3、寻找最佳聚类中心：将步骤4二次识别后得到的每条更新后客运次通道，均计算与f个聚类中心的欧式距离；接着，将欧式距离最短的聚类中心，作为对应更新后客运次通道的最佳聚类中心；

83、步骤5-4、计算投影长度ds：在步骤5-3中，设聚类中心g为s条更新后客运次通道的最佳聚类中心，则需判断每条更新后客运次通道在聚类中心g上的投影长度；设第s条更新后客运次通道在聚类中心g上的投影长度为ds，则ds的判断方法为：

84、a、当第s条更新后客运次通道在聚类中心g上的投影完全在其外部时，认为更新后客运次通道s承担的客运需求cs没有利用聚类中心g进行出行；则投影长度ds＝0。

85、b、当第s条更新后客运次通道在聚类中心g上的投影全部或有部分在聚类中心内时，认为更新后客运次通道s利用聚类中心g完成出行，更新后客运次通道s承担的客运需求cs全部统计为聚类中心g的需求量；此时，投影长度ds为更新后客运次通道s在聚类中心g上的投影长度值。

86、步骤5-5、计算客运通道对客运需求的平均承担量c，具体计算公式为：

87、聚类中心被利用的长度为在聚类中心内部的投影长度。

88、

89、步骤5-3中，设待计算欧式距离的两个客运通道分别为：更新后客运次通道为p与聚类中心r，则欧式距离的计算方法为：

90、步骤5-3a、寻找两个中点：将更新后客运次通道p的中点a(x,y)，作为客运需求中点；将聚类中心r的中点b(xp,yp)，作为聚类中心中点。

91、步骤5-3b、计算夹角：将客运需求中点a与坐标原点o连线形成直线oa，计算直线oa与x轴正向的夹角a；则中点a对应的x、y和a共同形成为客运需求聚类指标。

92、接着，将聚类中心中点b与坐标原点o连线形成直线ob，计算直线ob与x轴正向的夹角ap；则中点b对应的xp、yp和ap共同形成为聚类中心聚类指标。

93、步骤5-3c、聚类指标归一化：将客运需求聚类指标和聚类中心聚类指标中的每个向量均进行归一化处理。

94、步骤5-3d、计算欧式距离d(x,y,a,xp,yp,ap)，具体计算公式为：

95、d(x,y,a,xp,yp,ap)＝sqrt[(x'-xp')2+(y'-yp')2+(a'-ap')2]

96、式中：x',y',a',xp',yp',ap'分别为x、y、a、xp、yp和ap归一化处理后的值。

97、本发明具有如下有益效果：

98、第一，本发明主要针对都市发展区客运通道进行研究，将都市发展区客运通道分为客运主通道和客运次通道，研究区域社会经济和交通运输发展对客运通道的影响，提出一种都市发展区客运通道识别新方法。

99、第二，本发明提出的基于区域规划的客运通道识别，通过分析都市发展区所处更大区域的综合立体交通网规划，保证识别的客运通道能够落实上级客运通道的要求，通过分析都市发展区国土空间规划和其他相关规划，确保识别的客运通道能够满足都市发展区自身社会经济、交通运输、历史文化等方面发展的要求，同时与相邻城市客运通道规划相协调。

100、第三，本发明提出基于路段重要度的客运通道识别，通过构建都市发展区多层复杂网络，在节点重要度模型中增加考虑节点的网络重要程度，对节点重要度模型进行改进，并构建由方式重要度、需求重要度和成本重要度组成的路段重要度模型，充分体现各运输方式技术经济特性和客运需求对客运通道的影响。

101、第四，本发明提出将基于区域规划的客运通道识别和基于路段重要度的客运通道识别结果叠加，运用动态聚类对识别结果进行优化，筛选过渡识别的通道并补充未识别的通道，确保都市发展区客运通道的识别结果准确、科学。