[发明专利]一种基于出行数据的交通小区动态划分方法

说明书

本发明公开一种基于出行数据的交通小区动态划分方法，包括以下步骤，S1：明确划分区域，获取划分区域的出行数据，出行数据包括出行的起讫点属性信息；S2：通过S1的出行数据，结合实际需求，提取有效的出行数据；S3：基于有效的出行数据统计出行起讫点对以及对应的出行量；S4：运用S3的起讫点对及对应的出行量数据构建划分区域的出行网络；S5：结合S4的出行网络，运用社区发现算法对划分区域进行交通小区的划分。本发明以大规模的出行数据为基础，数据量大，研究时空范围广，能够全面真实反映整个城市路网的出行活动，分析结果更具真实性；其次，根据实际需求获取相应的出行数据来完成特定的交通小区的多级动态划分，该方法的灵活性和针对性强。

技术领域

本发明涉及交通工程技术领域，更具体地，涉及一种基于出行数据的交通小区动态划分方法。

背景技术

交通小区是指具有一定交通关联度和交通相似度的节点和连线的集合，不同交通小区交通的时空变化特征存在一定的差异。近年来，随着城市化进程的不断加快，城市道路规模也日益增大，路网纵横交错，交通网络日益复杂，为了增强交通调查的可操作性，应尽可能减小交通调查工作量并降低交通预测分析的复杂程度，将整个城市交通网络划分为若干个交通区域，然后针对每个区域进行相关的交通分析，有利于进行区域交通差异化的协调优化。因此，交通小区的划分对于降低交通网络分析复杂度既有重要的意义，同时也为差异化的区域交通建设提供依据。

目前已有较多的交通小区划分方法，包括基于用地性质、土地利用情况等要素的聚类分析划分方法，考虑路网拓扑结构和交通流特征的交通小区划分方法以及以交叉口的关联性为依据的小区划分方法等。以上方法均存在一定的局限性，受路网中的实体设施影响较大，且容易受到行政区划以及自然屏障等因素的影响，同时，在交通小区的划分过程中，部分因素的考虑和参数设定需人工干预，存在较强的主观性，使得划分结果的代表性和说服力不强。除此之外，交通小区的划分过程较为机械，难以根据实际情况进行灵活调整，即无法实现交通小区的动态划分。

发明内容

为克服上述现有交通小区划分方法的不足，本发明提出了一种基于出行数据的交通小区动态划分方法，该方法是基于出行数据的交通小区多级动态划分方法，将复杂的交通网络划分为若干交通小区，有效降低城市出行网络分析的复杂程度。

为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：

一种基于出行数据的交通小区动态划分方法，包括以下步骤：

S1：明确划分区域，获取划分区域的出行数据，所述的出行数据包括出行的起讫点属性信息；

S2：通过S1的出行数据，结合实际需求，提取有效的出行数据；

S3：基于有效的出行数据统计出行起讫点对以及对应的出行量；

S4：运用S3的起讫点对及对应的出行量数据构建划分区域的出行网络；

S5：结合S4的出行网络，运用社区发现算法对划分区域进行交通小区的划分。

本发明中如果运用浮动车出行数据进行交通小区划分，则应至少包含出行的起点所在路段的路段编号和终点所在路段的路段编号。其次，如果要根据乘坐出租车的居民出行数据进行交通小区划分，由于出租车主要有空车和载客两种状态，此时需要以车辆载客状态为依据进行筛选，保留载客状态下的出行数据，其他状态下的出行数据均删除，即仅将载客状态下的出行数据视为有效的出行数据。

在一种优选的方案中，还包括步骤S6，所述的S6包括如下内容：

根据实际需求，选取S5的划分结果中的某一交通小区根据S1～S4运用社区发现算法进行交通小区的再次划分。

在一种优选的方案中，还包括步骤S7，所述的S7包括如下内容：