[发明专利]一种基于量子游走的网约车流量多尺度特征解析方法

权利要求书

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。

2.根据权利要求1所述的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，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：

ψ(δ_kt)＝U(δ_kt)ψ(0) (1)

其中，ψ(0)是游走者的初始状态，δ_k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δ_k的情况下，计算出复数状态向量ψ(δ_kt)，共有I项，I为子区域数目，对于第i项ψ_i(δ_kt)，其平方表示在时刻t车辆出现在子区域N_i的概率，并将其记为Mode_i(δ_kt)＝|ψ_i(δ_kt)|²；将所有子区域的概率模式进行汇总，得到以下概率模式：

Mode(δ_kt)＝(Mode₁(δ_kt),Mode₂(δ_kt),…,Mode_I(δ_kt)) (2)

且∑Mode(δ_kt)＝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δ_k，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N_i上生成的所有概率模式。

3.根据权利要求1所述的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，所述步骤(2)实现过程如下：

在多元线性模型中不断引入和删除变量构建最优的回归模型，并基于特定的准则和显著性检验决定变量是否保留；基于各子区域的网约车流量和概率模式进行逐步回归概率模式筛选；假设各子区域均筛选S个显著的概率模式，则筛选得到的概率模式为：称这些概率模式为网约车流量的多尺度概率模式，并将其表示为：

基于上述多尺度概率模式，子区域N_i上的交通流量能够表示为：因此，各子区域的网约车流量模拟为：

其中，为模拟的网约车流量，为概率模式到网约车流量的映射参数，反映了概率模式在对应子区域网约车流量的影响程度，为残差项。

4.根据权利要求1所述的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，所述步骤(3)实现过程如下：

对映射参数进行降序排列，并按照相同的顺序重新排列与映射参数对应的概率模式并将其称为第一/…/四尺度概率模式；结合不同子区域网约车流量的时空异质性，实现网约车流量多尺度概率模式系数的特征分析。