一种城市路网密度图生成方法、介质及设备与流程

本发明涉及路网数据技术领域，特别涉及一种城市路网密度图生成方法、介质及设备。

背景技术：

道路网络是指供车辆和行人通行的基础设施，大体可以分为两种：城市道路与乡村道路。目前，我国公路交通事业正处在大建设，大发展阶段，道路对于一个国家，一个城市的发展建设尤为重要，它是连接经济与人口的重要桥梁。

而路网密度数据或路网密度图是评价城市道路网是否合理的基本指标之一，路网密度数据不仅从长度上限定了城市道路的发展规模，还对交通控制方式、居民日常生活、运输营运费用及模拟城市人口分布产生很大的影响，合理、科学的路网密度数据或路网密度图体现着城市规模与性质。

虽然中国专利申请(公开号为cn105139087a)公开的城市路网密度的计算方法和计算装置，解决了针对特定城市的城市特征，获得符合该城市特征的确切的路网密度规划值的缺陷，但现有技术中关于城市路网密度数据以及所生成路网密度图的精度和准确性较低，对城市管理和城市资源配置的参考意义不大。

技术实现要素：

为解决上述现有技术中生成路网密度图过程中精度及准确性低的不足，本发明提供的一种城市路网密度图生成方法，提高了生成的路网密度图的精度和准确性。

本发明提供的一种城市路网密度图生成方法，包括以下步骤：

s100：提取路网数据；

s200：选择带宽并对所述路网数据进行核密度估计，用以得出所述路网数据的核密度图；

s300：通过主成分分析确定所述路网数据的权重；

s400：所述核密度图叠加所述权重，生成路网密度图。

进一步地，通过开源地图提取所述路网数据，路网数据包括高速公路数据、道路主干道数据、道路次要主干道数据、道路分支道数据、交通轨道数据及辅助道路数据，所述交通轨道数据包括铁路数据和地铁数据，所述辅助道路数据包括自行车道数据、人行道数据和住宅街道数据。

进一步地，基于所述路网数据和人口数据选择确定带宽，所述带宽的范围为2000-4000米。

进一步地，所述核密度估计通过借助移动单元估计点或线型的密度；利用quartic核函数对各所述路网数据进行核密度估计，生成核密度图。

进一步地，通过主成分分析确定所述路网数据的权重，包括以下步骤：

s301：建立初始矩阵；

s302：对所述初始矩阵变换用以得到标准化阵；

s303：通过所述标准化阵计算m值及m个主成分分量用以得出决策矩阵；

s304：根据所述决策矩阵确定权重模型并构建综合评价函数，用以得出各所述路网数据的权重。

进一步地，所述初始矩阵为其中，xij表示第i个乡镇的第j种类型路网数据的密度总和；对所述初始矩阵变换得y＝[yij]n×p，其中所述标准化阵通过对y进行标准化变换，所述标准化阵为其中，sj分别为y阵中第j列的均值和标准差。

进一步地，通过计算所述标准化阵z的样本系数，根据|r-λip|＝0得出p个特征值λ1≥λ2≥…≥λp≥0；

通过确定m值，使得累计贡献率达到80％以上；对每个λj，j＝1，2，…，m根据rb＝λjb得到向量再计算zi＝(zi1，zi2，...，zip)^t的m个主成分分量获得决策矩阵其中，ui为第i个变量的主成分向量。

进一步地，所述权重模型为

，其中，f1，f2，…，fm为分析后得到的m个主成分；uij为决策矩阵中系数；

所述权重模型与初始因子载荷fij满足

所述综合评价函数为

，其中，a1，a2，…al即指标w1，w2，…，wl在主成分中的综合重要度；

根据

得出各所述路网数据的权重为

本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机被处理器执行时实现如上任一项所述的一种城市路网密度图生成方法。

本发明还提供一种电子设备，包括至少一个处理器、及与所述处理器通信连接的存储器，其中所述存储器存储可被至少一个处理器执行的指令，所述指令被至少一个处理器执行，以使所述处理器执行如上任一项所述的一种城市路网密度图生成方法。

与现有技术相比，本发明提供的一种城市路网密度图生成方法，考虑城市路网数据与人口之间的紧密关系，提取多种路网数据，通过在对各路网数据选择合适的带宽进行核密度估计，生成路网数据的核密度图，再通过主成分分析确定各路网数据的权重，核密度图叠加权重生成的路网密度图，提高了路网密度图的精度和准确性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明提供的城市路网密度图生成方法的流程图；

图2为本发明提供的提取的路网数据示意图；

图3为本发明提供的核密度估计中带宽的折线图；

图4为本发明提供的生成的路网密度图；

图5为本发明提供的现有技术中的路网密度图；

图6为本发明提供的电子设备的架构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

图1为本发明提供的城市路网密度图生成方法的流程图，如图1所示，本发明提供的一种城市路网密度图生成方法，包括：

s100：提取路网数据；

s200：选择带宽并对所述路网数据进行核密度估计，用以得出所述路网数据的核密度图；

s300：通过主成分分析确定所述路网数据的权重；

s400：所述核密度图叠加所述权重，生成路网密度图。

具体实施时，如图1、图2所示，根据维基百科中道路等级的分类和解释，从开源地图(简称osm)中提取路网数据，路网数据包括高速公路数据、道路主干道数据、道路次要主干道数据、道路分支道数据、交通轨道数据及辅助道路数据，其中，交通轨道数据包括铁路数据和地铁数据，辅助道路数据包括自行车道数据、人行道数据和住宅街道数据等；较佳地，本实施例中提出的路网数据为深圳市的道路网络数据。

由于许多道路是双向道路，需要重复后续的道路网络长度计算，影响了道路数据处理的准确性，较佳地，本实施例中通过arcgis软件提取了道路网络中双线元素的中心线，避免影响生成路网密度图的准确性。

现有技术中对城市路网密度的研究仅考虑到城市交通结果，未考虑到其与人口之间的关系，而在城市里，物资和居民之间的通信和运输依赖于道路，路网密度越高，道路通达信越好，对居民居住吸引力越大，同时入住的居民越多，道路交通越适合居民出行，路网密度也会进一步提升，因此，考虑到城市路网密度与人口之间的紧密关系，本实施例中将路网数据分为上述六类，分别对其处理。

如图3所示，核密度估计通过借助移动单元(相当于窗口)估计点或线型的密度，在核密度估计中，带宽的确定或选择对计算结果有很大影响，随着带宽的增加，空间中点密度的变化更加平滑，但掩盖了密度的结果；当带宽减小时，点密度则变得不均匀。

由于每种类型的路网数据自动生成的带宽不同，根据每种类型的路网数据的总核密度与人口之间的线性相关性，当带宽在2000至4000米之间时，各种路网数据的相关系数波动最小，较佳地，本实施例中，选择3000米作为每种路网数据核密度估计的带宽，以确保与人口数据的相关系数相对较高且稳定。

利用对各路网数据进行核密度估计，其中，f(x，y)为位于(x，y)位置的密度估计，n为观测数值，h为带宽或平滑参数；di为(x，y)位置第i个观测位置的距离，为核函数，以满足满足“距离衰减”效应；较佳地，本实施例中核函数为quartic核函数，核函数还可以是gaussian核函数。

主成分分析通过变量更改的方法将相关变量更改为几个不相关的综合指标变量，以实现数据集的降维并简化问题，通过主成分分析分析每种路网密度数据的总和和乡镇一级的人口数据，计算其权重以生成符合路网密度层，确定各路网数据的权重，包括如下步骤：

s301：建立初始矩阵，初始矩阵为其中，xij表示第i个乡镇的第j种类型路网数据的密度总和；

s302：对初始矩阵变换用以得到标准化阵，具体地，对初始矩阵x进行变换得y＝[yij]n×p，其中再对y做标准化变换得标准化阵其中，sj分别为y阵中第j列的均值和标准差。

s303：通过所述标准化阵计算m值及m个主成分分量用以得出决策矩阵；

具体地，首先通过计算所述标准化阵z的样本系数，根据|r-λip|＝0求得特征值，得出p个特征值λ1≥λ2≥…≥λp≥0；

接着，通过确定m值，使得累计贡献率达到80％以上；对每个λj，j＝1，2，…，m根据rb＝λjb得到向量再求出zi＝(zi1，zi2，...，zip)^t的m个主成分分量得出决策矩阵其中，ui为第i个变量的主成分向量。

s304：根据所述决策矩阵确定权重模型并构建综合评价函数，用以得出各所述路网数据的权重。

具体地，确定权重模型为

其中，f1，f2，…，fm为分析后得到的m个主成分；uij为决策矩阵中系数；权重模型与初始因子载荷fij满足

；在此基础上构建综合评价函数，综合评价函数为，

，其中，a1，a2，…al即指标w1，w2，…，wl在主成分中的综合重要度；

根据

，得出各所述路网数据的权重为

如图4所示，本实施例中，深圳市的高速公路数据、道路主干道数据、道路次要主干道数据、道路分支路数据、交通轨道数据及辅助道路数据的权重依次为0.2、0.15、0.08、0.15、0.21和0.2；通过将各路网数据核密度图与其各自的权重叠加，生成合成的路网密度图。由此得出，深圳市的大部分道路网集中在西南地区，尤其是南山区和福田区，而北部和东南部的公路网最为稀疏。

图5为现有技术中武隆县的路网密度图，如图5所示，城市的路网数据对于城市路网密度的影响极大，而现有技术中生成的路网密度图，未考虑路网数据的分类，使得生成的路网密度图不够细致，且现有技术中生成的路网密度图未考虑城市路网中道路双向的问题，也未使用本实施例中提供的一种城市路网密度图生成方法，使得生成的路网密度图准确性和精确度不高。

与现有技术相比，本发明提供的一种城市路网密度图生成方法，考虑城市路网数据与人口之间的紧密关系，提取多种路网数据，通过在对各路网数据选择合适的带宽进行核密度估计，生成路网数据的核密度图，再通过主成分分析确定各路网数据的权重，核密度图叠加权重生成的路网密度图，提高了路网密度图的精度和准确性。

本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，该计算机指令被处理器执行时可实现上述任一项所述的一种城市路网密度图生成方法。

具体实施时，计算机可读存储介质为磁碟、光盘、只读存储记忆体(read-onlymemory，rom)、随机存储记忆体(randomaccessmemory，ram)、快闪存储器(flashmemory)、硬盘(harddiskdrive，缩写：hdd)或固态硬盘(solid-statedrive，ssd)等；计算机可读存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。

本发明还提供一种电子设备，如图6所示，该电子设备包括至少一个处理器及与所述处理器通信连接的存储器，其中所述存储器存储可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述处理器执行如上述实施例中描述的一种城市路网密度图生成方法。

具体实施时，处理器的数量可以是一个或多个，处理器可以为中央处理器，(centralprocessingunit，cpu)。处理器还可以为其他通用处理器、数字信号处理器(digitalsignalprocessor，dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、现场可编程门阵列(field-programmablegatearray，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等芯片，或者上述各类芯片的组合。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

存储器与处理器可以通过总线或其他方式通信连接，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使处理器执行如上实施例一或实施例二中任一项所述的一种城市路网密度图生成方法。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。