[发明专利]一种基于web的城市公交复杂网络自动化生成方法有效

专利信息
申请号: 201910778814.0 申请日: 2019-08-22
公开(公告)号: CN110472797B 公开(公告)日: 2021-04-23
发明(设计)人: 韦胜 申请(专利权)人: 江苏省城市规划设计研究院
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q50/26
代理公司: 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 代理人: 朱小兵
地址: 210036 江苏省南京*** 国省代码: 江苏;32
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 基于 web 城市 公交 复杂 网络 自动化 生成 方法
【权利要求书】:

1.一种基于web的城市公交复杂网络自动化生成方法,其特征在于,包括以下步骤:

步骤1)通过爬虫技术获取到研究区内的公交站点信息;具体包括如下子步骤:

步骤1.1)对用户在地图上划定研究区范围进行最小外接矩形计算;

步骤1.2)将最小外接矩形划分成等大小的网格,形成网格数据集;

步骤1.3)遍历网络数据集,并在每次遍历时,将每个网格做指定大小x米的缓冲区计算,得到新的矩形范围;

步骤1.4)将新的矩形范围作为输入爬虫抓取的参数,获取该范围内的公交站点;

步骤1.5)遍历完成后,将每次遍历的结果合并成一个新的文件,记为数据集A;

步骤2)提取数据集A中所有公交线路名称的信息,并删除重复的公交线路名称,结果记为数据集B;

步骤3)依据数据集B中所有公交线路名称进行公交站点和公交线路的web抓取,结果分别记为数据集C和数据集D,且建立公交站点和公交线路的一一对应关系;

步骤4)根据空间距离约束和名称不可重复性规则,对数据集C中公交站点进行筛选和去重,并对处理后的公交站点进行唯一值标识处理,记为数据集E;具体为:

步骤4.1)对数据集C建立唯一标识号处理;

步骤4.2)若一定空间距离dis范围内,数据集C中出现了多个重名的公交站点,则将这些的公交站点合并成一个公交站点;基于名称不可重复性规则进行数据预处理,若超过距离dis范围存在相同名称的公交站点,则增加后缀名称来区别;所得结果记为数据集C1,并对数据集C1进行唯一值标识处理;同时,记录C和C1中公交站点之间唯一标识号的一一对应关系f1;

步骤4.3)若需要合并一定空间距离内不重名的公交站点,则建立空间距离约束规则进行数据预处理,即若一定空间距离dis1范围内,数据集C1中出现了的公交站点,则将这些的公交站点合并成一个公交站点;所得结果记为数据集C2,并对数据集C2进行唯一值标识处理;同时,记录C1和C2中公交站点之间唯一标识号的一一对应关系f2;

步骤4.5)若不执行步骤4.3,则将C1记为数据集E;若执行步骤4.3,则将C2记为数据集E;

步骤4.6)根据f1和f2,查询得到数据集F中每个公交站点唯一标识号在数据集E中相对应的,并以查询后得到的标识号更新数据集C中的唯一标识号值;

步骤5)计算数据集E中公交站点之间的连接关系;

步骤6)依据复杂网络理论,根据数据集E和公交站点之间的连接关系DL,建立城市公交复杂网络W1;根据数据集E和公交站点之间的连接关系DL1,建立城市公交复杂网络W2;

步骤7)对W1和W2进行复杂网络指标计算,并进行节点指标的可视化展示。

2.根据权利要求1所述的一种基于web的城市公交复杂网络自动化生成方法,其特征在于,所述步骤1.4)中获取的公交站点包含一个字段lineName,用于存储每个公交站点经过的公交线路。

3.根据权利要求1所述的一种基于web的城市公交复杂网络自动化生成方法,其特征在于,所述步骤1.5)中的合并的结果需要删除重复的公交站点。

4.根据权利要求1所述的一种基于web的城市公交复杂网络自动化生成方法,其特征在于,所述步骤1.5)中的数据集A为shapefile格式数据。

5.根据权利要求1所述的一种基于web的城市公交复杂网络自动化生成方法,其特征在于,步骤3)具体包括如下子步骤:

步骤3.1)遍历数据集B,每次遍历时,将公交线路名称作为输入爬虫抓取的参数,获取该范围内的公交站点和公交线路数据,结果分别记为数据集C和D;

步骤3.2)建立公交站点和公交线路的一一对应关系,即在公交站点数据中建立字段来存储该站点所属的公交线路名称。

6.根据权利要求1所述的一种基于web的城市公交复杂网络自动化生成方法,其特征在于,所述步骤4.2)中的合并后公交站点的地理空间位置为:待合并公交站点中的任意一个公交站点的地理空间位置。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于江苏省城市规划设计研究院,未经江苏省城市规划设计研究院许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201910778814.0/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top