55、道路网络中时间依赖关系的生成

道路网络中时间依赖关系的生成

1. 背景与目标

在缺乏交通信息的情况下,为找出可能受时间依赖型轮廓类型影响的边,本文介绍了三种算法。在处理边的轮廓类型时,有如下映射规则(! 表示未出现):
1. (AFT ∧!MOR) →AFT;
2. (!AFT ∧MOR) →MOR;
3. (AFT ∧MOR) →CAM;
4. (FUL∧!AFT ∧!MOR) →FUL。

2. 算法介绍
2.1 算法 I:Affected - By - Category

此算法仅依赖道路类别信息来识别可能受延误影响的边,基于两个假设:一是利用道路类别可将节点良好分类为城市和农村区域;二是多数人在城乡之间出行会选择较快的道路,因此延误主要发生在这些快速道路类别上。
- 预处理
- 假设城市区域由特定道路类别的边连接,即 cat(e) ∈ζurban(ζurban 是被认为属于城市的道路类别集合),且这些边的长度 len(e) ≤ mDist。
- 通过修改后的广度优先搜索(BFS)计算仅包含这些边的子图的连通分量,确定城市区域,这些区域是城镇的候选者。
- 使用 REDUCE - FRAGMENTATION 程序减少生成的碎片化,伪代码如下:

Algorithm 1: Reduce - Fragmentation
Input: G(V,E), hop limit hLim, neighbor ratio nRatio, connected components inform
<think>好的,用户想用Python处理OSM道路数据来计算道路网总长度。首先,我需要回忆一下如何处理OSM数据,特别是使用哪些库和步骤。记得OSMnx是一个专门处理OSM地理数据的Python库,应该能派上用场。 首先,用户需要解析OSM数据。根据引用[2],OSMnx提供了几种获取道路数据的方法,比如根据坐标范围(graph_from_bbox)、地名(graph_from_place)或地址(graph_from_address)。用户可能需要先确定他们需要分析的区域,然后选择合适的函数下载数据。例如,如果用户知道要分析的区域的经纬度范围,可以使用graph_from_bbox来获取行车道路的数据。 接下来是计算道路长度。OSMnx生成的图结构中的每个边(edge)应该包含长度信息。需要遍历所有的边,累加它们的长度。记得单位的问题,OSMnx默认可能使用米作为单位,但需要确认一下。此外,如果数据量很大,需要考虑内存的问题,引用[4]提到流式加载可能有助于处理大文件,但OSMnx是否支持流式处理呢?可能需要查文档,或者用户可能需要分区域处理。 然后,关于代码实现,用户需要安装OSMnx库,可能还需要其他依赖如GeoPandas、NetworkX等。代码步骤大致是:导入库,下载道路数据,将图转换为GeoDataFrame,然后计算所有边的长度总和。需要注意的是,OSMnx的graph_to_gdfs函数可以将节点和边转换为GeoDataFrame,方便处理。 另外,引用[3]提到自行车网络的分析,虽然用户的问题是关于道路长度,但可能需要注意道路类型,比如是否区分行车、骑行或步行道路。在下载数据时,network_type参数需要正确设置,确保获取的是正确的道路类型。 最后,用户可能需要处理大型OSM文件,这时候内存可能不足。引用[4]提到流式加载的方法,可能需要使用不同的解析方式,比如使用xml.sax来逐行解析,但这可能比较复杂。如果OSMnx无法处理大文件,可能需要分块处理或者使用更高效的数据格式,如PBF。 总结步骤应该是:获取数据(选择区域和道路类型)→ 转换为GeoDataFrame → 计算总长度。同时,注意处理大文件时的内存优化,可能需要额外的步骤或工具。</think>### 解析OSM数据并计算道路网总长度的步骤 #### 1. **安装依赖库** 首先需要安装`osmnx`和`geopandas`库: ```bash pip install osmnx geopandas ``` #### 2. **获取OSM道路数据** 根据需求选择数据获取方式(以坐标范围为例): ```python import osmnx as ox # 通过经纬度范围获取行车道路数据(示例:上海市中心区域) north, south, east, west = 31.30, 31.18, 121.55, 121.40 G = ox.graph_from_bbox(north, south, east, west, network_type='drive') # 根据引用[2] ``` #### 3. **提取道路边(edge)信息** 将图数据转换为GeoDataFrame以操作几何信息: ```python edges = ox.graph_to_gdfs(G, nodes=False) # 仅提取边的几何数据 ``` #### 4. **计算道路总长度** 遍历所有边并累加长度(单位为米): ```python total_length = edges['length'].sum() / 1000 # 转换为千米 print(f"道路网总长度:{total_length:.2f} 千米") ``` #### 完整代码示例 ```python import osmnx as ox # 下载道路数据(示例:北京市五环内区域) G = ox.graph_from_place("Beijing, China", network_type='drive') # 提取边数据并计算总长度 edges = ox.graph_to_gdfs(G, nodes=False) total_length_km = edges['length'].sum() / 1000 print(f"总道路长度:{total_length_km:.2f} 千米") ``` --- ### 关键技术说明 1. **数据获取方式** - `graph_from_bbox`:通过经纬度范围获取数据[^2]。 - `graph_from_place`:通过地名获取数据(需符合OpenStreetMap命名规范)。 - 设置`network_type='drive'`可过滤非车行道路。 2. **内存优化** - 对大型区域数据,可分段处理或使用`ox.settings.use_cache=True`缓存中间结果。 - 若需处理超大OSM文件,建议采用流式解析(如`xml.sax`)[^4]。 3. **结果验证** - 检查`edges`字段是否包含`length`属性(OSMnx默认自动计算几何长度)。 - 可通过`edges.geometry.length`手动计算几何长度作为验证[^1]。 ---
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