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申请/专利权人：南京师范大学
摘要：本发明公开了一种基于量子游走的网约车流量多尺度特征解析方法，首先，运用量子游走模拟网约车在城市空间中的动态演化过程，据此生成网约车出现在不同位置上的随时间演化的多尺度概率模式；其次，根据网约车流量的时空异质性来筛选上述多尺度概率模式；以观测的网约车流量作为边界条件，基于逐步回归筛选出不同位置上的网约车出现的多尺度概率模式；最后，构建多尺度概率模式与网约车流量间的映射转化机制，从而实现网约车流量的多尺度特征解析。本发明能准确解析网约车流量的多尺度特征，有助于挖掘城市交通流中隐含的时空分布格局和结构，对交通管理乃至城市规划具有重要意义。
主权项：1.一种基于量子游走的网约车流量多尺度特征解析方法，其特征在于，包括以下步骤：1运用量子游走模拟网约车在城市空间中的动态演化过程，生成网约车出现在不同位置上的随时间演化的多尺度概率模式；2根据网约车流量的时空异质性来筛选步骤1所述的多尺度概率模式：以观测的网约车流量作为边界约束条件，基于逐步回归筛选出不同位置上的网约车出现的多尺度概率模式；3构建多尺度概率模式与网约车流量间的映射转化机制，实现网约车流量的多尺度特征解析；所述步骤1实现过程如下：在量子游走中，游走者在t时刻的状态为：ψδkt＝Uδktψ01其中，ψ0是游走者的初始状态，δk为尺度因子，表征网约车交通流的演化模式，是时间演化算子，哈密顿量H控制着量子游走的动态演化；在固定尺度因子δk的情况下，计算出复数状态向量ψδkt，共有I项，I为子区域数目，对于第i项ψiδkt，其平方表示在时刻t车辆出现在子区域Ni的概率，并将其记为Modeiδkt＝ψiδkt2；将所有子区域的概率模式进行汇总，得到以下概率模式：Modeδkt＝Mode1δkt,Mode2δkt,…,ModeIδkt2且∑Modeδkt＝1；此外，根据参数集不断调整尺度因子，生成各子区域所有的概率模式 对于固定的尺度因子δk，第k行表示量子游走在各子区域上生成的概率模式，第I列表示通过调整尺度因子在子区域Ni上生成的所有概率模式。
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百度查询： 南京师范大学 一种基于量子游走的网约车流量多尺度特征解析方法
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