【硕士论文804】基于出行模式的动态道路综合模型与方法研究 论文答辩

基于出行模式的动态道路综合

模型与方法研究南京师范大学硕士毕业论文答辩报告内容研究背景与研究意义1国内外研究现状2研究目标和技术路线3研究内容与成果4结论与展望51.1研究背景地理空间数据的自动综合是现代地图学领域的热点问题，道路综合是地图综合的重点和难点现有的网络和移动地图多采用多尺度数据库和离线综合的方法，该方法不能得到自适应的数据，且会产生数据冗余基于出行模式的动态道路综合不仅要求地图内容自适应于用户出行模式，地图比例尺、地图信息载负量也要与用户的出行空间相关联。多尺度数据库和离线综合产生的地图不能满足要求相关领域的研究为本研究奠定了基础1.2研究意义改变地图综合从传统的以制图者为中心到新技术条件下的以地图使用者为中心，使地图综合服务更加智能化、人性化推动大量道路综合算法在动态环境下的拓展与应用构建基于出行模式的动态道路综合模型，对智能化的道路综合系统乃至智能导航的研究具有一定的促进作用和应用价值本文在国家自然科学基金“用户-行为-空间耦合左右的动态地图综合模型与方法研究”（41371433）的支持下展开报告内容研究背景与研究意义1国内外研究现状2研究目标和技术路线3研究内容与成果4结论与展望52.1国内外研究现状

出行模式及其在地理信息领域的研究现状

道路综合算法的研究现状

道路综合模型的研究现状2.1国内外研究现状出行方式的选择方面

研究者研究内容杨励雅以出行链为分析单元，构建了快速城市化进程中居民出行方式选择的结构方程模型殷焕焕建立基于BP神经网络的居民出行方式选择模型出行空间分布方面

研究者研究内容林红利用信息熵原理来分析居民出行空间分布的变化情况钱林波构建土地利用混合程度与居民出行比例之间的关系模型出行模式的认知特点方面研究者研究内容戢晓峰通过建立偏好路线集刻画出行者的动态信息认知过程高鹏研究驾驶员路径选择的总体框架模型戢晓峰运用有序多分类Logistic回归方法构建驾驶员认知模式的决策模型2.1国内外研究现状出行模式在地理信息领域的研究现状

研究者研究内容冯冲提出基于先验知识的手机用户出行模式的识别方法童晓君探讨了基于出租车GPS数据的居民出行行为舒永钢从个性纬度、休闲旅游情境、行为态度、空间信息等对WebGIS功用进行测量，将行为理论应用于WebGIS中杨利军通过实验实现了居民微观行为空间、行为过程以及对沿路交通状况及土地利用特征的宏观综合模拟周素红利用T-GIS探寻居民活动与城市空间结构的关系2.1国内外研究现状出行模式及其在地理信息领域的研究现状

道路综合算法的研究现状

道路综合模型的研究现状2.1国内外研究现状算子

算法选取王家耀，基于图论的道路网自动选取方法；Thomson，基于“stroke”概念的道路选取；胡云岗，基于网眼密度的道路选；Bjorke，基于信息熵的道路选取；蔡永香，基于神经网络和渐进式的道路选取；田晶，基于信息损失的渐进式街道动态选取；徐柱，基于路划网络功能评价的道路选取；郭敏，基于ID3决策树推理模型的道路选取；化简钱海忠，基于Circle的线要素化简算法；任海艳，基于遗传算法的曲线化简方法；ZhilinLi、OpenShaw，基于自然规律的化简方法；郭庆胜，渐进式化简算法；Saalfeld，基于逻辑一致性的Douglas化简算法；王桥，基于分形分析的化简方法；吴纪桃、王桥，基于小波分析的化简方法；武芳、邓红艳，基于遗传算法的线要素自动化简方法移位Burghardt，基于Snake的移位方法；艾廷华，基于场论的移位方法；武芳，基于弹性力学思想的道路目标移位方法2.1国内外研究现状

出行模式及其在地理信息领域的研究现状

道路综合算法的研究现状

道路综合模型的研究现状2.1国内外研究现状道路综合约束条件研究现状来源研究内容用户认知Agrawala等通过扭各段道路长度等方法对路径地图进行综合，使路径地图更加复合人的认知特点；用户任务

Cecconi提出在线综合和数据库相结合的策略，利用在线综合方法生成拥护需求尺度地图的综合策略。Kulik提出基于本体驱动的地图综合算法—Dmin算法。用户位置刘召芹等提出LBS适应LBS使用环境的“以满足空间认知需求”的导航地图制作方案。用户速度施俊飞实现估计用户速度的移动地图道路综合2.1国内外研究现状综合规则分类来源研究内容高文秀将植被地图综合规则分为几何规则、属性信息综合规则、植被连续性分布规则、地图规则等。刘晓慧制图综合规则包括地理要素重要性规则、地理要素选取规则、属性综合规则和图形综合规则。张伟将地图综合规则分为地物重要性规则、地物选取规则、小图斑综合规则、小间距地图判断与处理规则和边界化简规则。蔺兴森总结了农用地分等汇总制图过程中需要遵循和运用的主要综合规则。综合规则形式化表达表达方式研究者产生式规则刘春，高文秀，武芳，牛方曲面向对象式规则KangHae-Kyong，蔡忠亮，齐清文综合规则2.1国内外研究现状综合规则库构建来源研究内容齐清文按照概括条件、概括行为和概括要求3个变量构建综合规则库的三维坐标关系。应申构建城市建筑物的综合规则库。张伟，张丽君构建针对土地利用制图综合的规则库。武芳建立河系自动综合的产生式规则库。牛方曲基于产生式规则，构建了地图规则库2.1国内外研究现状道路综合模型分类模型基于过程Ratajski模型Brassel&Weibel模型McMaster&Shea模型结构化自动综合模型“5W+1H”模型基于制图变换的综合概念模型基于目标层基于约束参数的地图综合概念框架基于人机协同的地图综合概念模型基于专题数据综合的概念模型多要素系统综合的概念模型专门针对道路综合的模型基于拓扑相似性的道路网综合模型基于动态分段的道路网示意性地图综合模型2.2国内外研究现状总结地理信息领域缺乏系统的出行信息认知特点分析，对不同出行模式下用户的道路认知特点还没有研究没有对道路综合算法在动态实时环境下的适宜性进行分析现有的地图综合模型多数是面向静态的地图生成，不能满足动态环境下的道路综合报告内容研究背景与研究意义1国内外研究现状2研究目标和技术路线3研究内容与成果4结论与展望53.1研究目标分析不同出行模式下用户道路认知特点，研究不同出行模式下能满足用户空间认知要求的地图尺度分析不同道路综合算子、算法适用的尺度范围，及综合算法的参数设置与地图尺度的关系构建基于出行模式的动态道路综合模型设计与实现一个基于出行模式的动态道路综合实验平台3.2技术路线报告内容研究背景与研究意义1国内外研究现状2研究目标和技术路线3研究内容与成果4结论与展望54.研究内容与成果4.1基于出行模式的道路认知特点研究4.2动态环境下道路综合算子、算法适宜性分析4.3基于出行模式的动态道路综合模型构建4.4动态道路综合方法实现4.1基于出行模式的道路认知特点研究（1）不同出行模式下用户的道路认知特点：出行模式视野大小地图区域大小地图道路细节层次步行IIⅤ自行车ⅡⅡⅣ公交车ⅢⅢⅢ轻轨ⅣⅣⅡ小汽车ⅤⅤI注：Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ为逐渐增大的5个级别（2）出行模式中影响地图比例尺选择的因素：

出行速度道路类型出行距离4.1基于出行模式的道路认知特点研究（2）出行模式中影响地图比例尺选择的因素：出行速度

道路类型出行距离4.1基于出行模式的道路认知特点研究（2）出行模式中影响地图比例尺选择的因素：出行速度道路类型

出行距离4.1基于出行模式的道路认知特点研究4.1基于出行模式的道路认知特点研究（3）出行模式和地图比例尺之间的对应关系：地图比例尺分母的计算公式：针对本文选用的设备，出行模式和地图比例尺之间的对应关系为4.1基于出行模式的道路认知特点研究（4）基于出行模式的道路综合影响因素：一级影响因子二级影响因子影响方式地图比例尺出行速度通过影响用户的视野来影响地图的比例尺，在地图的显示设备确定时可以通过“Time-to-edge”计算不同速度对应的地图比例尺道路类型地图上显示的最低等级道路类型不同，地图的比例尺不同出行距离出行距离不同，地图比例尺不同地图用途出行目的出行目的不同，所关注的地理信息不同，用户关注的地理信息需要得到保留图解限制平行道路之间最小距离平行道路间的距离小于最小距离时需要进行移位或者删除操作道路最小尺寸道路的尺寸小于最小尺寸时，道路需要被删除不同级别道路宽度某一级别的道路宽度小于道路最小宽度时，该级别及低于该级别的道路需要被删除道路载负量地图上显示的道路长度大于载负量阈值时需要对道路进行综合操作数据质量道路详细程度道路的详细程度越高，综合的结果数据质量越好4.研究内容与成果4.1基于出行模式的道路认知特点研究4.2动态环境下道路综合算子、算法适宜性分析4.3基于出行模式的动态道路综合模型构建4.4动态道路综合方法实现4.2动态环境下道路综合算子、算法适宜性分析（1）综合算子适宜性分析：4.2动态环境下道路综合算子、算法适宜性分析（2）综合算法适宜性分析：选取算法：4.2动态环境下道路综合算子、算法适宜性分析（2）综合算法适宜性分析：简化算法：4.2动态环境下道路综合算子、算法适宜性分析可用于动态环境下的道路综合算法：序号算法所属算子时间复杂度1基于属性的选取算法选取O(n)2基于网眼密度的道路选取算法选取O(n2)3基于遗传算法的道路选取算法选取O(n2)4基于信息损失的渐进道路选取算法选取O(n2)5基于路划网络功能评价的道路选取算法选取O(n2)6Douglas-Peucker算法简化平均O(nlogn)最坏O(n2)7渐进式简化算法简化O(n2)8基于遗传算法的道路简化算法简化平均O(nlogn)最坏O(n2)9基于蚁群算法的道路简化算法简化O(n2logn)4.2动态环境下道路综合算子、算法适宜性分析（3）道路综合算法参数适宜性分析：序号算法所属算子算法参数阈值1基于属性的选取算法选取道路属性2基于网眼密度的道路选取算法选取网眼密度阈值3基于遗传算法的道路选取算法选取群体大小，交叉概率，最大遗传代数，网眼密度阈值，适应度阈值4基于信息损失的渐进道路选取算法选取选取比例5基于路划网络功能评价的道路选取算法选取选取比例6Douglas-Peucker算法简化距离阈值7渐进式简化算法简化面积阈值8基于遗传算法的道路简化算法简化群体大小，交叉概率，最大遗传代数，适应度阈值9基于蚁群算法的道路简化算法简化蚂蚁数目，信息素蒸发率，最大迭代次数4.2动态环境下道路综合算子、算法适宜性分析（3）道路综合算法参数适宜性分析：最大网眼密度和地图比例尺之间的关系：针对本文选用的设备，出行模式和网眼密度阈值之间的对应关系为出行方式地图比例尺网眼密度阈值(m/m2)步行1:7,8740.250自行车1:15,4780.069公交车1:31,4960.027轻轨1:62,9920.012小汽车1:78,7400.014.研究内容与成果4.1基于出行模式的道路认知特点研究4.2动态环境下道路综合算子、算法适宜性分析4.3基于出行模式的动态道路综合模型构建4.4动态道路综合方法实现4.3基于出行模式的动态道路综合模型构建（1）基于出行模式的道路综合知识

道路综合知识获取方法：

4.3基于出行模式的动态道路综合模型构建基于出行模式的道路综合相关知识形式化表达出行模式方面的知识目标比例尺方面的知识道路自身属性的知识道路综合算子选择知识道路综合操作知识道路综合算法知识道路综合参数设置知识

IF出行模式等于“步行”THEN速度等于“5km/h”IF出行模式等于“自行车”THEN速度等于“10km/h”IF出行模式等于“公交车”THEN速度等于“20km/h”IF出行模式等于“步行”THEN速度等于“40km/h”IF出行模式等于“私家车”OR“出租车”THEN速度等于“50km/h”4.3基于出行模式的动态道路综合模型构建（1）基于出行模式的道路综合相关知识出行模式方面的知识目标比例尺方面的知识道路自身属性的知识道路综合算子选择知识道路综合操作知识道路综合算法知识道路综合参数设置知识

IF出行速度不等于0THEN综合比例尺等于4.3基于出行模式的动态道路综合模型构建（1）基于出行模式的道路综合相关知识出行模式方面的知识目标比例尺方面的知识道路自身属性的知识道路综合算子选择知识道路综合操作知识道路综合算法知识道路综合参数设置知识

IF比例尺分母大于0AND比例尺分母小于50kTHEN道路综合算子为“选取”IF比例尺分母大于50kAND比例尺分母小于500kTHEN道路综合算子为“选取”AND“简化”4.3基于出行模式的动态道路综合模型构建（1）基于出行模式的道路综合相关知识出行模式方面的知识目标比例尺方面的知识道路自身属性的知识道路综合算子选择知识道路综合操作知识道路综合算法知识道路综合参数设置知识

IF道路综合算子为“选取”THEN对道路进行选取操作IF道路综合算子为“选取”AND“简化”THEN①对道路数据进行选取操作②对道路数据进行简化操作4.3基于出行模式的动态道路综合模型构建（1）基于出行模式的道路综合相关知识出行模式方面的知识目标比例尺方面的知识道路自身属性的知识道路综合算子选择知识道路综合操作知识道路综合算法知识道路综合参数设置知识

IF综合算法为“基于网眼密度的道路选取算法”THEN综合算子为“选取”算法效率为O(n2)

综合质量为“几何特征保持，分布特征保持，拓扑特征不保持”4.3基于出行模式的动态道路综合模型构建4.3基于出行模式的动态道路综合模型构建（3）动态道路综合过程控制综合行为触发提取用户上下文信息基于出行模式的动态道路综合规则生成动态确定综合区域范围确定综合数据道路综合链生成空间数据提取道路综合链执行综合结果质量评估综合结果表达4.研究内容与成果4.1基于出行模式的道路认知特点研究4.2动态环境下道路综合算子、算法适宜性分析4.3基于出行模式的动态道路综合模型构建4.4动态道路综合方法实现4.4动态道路综合方法实现（1）系统设计

系统采用服务器+瘦客户端的构架方式，数据通过Internet网络进行传输。4.4移动环境POI综合原型系统的设计与实现（2）数据组织

道路数据元信息表：信息项说明数据区域北京地区六环内道路数据数据格式Shapefile坐标投影WGS-84道路条数5543原始比例尺1：50004.4移动环境POI综合原型系统的设计与实现实验数据处理：4.4移动环境POI综合原型系统的设计与实现（2）数据组织

基于出行模式的道路综合所需的属性数据：

//道路中包含点数据结构classPoint{ doublex;//经度坐标 doubley;//纬度坐标 doublez;//高程值

};//道路数据结构classRoad{private: intID;//ID号public: vector<Point>Points;//道路中包含的点集合 intpointNumber;//道路中包含的点数量 stringroadName;//道路名 introadClass;//道路等级 doubleroadWidth;//道路宽度 doubleroadLength;//道路长度 ... doublertTraffic;//实时路况};4.4移动环境POI综合原型系统的设计与实现（3）实验案例实验案例将情景设定为外地到北京的自驾游游客，用户所在位置为天坛公园西北角，用户需要先步行到公园门口的乾隆宾馆停车场，然后驾车到位于新源南路的佳亿时尚广场购物，用户选择的出行模式为混合出行模式。

4.4移动环境POI综合原型系统的设计与实现（3）实验案例

4.4移动环境POI综合原型系统的设计与实现

不经过综合的道路地图出行前的道路地图4.4移动环境POI综合原型系统的设计与实现（3）系统实现

步行模式下结果地图驾车模式下结果地图4.4移动环境POI综合原型系统的设计与实现

出行方式步行出行速度5目标比例尺7874综合算子选取综合算法基于属