[发明专利]一种基于时空立方体的道路超速事件黑点识别方法

权利要求书

1.一种基于时空立方体的道路超速事件黑点识别方法，其特征在于该方法包括：

(1)获取待识别地区的地理信息和超速事件信息；

(2)采用Global Moran’s I方法计算最佳空间步长，并根据所述最佳空间步长构建道路超速事件时空立方体；

(3)根据构建的超速事件时空立方体，采用Mann-Kendall统计方法判断各地点的道路超速事件变化趋势；

(4)根据构建的超速事件时空立方体，采用Getis-Ord General G统计方法获取道路超速事件的热点地点；

(5)根据各地点的道路超速事件变化趋势和获取的道路超速事件的热点地点得到道路超速事件的黑点。

2.根据权利要求1所述的基于时空立方体的道路超速事件黑点识别方法，其特征在于：步骤(2)包括：

(2.1)以不同的邻域距离计算道路超速事件频率的Global Moran’s I；其中，GlobalMoran’s I的计算公式如下：

式中，n为待识别地区的地点总数，y_i为地点i的道路超速事件频率，y_j为地点j的道路超速事件频率，w_ij为地点i与地点j之间的空间权重，当地点j落在地点i的邻域距离范围时w_ij＝1，否则，w_ij＝0；

(2.2)根据不同邻域距离下计算得到的Global Moran’s I，以邻域距离为横轴、GlobalMoran’s I的z得分为纵轴绘制曲线，并选择曲线峰值对应的邻域距离作为最佳空间步长；

(2.3)按照时间步长为1天，空间步长为所述最佳空间步长，构建道路超速事件的时空立方体。

3.根据权利要求1所述的基于时空立方体的道路超速事件黑点识别方法，其特征在于：步骤(3)包括：

(3.1)根据构建的超速事件时空立方体，计算设定段时间内每个地点的Mann-Kendall检验统计量，其中，所述Mann-Kendall检验统计量的计算公式如下：

式中，S_i表示地点i的Mann-Kendall检验统计量，i＝1,…,n，n为地点总数，m为设定段时间内的时间步长数，形如为地点i的第*个时间步长中的道路超速事件频率；

(3.2)根据每个地点的Mann-Kendall检验统计量计算标准化转化值Z，其中，所述标准化转化值Z的计算公式如下：

式中，t_u为第u组的数据点的数量；

(3.3)根据Mann-Kendall检验统计量的标准化转化值Z采用下表中规则判断道路超速事件的变化趋势：

Z	置信度	变化趋势
＜-2.58	99％	下降，置信度为99％
-2.58～-1.96	95％	下降，置信度为95％
-1.96～-1.65	90％	下降，置信度为90％
-1.65～1.65	—	非显著性趋势
1.65～1.96	90％	上升，置信度为90％
1.96～2.58	95％	上升，置信度为95％
＞2.58	99％	上升，置信度为99％

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