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空间网络分析关键技术研究

作　者: 汪诗峰
导　师: 杨崇俊
学　校: 中国科学院研究生院（遥感应用研究所）
专　业: 地图学与地理信息系统
关键词: 空间网络分析启发性函数基于特征的空间数据模型超图数据模型多重表达
分类号: P208
类　型: 硕士论文
年　份: 2006年
下　载: 397次
引　用: 3次
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内容摘要

空间分析是地理信息系统的一个重要特征，空间网络分析是空间分析的重要组成部分。近些年来随着城市数字化建设的兴起，以及交通、电力等地理网络的迅速发展，空间网络分析的重要性已越来越突出，对空间网络分析的研究也越来越深入。然而，由于地理网络的特殊性，网络分析算法的效率难于应用到实践中。同时，目前网络分析的数据模型也制约空间网络分析的发展，因此，对空间网络分析算法效率的改进、设计新的空间数据模型和对空间数据进行组织就成为空间网络分析研究的重要课题。本文旨在通过对空间网络分析的路径算法、空间数据模型和空间数据组织等几方面问题的研究，从理论和实践进行分析与设计，为以后的研究提供一些新的思路和见解。本文的主要研究内容包括： ①本文系统分析了路径分析的各种数据结构，验证了四叉堆在这些数据结构中空间复杂度和时间复杂度是最优的。然后，本文引入代价函数来分析路径分析算法的效率，通过对A~*算法的分析指出启发性函数的选择对算法的效率影响巨大。针对A~*算法结点重复展开的缺陷，本文设计了一种高效具有启发信息的基于四叉堆的Dijkstra算法。通过实验对本文的方法进行了验证和分析。 ②在空间数据模型方面，首先分析了目前常用的三种空间数据模型-矢量数据模型、镶嵌数据模型和混合数据模型。然后针对目前空间数据模型由于平面强化造成的影响，本文提出用基于特征的空间数据模型来建立GIS空间网络模型。采用面向对象的范例和超图数据模型对交通网络进行基于特征的GIS建模。 ③针对城市网络特征的多重表达，分析了多重表达的意义和难点。然后对城市网络多重表达的方式和表达模型进行了分析，提出了基于超图数据模型的城市网络特征的多重表达。 ④智能交通系统的研究在这几年得到很大的发展，随着交通管理智能化的发展，智能交通系统的应用将会得到更大的发展。本文首先对智能交通系统的意义、定义和国内外的发展现状进行了归纳，然后对智能交通系统中的重要部分-智能导航定位系统，从原理、系统框架、导航数据组织和数据索引方法进行了分析，利用具有启发信息的基于四叉堆的Dijkstra算法，本文设计了导航定位系统三层B／S逻辑框架。总结本文的研究工作，主要创新点可概括如下： ①结合四叉堆和A*算法的优势，本文提出一种高效且能避免结点重展的路径搜索算法，该算法能够很好地应用到智能交通系统中。 ②提出了一种新的基于特征的空间数据模型，该数据模型能够兼顾空间语义信息和空间拓扑关系，从而能够很好地应用在时空网络模型中，运用该模型能够很好地对交通网络进行建模。

全文目录

摘要  3-5
ABSTRACT  5-7
目录  7-10
第一章绪论  10-18
  1.1 研究背景  10-15
    1.1.1 空间网络分析的必要性  11-12
    1.1.2 GIS空间数据模型  12-13
    1.1.3 地理空间网络的特殊性  13-14
    1.1.4 空间网络分析的空间化  14-15
  1.2 研究内容  15-17
    1.2.1 空间网络分析的关键算法  15
    1.2.2 空间网络数据模型和网络数据结构  15-16
    1.2.3 城市特征的多重表达  16-17
  1.3 论文组织  17-18
第二章最短路径算法  18-35
  2.1 最短路径理论  18-19
  2.2 最短路径的数据结构和复杂度分析  19-25
    2.2.1 邻接矩阵  19-20
    2.2.2 邻接表  20-21
    2.2.3 桶数据结构  21-22
    2.2.4 堆数据结构  22-24
    2.2.5 各种数据结构的时间复杂度比较和分析  24-25
  2.3 启发性路径搜索算法  25-28
    2.3.1 启发性信息  25-26
    2.3.2 代价函数讨论  26-27
    2.3.3 具有启发性信息的A*算法  27-28
  2.4 基于四叉堆的启发性DUKSTRA算法  28-32
    2.4.1 算法设计思路  28-30
    2.4.2 最短路径分析应用实例  30-32
  2.5 最短路径的发展趋势  32-34
    2.5.1 最短路径的并行化  32
    2.5.2 最短路径的动态化  32-33
    2.5.3 最短路径的空间层次化  33
    2.5.4 K条最短路径  33-34
  2.6 本章小结  34-35
第三章基于特征的空间数据模型  35-53
  3.1 空间数据模型分类和发展方向  35-41
    3.1.1 矢量模型  35-38
    3.1.2 镶嵌模型  38-39
    3.1.3 混合模型  39-40
    3.1.4 空间数据模型的发展方向  40-41
  3.2 基于特征的数据模型  41-45
    3.2.1 地理特征的概念和组成  41-43
    3.2.2 基于特征的GIS概念模型  43-44
    3.2.3 基于特征的GIS概念建模方法  44
    3.2.4 基于特征的GIS逻辑建模方法  44-45
  3.3 基于特征的交通网络  45-52
    3.3.1 基于特征的交通网络概念  46-47
    3.3.2 面向对象的交通网络建模  47-50
    3.3.3 超图数据模型的交通网络建模  50-52
  3.4 本章小结  52-53
第四章城市网络特征的多重表达  53-61
  4.1 多重表达的意义和难点  53-56
    4.1.1 多重表达的意义  53-54
    4.1.2 多重表达的难点  54-56
  4.2 城市网络特征的多重表达  56-60
    4.2.1 城市网络多重表达方式和难点  56-57
    4.2.2 多尺度扩展E-R模型  57-58
    4.2.3 超图数据模型的多重表达  58-60
  4.3 本章小结  60-61
第五章智能交通系统  61-79
  5.1 智能交通系统概述  61-65
    5.1.1 智能交通系统的意义  61-62
    5.1.2 智能交通系统的定义  62-63
    5.1.3 智能交通系统的框架  63-65
  5.2 智能交通系统的发展现状  65-68
    5.2.1 欧洲ITS发展现状  65-66
    5.2.2 美国ITS发展现状  66
    5.2.3 日本ITS发展现状  66-67
    5.2.4 中国ITS发展现状  67-68
  5.3 智能导航定位系统  68-75
    5.3.1 导航定位原理  68-70
    5.3.2 智能导航定位系统的组成  70-71
    5.3.3 导航数据的组织方法  71-72
    5.3.4 导航数据的索引方法  72-75
  5.4 智能导航系统设计  75-78
    5.4.1 PDA简介  75
    5.4.2 非平面的数据结构  75-76
    5.4.3 动态分段  76-77
    5.4.4 应用实例  77-78
  5.5 本章小结  78-79
第六章总结和展望  79-81
  6.1 总结  79
  6.2 展望  79-81
参考文献  81-88
攻硕期间发表的论文  88-89
致谢  89-90

空间网络分析关键技术研究

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