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申请/专利权人：东南大学

摘要：本发明公开了一种基于多模式公共交通出行数据的特殊事件城市分区方法，根据城市道路数据划分交通小区，随后输入处理后的城市多模式公共交通出行数据，依据交通小区划分将多模式公共交通出行数据汇聚到交通小区中得到联合数据集。再根据联合数据集构建空间交互网络，以反映城市公共交通出行的时空特征。接着利用Leiden社区检测算法对空间交互网络进行划分，得到初步的城市分区方案。最后，根据空间约束条件对初步分区方案中的空间不连接区域进行修正，得到最终的城市分区方案。本发明能有效减少特殊事件而进行的城市分区对居民出行的影响，为城市应对特殊事件提供精细化、可持续的管理参考。

主权项：1.一种基于多模式公共交通出行数据的特殊事件城市分区方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、基于城市交通网络，将城市交通网络划分为若干个交通小区；S2、获取城市多模式用户出行数据，并对用户多模式出行数据预处理；S3、基于步骤S1获得的各个交通小区、以及预处理后的用户多模式出行数据，将预处理后的用户多模式出行数据中的出行起点、出行终点分别与其所对应的交通小区相匹配，构建城市多模式出行空间交互网络，用于统计生成各个交通小区间关于出行流量的联合数据集；S4、根据各个交通小区间关于出行流量的联合数据集，利用Leiden算法对空间交互网络进行划分，获得模度值最高的社区划分方案、以及其对应的初步划分的城市社区；具体包括以下子步骤：S4.1、将各个交通小区的质心进行编号，对应为各个节点；S4.2、以各个节点作为初始社区，根据各个交通小区间关于交通流量的联合数据集属性将初始社区移动至另一社区，获得本次算法的一类社区；并根据模度值计算公式计算当前划分结果的模度值；S4.3、对获得的一类社区内部进行细化，获得对应的子社区，提升S4.2的模度值；S4.4、对各个子社区中的节点进行凝聚，获得新的独立节点，每个独立节点代表步骤S4.3的一类社区；S4.5、基于步骤S4.4获得的新的独立节点，返回执行步骤S4.1至步骤S4.3，并在迭代过程中计算模度值，保留模度值提升的分类结果，直到该模度值无法继续提升，并以最后一次迭代对应的模度值对应获得的社区划分为最终的社区划分结果；S5、利用模度值对步骤S4获得的初步划的城市分区进行衡量，并根据衡量结果增添约束条件对初步划分的城市社区进行修正，获得最终城市分区，其中，计算模度值，如下式： 其中，Aij代表节点i和j之间的边的权重；参数Ki是与节点i相连的边的权重之和；Kj是与节点j相连的边的权重之和；参数m代表边的数量；参数Ci是节点i被分配到的社区，如果Ci＝Cj，模块度δCi,Cj等于1，否则等于0；所述约束条件为：对于具有一个相邻节点的节点，将其直接与相邻节点合并；对于具有多个具有连接边的相邻节点的包围节点，将其与能够实现最大模度值增益的节点合并；对于与相邻节点没有任何边的孤立节点，将其与具有最小面积的节点分组。

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百度查询： 东南大学 一种基于多模式公共交通出行数据的特殊事件城市分区方法