基于小世界网络特征识别的城市道路交通状态网络自相关分析--以伦敦市主干道交通网络为例
随着复杂网络的兴起,大量研究表明,考虑了空间多维性的小世界网络模型对于研究交通网络特性及其结构特性对交通流的影响很有必要,但现有研究未能有效的找出小世界网络特征发生的阈值进而判断该结构特征如何影响城市交通的运行.本文以伦敦市主干道路网络为例,通过网络自相关的Moran”s I和Getis-Ord G两个统计量,找出道路网络结构的小世界特征及其网络动力产生的阈值,并利用基于网络距离的半变异函数分析该临界阈值是否合理,然后运用网络自相关分析小世界网络结构特征及其网络动力对道路交通流的影响.结果表明:(1)伦敦市主干道路网络的全局Moran”s I和全局Getis-Ord G的收敛值是0.34,小世界网络现象或动力出现的临界阈值是17000米;(2)半方差图显示,本文估算的小世界网络特征出现的阈值距离远小于由理论模型估算的相关距离而且在此阈值附近有明显上升的变化趋势表明了该阈值是合理的;(3)在此阈值影响范围下,伦敦市主干道路段间交通流具有网络自相关性.
城市道路网络 交通流 小世界网络模型 特征识别
赵书芳 梅志雄 陆军辉
华南师范大学地理科学学院,广州 510631
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2016-09-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）