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51.
自动制图综合的智能化研究因受人类复杂思维制约,长期以来成为研究的薄弱环节。从人类学习和认知角度,借鉴人工智能领域基于案例推理学习的成果,提出一种基于案例类比推理的道路网智能选取新方法。该方法将制图专家对某区域道路网的交互选取结果作为参考标准,对其进行结构化描述并构建和转化为案例库;计算机采用一定的简化算法和泛化算法对该案例库进行分析和学习,获取检索效率更高和适应样本能力更强的案例模型库;计算机在对相似道路网自动选取时,根据获取的案例模型库,采用基于案例类比推理的方法,分析获取相应的解决方案,进而完成道路网智能选取。与已有研究成果相比,本方法以案例及其泛化模型来模拟专家思维,以计算机对案例模型的类比学习来进行相似道路网自动选取,弥补了传统道路网选取中智能性差的缺陷,为自动综合智能化研究找到了一条可行途径。论文最后对本方法的科学性和适用性进行了验证,并对实验结果做了分析和评价,同时指出了存在问题和进一步研究方向。  相似文献   
52.
基于网眼密度的道路选取方法   总被引:1,自引:1,他引:0  
道路数据中的网眼密度能反映局部区域的道路密集程度,通过确定目标尺度要求的密度阈值,比例尺缩小后能够标识出数据中需要取舍路段的网眼;循环剥离密度最大的网眼,利用反映路段重要性的参数及其优先级,渐进筛选出舍弃的路段,并完成与邻接网眼的合并;得到的选取结果保持了道路网在密度、拓扑、几何及语义方面的重要特征,从而提出一种新的道路选取方法。最后进行实验,验证该方法的有效性。  相似文献   
53.
杨峰  翟亮  甄云鹏 《北京测绘》2018,32(1):103-107
道路网的建设状况是衡量一个地区交通建设成果的重要指标,而交通状况对一个地区的经济社会发展有着重大的影响。在京津冀协同发展被确立为三大国家重大发展战略之一的背景下,本文利用多种数据源提取到了京津冀地区道路数据,对该地区道路网状况进行分析研究,以了解该区域的道路网建设现状,为将来该区域的道路建设提供决策参考和建议。  相似文献   
54.
道路路口和拐角是地图制图、地图综合和相关制图规范中经常涉及的一个空间概念,而空间概念的建模、度量和特征识别是地图综合和GIS的难点之一。本文提出了道路路口和拐角的识别与重要性定量度量方法。首先,分析了道路路口和拐角的概念和空间特征,然后,设计了识别算法和步骤,并制定了道路路口重要性的定量度量方法。实验分析表明:本文方法能够正确识别道路路口和拐角,且路口重要性指标能够反映区域地理特点。  相似文献   
55.
重叠街区结构是道路网络重要的拓扑特征之一,有助于分析及理解道路之间的相互作用和交通功能的差异。提出一种结合道路网络层次结构,以路网非重叠街区结构为起点,划分路网重叠街区的方法。把路划作为道路基本单元,把对偶图作为路网的网络模型,先采用蚁群游走和局部优化算法挖掘道路网中的非重叠街区结构;再结合道路网络的层次结构进一步对道路网络的重叠街区进行划分。通过4种典型模式的道路网络实验,并根据目视、扩展模块度指标、连通效率指标对实验结果进行分析评价,本方法适用于挖掘不同模式下道路网络的重叠街区结构。  相似文献   
56.
Stroke在道路网研究中发挥着重要作用,目前Stroke连接策略大多限于局部,对Stroke的全局表现考虑不足。针对以上不足,本文提出了一种自身全局最优的道路网Stroke生成方法,以起始路段为根结点,以连接规则为约束构建Stroke树,并通过随机森林算法投票选出每棵树的最优Stroke。经试验验证,自身全局最优的道路网Stroke生成方法在视觉认知和网络功能方面的表现均优于自身适合策略、自身最大适合策略及每对最大适合策略。  相似文献   
57.
58.
针对道路网交叉口的结构形态特点,提出一种基于结构模式的道路网节点匹配方法。首先识别道路网中的复杂道路和交叉口模式来统一道路结构;然后通过道路交叉口的结构化描述,提取每个道路节点的局部网络模式特征;对于待匹配的道路节点,寻找对应结构模式间的最大公共子网,并计算节点之间的形态相似性,在形态相似性的基础上进行道路节点的匹配;最后通过稳健估计的方法剔除错误的结构匹配。试验表明,该方法提取的局部网络结构模式能够有效地用于道路网的匹配,对于数据定位精度差异较大、甚至不同坐标系下的数据都能得到较好的匹配结果。  相似文献   
59.
 城市道路网中各路段的出行效率直接决定了公众实时出行过程中对道路的选择差异。本文提出一种动态道路网分层方法,通过引入城市道路实时交通状态信息,结合图论中的中介中心性评价方法,得到与时间相关的城市路网动态中介中心性层级结构。该方法考虑了不同时间段城市交通状态的差异,实现了城市路网层次的动态合理划分,在一定程度上缓解了由于数据空间范围限制引起的路网层级静态划分方法的局限性。本文所提出的方法可作为城市路网动态分层的有效方法,为多用户并发环境下的实时出行路径搜索提供更合理的数据基础,同时也可应用于更多的城市路网研究中。  相似文献   
60.
不同尺度下道路网络干扰效应空间分布差异研究及其驱动因子识别,对进一步研究道路网络引起的生态系统演变具有重要意义.利用表示道路网络干扰效应的RV(Roadless Volume)指数.以云南省纵向岭谷区为案例区.在不同尺度上分析了道路网络干扰效应的空间分布差异.结果表明,云南省纵向岭谷区道路网络干扰效应总体呈现中部高、两边低的趋势:地州及县域尺度上,干扰效应主要集中在昆瑞公路沿线的地州及县市;流域内部分区尺度上,各个流域的中下游地区干扰效应较强;流域尺度上,红河流域相比其他流域干扰效应强.进一步的相关性分析表明,道路网络干扰效应受生态承载力、道路密度和海拔高度等因素的驱动.  相似文献   
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