基于MapX的高速公路动态拓扑结构的构建

最优路径分析是地理信息系统(GIS,Geographic Information System)网络分析的基础,而道路网络拓扑结构的构建又是最优路径分析的关键.结合高速公路网和MapX组件的特点,将MapX控件与Visual C++ 6.0开发平台相结合,采用数据结构中的邻接表来表示高速公路网络的拓扑结构.仿真结果表明,对高速公路电子地图中任意选定的某条道路或某些区域,系统都能形成所选区域中道路之间的拓扑关系,并将提取出的相关道路的路网信息自动存储到数据库中,从而为后续的道路交通仿真及事故救援时进行最优路径搜索提供必要的信息.     

基于路网拓扑结构的无方向参数地图匹配算法

利用车辆行驶的连续性,将比较车辆行驶轨迹与地图道路相似性的问题转化为在多组候选道路中选择一条连续的,可能性最大的道路作为匹配结果。充分利用了网络拓扑结构和车辆必定经过确定道路的特性,对不可能的待匹配道路进行剪枝,减小了计算量。此外,在匹配过程中不需要方向参数,算法适用面较广。     

路网拓扑感知的轨迹表示学习方法

现有路网场景下的轨迹表示学习(Trajectory Representation Learning, TRL)方法可分为两类,即基于循环神经网络(RNN)和长短期记忆(LSTM)的序列化模型以及基于自注意力机制的学习模型。尽管已有研究做出了重大贡献,但它们仍然存在以下问题：(1)现有的路网表示学习方法忽略了相邻路段之间的转移概率,不能充分捕获路网的拓扑结构信息;(2)基于自注意力机制的学习模型在短轨迹和中长轨迹上的表现优于序列化模型,但在长轨迹的表示学习上性能较差,未能很好刻画轨迹的长期语义特征。基于此,文中提出了一个新的轨迹表示学习模型TRMS。该模型采用概率感知游走来优化传统DeepWalk算法,以深入挖掘路网的拓扑结构,然后将自注意力机制和Masked Seq2Seq学习框架相结合来捕获轨迹的长期语义特征。最后,基于真实轨迹数据进行实验,结果表明,TRMS在短、中、长轨迹的嵌入表示上,性能都优于最好的基线方法。     

基于MapInfo的GIS系统开发

MapInfo是美国MapInfo公司推出的桌面地图信息系统,它提供了二次开发平台,用户可以在该平台上开发各自的GIS应用。二次开发方法归结起来有3种,它们是基于MapBasic的开发、基于OLE自动化的开发及利用MapX控件的开发。本文以编程语句阐述了这3种方法的开发实现,并给出了目前MapInfo系统没有提供的绘制等值线、矢量图等程序段的部分源代码。     

基于分层路网的路径规划算法

为了提高路径规划的效率,提出了一种基于分层路网的二叉堆管理开启列表启发搜索算法。首先根据路网分级特点的存在,建立分层地图数据库,然后以启发式A*算法为主搜索方式,结合优先队列二叉堆来管理开启列表,完成路径规划。通过实验对比不同路径规划算法的平均耗时显示：启发式A*算法的效率是盲目式Dijkstra算法的4倍左右,同时在算法中引入二叉堆至少节省5%的规划时间。分层策略使快速路段所占比例达到90%以上,且将路径规划耗时控制在3s以内。实现结果表明,所提算法具有很高的运行效率,同时能满足驾驶者多走快速路段的行车心理。     

基于多相似度量指标的路网匹配算法研究

路网数据融合是路网数据更新以及提升数据质量的重要方法之一。而路网数据融合的关键技术在于路网匹配。结合路网数据源的特点,提出了一种顾及路段和结点拓扑关系,基于语义、几何和拓扑多种相似度量指标的路网匹配算法。通过实验表明,该算法能在不同尺度的路网数据中准确识别出互相匹配的路段,具备可操作性和实用性。     

基于图形缓冲技术的路网对比更新方法与实现

道路网络图形是GIS-T系统中空间信息的载体也是系统作用的核心对象。路网交通流模拟在进行路网规划方案选比时非常重要。文章首先分析了国内GIS-T系统开发的主要特点以及存在的问题,指出了路网图形自动更新功能实现的意义,然后从图形空间分析的角度,探讨了两种编辑模式下图形自动更新功能的实现思路和方法。方法不失一般性,又具有很强的可操作性和实践意义,可供相关研究和开发人员参考。     

基于MapInfo的线面拓扑分析算法与实现

由于不具备拓扑关系的数据结构 ,MapInfo的拓扑分析能力受到限制。为了进行线面拓扑关系判断 ,通过算法分析提出了两种高效的建立拓扑关系的方案 ,并加以实现     

基于拓扑结构的地图匹配算法研究

随着GPS定位技术的日益推广,GPS技术被大量应用于各种导航系统中。但由于GPS系统存在一定的定位误差,那么如何向用户提供实时、准确的车辆位置信息成了导航系统的重点和难点。通过利用软件纠偏的方法对车辆的定位数据与电子地图数据进行配准纠正,即地图匹配,来减小电子地图的道路信息和GPS定位信息间的显示误差。该方法已应用于实际的工程应用,并取得了良好的效果。     

基于MapX的公路交通网络拓扑结构的研究

利用全球卫星定位系统(GPS)和地理信息系统(GIS)实现交通导航的关键是求现有地图的拓扑结构,文中就如何查找道路交叉点、准确计算路段之间的距离和如何保存拓扑结构进行了讨论,得出了一套确实可行的方法,并且利用Delphi、MapX组件和Access2003验证了此方法的正确性.     

矢量道路拓扑追踪匹配算法

目的 基于道路形状特征的匹配算法在匹配性能上比较稳定,但当遇到道路交叉口等复杂路况时容易出现误匹配,且实时性上有一定缺陷,而矢量道路良好的拓扑结构,为此提出一种利用矢量道路拓扑关系进行追踪匹配的算法。方法 算法利用结点、路段和路口这3种对象来对矢量道路进行表达,建立各个对象之间的拓扑关系,并将匹配过程划分为4个不同的状态,根据各个状态实施相应的匹配方法。首先,进行初始化、追踪、路口和搜索4个状态的定义和划分,确定各个状态之间的转换关系;进一步,设计道路中的结点、路段和路口3种对象的数据结构,建立点、线之间的空间拓扑关系;其次,根据4个状态的具体任务和实际特点,对进入该状态的行驶轨迹进行相应地分析处理和匹配计算;最后,根据追踪的结果进行匹配分析,完成对车辆行驶轨迹的误差修正。结果 采用GPS-RTK采集的北京市西五环及密云地区的矢量道路数据对实地跑车的惯性导航轨迹进行拓扑追踪匹配仿真实验,完成拓扑追踪匹配算法的路口距离阈值选取,并与传统基于道路形状特征的匹配算法在匹配效果和实时性进行性能对比测试,其性能指标为匹配准确率和匹配时间。当矢量道路拓扑追踪算法的路口距离阈值取20 m时,匹配准确率达到了最高值93.5%。在匹配性能对比上,拓扑追踪算法相较于其他两种算法也有一定优势,在相同道路段中匹配准确率达到了90.2%,匹配速度也提高了48倍。结论 采用矢量道路数据的拓扑信息对车辆轨迹进行追踪匹配的方法,能够用于卫星信号“盲区”或者信号干扰等特殊环境和场合的组合系统辅助导航,弥补传统基于卫星的组合导航在自主性、抗干扰性的不足。同时,算法针对复杂路况的匹配结果也较为理想,能够满足组合导航匹配工作的要求。     

一种矢量道路图层节点匹配新算法

针对矢量道路图层在生成过程中存在的过头、不及以及交叉口分离等典型的不规范情况,提出采用距离最近原则确定与道路交叉口相连接的各道路之间的关系,应用直线段延长法以及直线段替换法等处理方法,将原始道路图层规范化的节点匹配算法。应用该算法,在VB6．0开发环境和Maplnfo二次开发控件MapX支持下,实现了原始道路图层中所有道路的正确关联,为路网拓扑结构的正确构建打下良好的基础。实验结果表明,该算法适用于道路拓扑复杂情形。     

基于拓扑序列和量子遗传算法的贝叶斯网结构学习

贝叶斯网是处理不确定性问题知识表示和推理的最重要的理论模型之一,其结构学习是目前研究的一个热点。提出了一种基于拓扑序列和量子遗传算法的贝叶斯网结构学习算法,新算法首先利用量子信息的丰富性和量子计算的并行性,设计出基于量子染色体的拓扑序列生成策略提高了搜索效率,并为K2算法学得高质量的贝叶斯网结构提供了保障;然后采用带上下界的自适应量子变异策略,增强了种群的多样性,提高了算法的搜索能力。实验结果表明,与已有的一些算法相比,新算法不仅能获得较高质量的解,而且还有着较快的收敛速度。     

基于有向含权复杂网络的城市交通路网关键路段识别

针对目前基于复杂网络识别城市交通路网关键路段缺乏考虑现实影响因素和路段方向性问题,提出了一种基于有向含权复杂网络的关键路段识别方法。第一阶段利用复杂网络理论将城市交通路网构建成有向含权复杂网络模型;第二阶段利用LinkRank算法对复杂网络中边进行重要度排序,以此识别关键边,即城市交通路网关键路段;第三阶段利用变异的易感—感染（susceptible-infective,SI）模型对关键路段进行影响评估。通过对浙江省海宁市城区的城市交通路网分析,验证了方法的实用性和有效性。     

基于拓扑稳定性的有向网络链路预测方法

作为复杂网络研究的热门方向,有向网络链路预测旨在挖掘网络中未知的连边。网络演化机制是许多链路预测方法的理论来源和依据。现有有向相似性指标计算节点间存在连边的可能性时,忽略了实际网络演化过程中节点自身拓扑稳定性和网络结构稳定性。基于此,提出了基于拓扑稳定性的预测方法。该方法首先计算趋于稳定的节点对之间的相似度,然后计算预测节点对之间的拓扑稳定性。在三个衡量标准AUC、precision和排序分下,九个真实网络中的实验分析表明,提出方法具有较高的预测精度。     

基于路网结构的城市交通事故短期风险预测方法

城市交通事故一般都发生在公共道路上,然而现有的交通事故风险预测算法都通过对预测区域进行规则网格化来确定预测空间单位,导致预测精度不高且实用价值较低。本文将道路路段作为预测单位,采用图卷积和长短期记忆网络,构建了一种基于路网结构的城市交通事故短期风险预测方法(traffic accidents risk prediction based on road network,TARPBRN)。该方法能对指定路段短期内的交通事故风险进行预测,从而可以有针对性地进行治理,减少交通事故的发生。本文使用杭州市西湖区的交通事故数据对模型进行了训练,并与4种常用的计量经济学模型和3种已有的深度学习预测算法进行了对比。实验结果证明本文算法在准确度、正确率和漏报率等方面都优于已有算法。     

城市复杂道路网络交通流的分解模型

针对城市道路交通流非线性、不确定性和模糊性特点,将城市道路与快速干道作为整体对待,提出了面向控制应用的城市交通网络宏观动态离散模型。将城市街区作为划分基点,把整个城市道路复杂交通网络分解为交叉口和单向环形道路两个子系统,分别建立了它们的宏观动态模型。通过对交叉口进行理想虚拟变形,将各个单向环形道路连接在一起,从而形成各种复杂网络。对西安市中心区域的实际交通流数据进行了仿真研究,结果表明该交通流模型基本实现了城市道路与快速干道的统一分析建模,较好地反映了城市路网的交通流信息,可以作为城市交通控制系统分析和设计的有力工具。     

网络拓扑搜索算法的分析与优化

随着计算机与网络技术的迅速发展,网络管理也日益成为国内外关注的热点.而监视全网络尤其是电信级的大型网络,其首要问题就是要能够在尽可能短的时间内完整有效地发现整个网络的拓扑结构,这也是维护人员进行网络配置的关键所在.因此,基于用户需求和实践,针对提高IP城域网综合网管的拓扑搜索速度问题,对现有算法进行分析并予以改进,提出了一种能有效提高拓扑搜索速率的网络拓扑自动搜索算法.     

用MapInfo数据生成导航电子地图道路网络

提出一种为车辆导航系统生成具有拓扑结构道路网络的方法,并以北京市部分地图为例,通过实施路径规划算法验证了其有效性．