Daha çox

İki mənşə və təyinat dəsti arasındakı şəbəkə məsafələrini necə tapmaq olar?


Şəbəkə Analistindən necə istifadə edəcəyimi öyrənirəm və nə edəcəyimi (və ya axtarıb tapacağımı) tamamilə əmin deyiləm. Məqsədim bir yol şəbəkəsi boyunca qırmızı dairələrdən mavi dairələrə ən yaxın məsafəni ölçməkdir:

Şəbəkə sehrbazından istifadə edərək ArcCatalogda bir şəbəkə yaratdım və sadəcə ən sadə şəbəkə məsafəsi ilə maraqlanıram. Şəbəkəm belə görünür:

Bu hesablamanı etmək mümkündürmü? Qırmızı nöqtələrim bir şəbəkənin mərkəz nöqtələri kimi yaranır, çünki hər bir şəbəkə üçün orta məsafə ilə maraqlanıram. Bu qırmızı nöqtələrin şəbəkədə olmadığını başa düşürəm, buna görə hesablama üçün problem olub-olmadığına əmin deyiləm.

Növbəti addımlarım nə olmalıdır? (yardım sənədlərini daha çox oxuduqdan sonra!)


Birincisi, nə cür məhsul gözlədiyinizə dair məlumatım yoxdur. Qırmızı və mavi təpələr cütlərdən ibarətdir? (yəni qırmızı zirvədən birindən xüsusi mavi bir Vertexə qədər ən qısa yolu istəyirsən?)

Ən qısa marşrutlar yaratmağınıza baxmalısınız. Bunun üçün keçdiyiniz bütün dayanacaqlar lazımdır. Beləliklə, tələbinizin qırmızı bir təpədən uyğun mavi təpəyə qədər ən qısa yol olduğunu düşünsəniz, yalnız bu nöqtələri 'Dayanacaq' olaraq əlavə etməlisiniz, sonra yalnız 'Çöz' düyməsini vurmalısınız.

Ən yaxşı marşrutu alacaqsınız (impedans müdrikdir)

Ehtiyacınız olan 'Ən yaxın təsis təhlili'. Zəhmət olmasa bu səhifəyə baxın: Ən yaxın obyekt təhlili Sizin vəziyyətinizdə Qırmızı nöqtələr hadisələr, mavi nöqtələr isə sizin obyektləriniz olacaq. Bu sizə sürücü məsafəsini və ya şəbəkə məsafəsini verəcəkdir.


Dəniz nəqliyyatı şəbəkəsində birbaşa daşınma və yük daşınması arasındakı seçimi təsir edən şərtlər

Bu tədqiqat iki faktora diqqət yetirərək birbaşa göndərmə və yenidən yükləmə arasındakı seçimi təsir edən şərtləri araşdırır: coğrafi məsafə və tələb. Göndərmə xətləri və yükgöndərənlərdən ibarət iki mərhələli bir model hazırlayırıq və bir mənşəli, iki təyinatlı liman və bir mərkəz limanla virtual dəniz şəbəkəsinə tətbiq edirik. Yükgöndərənlərin optimum birbaşa göndərmə və yükləmə xətləri modeli üçün yenidən yükləmə zamanı ümumiləşdirilmiş xərcləri birbaşa yüklə yüklənmə arasındakı seçimi qiymətləndirmək üçün müqayisə edilir. Limanın mərkəz kimi rəqabət qabiliyyətini, yük daşınmasında toplanan yük həcmini göstərən, birbaşa daşınma və yükdaşımaların iqtisadi səmərəliliyini araşdırmaq üçün vacib olduğunu gördük. Birbaşa daşınma və yenidən yüklənmə maliyyəsi səmərəliliyi arasında müqayisə hər şəbəkənin konfiqurasiyasına, xüsusən də tezlik və yerləşdirilən gəmi ölçüsünə əsaslanır. Birbaşa göndərmə qısa məsafələr üçün daha sərfəli ola bilər.


CrimeStat IV Təşkilatı

CrimeStat yeddi hissəyə bölünür:

Bölmə 1: Məlumatların quraşdırılması

  • Birincil fayl - X və Y koordinatları ilə hadisə və ya nöqtə yerlərinin faylı. Bölgələr, zona içərisində bir nöqtə (məsələn, centroid) istifadə edərək yalançı nöqtə kimi qəbul edilə bilər. Koordinat sistemi ya sferik (lat / lon), ya da yansıtılmış ola bilər. Sıxlıq və çəki dəyərlərinə icazə verilir. Hər bir hadisənin əlaqəli bir zaman dəyəri ola bilər.
  • İkincil fayl - X və Y koordinatları ilə hadisə və ya nöqtə yerləri ilə əlaqəli sənəd. Koordinat sistemi əsas sənədlə eyni olmalıdır. Sıxlıq və çəki dəyərlərinə icazə verilir. İkincil fayl bir neçə rutinlərdə əsas fayl ilə müqayisə üçün istifadə olunur.
  • Referans faylı - Tədqiqat sahəsini örtən ızgara faylı. Normalda, nizamlı olanlar idxal edilə bilsə də, normal bir şəbəkədir. Aşağı sol və yuxarı sağ künclər üçün X və Y koordinatları verildiyi təqdirdə CrimeStat şəbəkəni yarada bilər.
  • Ölçmə parametrləri - Səhifə istifadə ediləcək məsafə ölçmə növünü (birbaşa, dolayı və ya şəbəkə) müəyyənləşdirir və tədqiqat bölgəsinin sahəsi və küçə şəbəkəsinin uzunluğu üçün parametrləri müəyyənləşdirir. CrimeStat IV nöqtələri birləşdirmək üçün bir şəbəkədən istifadə edə bilər. Hər bir seqment səyahət müddəti, səyahət sürəti, səyahət dəyəri və ya sadə məsafəyə görə çəkilə bilər. Bu, nöqtələr arasındakı qarşılıqlı əlaqəni daha real qiymətləndirməyə imkan verir.

Bölmə 2: Məkan təsviri

  • Məkan bölgüsü - hadisələrin məkan bölgüsünü, orta mərkəz, minimum məsafənin mərkəzi, standart sapma ellipsi, qabarıq gövdə və istiqamət ortalaması da daxil olmaqla təsvir statistikası.
  • Mekansal avtokorrelyasiya - Ümumi (qlobal) məkan avtokorrelyasiya indeksləri - Moranın I, Geary-nin C və Getis-Ord General G daxil olduğu zonalar arasındakı məkan avtokorrelyasiyasını və müxtəlif məsafəli ayrılmalar üçün məkan avtokorrelyasiyasını hesablayan korrelogramları - Moran, Geary və Getis -Ord korreloqramlar. Bu rutinlərdən bir neçəsi, Monte Carlo simulyasiyası ilə güvən intervallarını simulyasiya edə bilər.
  • Uzaqlıq analizi I - Ən yaxın qonşu analizi, ən yaxın qonşu analizi və Ripley's K statistikası daxil olmaqla hadisələr arasındakı məsafələrin xüsusiyyətlərini təsvir edən statistika. Ən yaxın qonşu məsafəsi və ya çoxbucaqlı nöqtə əsasında ilkin nöqtələri ikinci dərəcəli nöqtələrə təyin edən və sonra nəticələri ikincil nöqtə dəyərləri ilə cəmləyən bir köməkçi proqram da var.
  • Məsafə təhlili II - Birincil fayl üçün nöqtələr arasındakı məsafəni, birincil və ikincil nöqtələr arasındakı məsafəni və birincil və ya ikincil fayl ilə istinad şəbəkəsi arasındakı məsafələri təmsil edən matrisləri hesablayır.

Bölmə 3: İsti nöqtə analizi

  • İsti nöqtə analizi I - Rejim, qeyri-səlis rejim, hiyerarşik ən yaxın qonşu klasterləşdirmə (Nnh) və riskə uyğun tənzimlənmiş ən yaxın qonşu iyerarxik qruplaşma (Rnnh) daxil olmaqla isti nöqtə analizinin aparılması qaydaları. Nnh və Rnnh isti nöqtələri elips və ya qabarıq qabıq kimi çıxarıla bilər. Hər iki rutin, Monte Carlo simulyasiyası ilə özünə inam aralıqlarını simulyasiya edə bilər.
  • İsti nöqtə analizi II - Cinayətin Məkan və Müvəqqəti Təhlili (STAC) və K-vasitələri klasteri daxil olmaqla isti nöqtə analizinin aparılması qaydaları. STAC və K-isti qaynar nöqtələr elips və ya qabarıq gövdə kimi çıxa bilər. Hər iki rutin, Monte Carlo simulyasiyası ilə özünə inam aralıqlarını simulyasiya edə bilər.
  • Zonaların isti nöqtə analizi - Anselinin yerli Moran, Getis-Ord yerli G statistikası və zonal hiyerarşik yaxın qonşu qruplaşması da daxil olmaqla zona məlumatlarına isti nöqtə analizi aparmaq üçün rutinlər. Zonal hiyerarşik ən yaxın qonşu isti nöqtələr elips və ya qabarıq gövdə kimi çıxış edə bilər. Bütün bu rutinlər, Monte Carlo simulyasiyası ilə güvən aralıqlarını simulyasiya edə bilər.

Bölmə 4: Mekansal Modelləşdirmə I

  • • İnterpolasiya I - Hadisələrin (məsələn, soyğunçuluqların) səthinin və ya kontur qiymətləndirməsinin hazırlanması üçün tək dəyişkənli kernel sıxlığı qiymətləndirmə qaydası və hadisələrin sıxlığını əsas bazanın sıxlığı ilə müqayisə etmək üçün ikiqat dəyişən kernel sıxlığı qiymətləndirmə qaydası. ev təsərrüfatlarının sayına görə soyğunçuluq kimi dəyişən (ikincil sənəd).
  • İnterpolasiya II - Tədbirlərə (sayımlara) və ya nisbətlərə tətbiq edilə bilən və ya nisbətlər yaratmaq üçün istifadə edilə bilən zona məlumatlarını düzəltmək üçün baş bənd rejimi. Bundan əlavə, düzəldilmiş Baş Bang nəticəsini ızgara hüceyrələrinə interpolasiya etmək üçün interpolasiya edilmiş bir baş partlaması qaydası mövcuddur.
  • Yer-zaman təhlili - Zamanlama və məkanda klasterləşməni analiz etmək üçün alətlər dəsti. Bunlara zaman və məkan arasındakı əlaqəni axtaran Knox və Mantel indeksləri, bir sıra cinayətkarın davranışını təhlil edən və proqnozlaşdıran Korrelyasiya Edilmiş Analiz modulu və məkan-müvəqqəti hərəkət edən orta göstəricilər daxildir.
  • Cinayət təhlilinə səyahət - Hadisələrin bölüşdürülməsi və səyahət məsafəsi modeli nəzərə alınmaqla bir sıra cinayətkarın ehtimal olunan yerini təxmin etmək üçün sadə cinayət ədaləti metodu. Rutin istifadəçiyə bir kalibrləmə faylı ilə səyahət modelini qiymətləndirməyə və serial hadisələrinə tətbiq etməyə imkan verir. Səyahət nöqteyi-nəzərinə dair 'bal' və fərziyyələrin paylanması nəzərə alınmaqla, ehtimal olunan yeri müəyyənləşdirmək üçün istifadə edilə bilər. Mənşə və təyinat yerləri (cinayət gəzintiləri) arasında xətt çəkmək üçün bir qayda var.
  • Bayesian cinayət analizinə səyahət - Hadisələrin paylanması, səyahət məsafəsi modeli və cinayətlərin törədildiyi yerlə cinayətkarların yaşadığı yer arasındakı əlaqəni göstərən bir sıra cinayətkarın ehtimal olunan yerini təxmin etmək üçün inkişaf etmiş cinayət ədaləti metodu. Diaqnostika rutini, yaşayış yeri məlum olan cinayətkarları təhlil edir və cinayət təxminlərinə gedən bir neçə səyahətin hansının daha dəqiq olduğunu təxmin edir. Hadisələrin paylanması, səyahət davranışı ilə bağlı fərziyyələr və eyni yerlərdə cinayət törətmiş cinayətkarların mənşəyi nəzərə alınmaqla tək bir cinayətkarın ehtimal olunan yaşayış yerini müəyyən etmək üçün seçilmiş bir metod tətbiq edilə bilər.

Bölmə 5: Mekansal Modelləşdirmə II

  • • Reqressiya modelləşdirmə I - Asılı olan dəyişənlə bir və ya bir neçə müstəqil dəyişən arasındakı əlaqəni təhlil etmək üçün modul. CrimeStat regresiya modulu, Maksimum Ehtimal (MLE) və ya Markov Chain Monte Carlo (MCMC) alqoritmləri ilə qiymətləndirilən Normal (Adi Ən Az Meydanlar), Poisson əsaslı və Binomial Logit regresiya modellərini əhatə edir. Mövcud versiya Normal / OLS, Lineer Dağılım Düzeltməli Poisson, Poisson-Gamma, Poisson-Lognormal və Binomial Logit fəza olmayan reqressiya modelləri və Poisson-Gamma-Kondisioner Avtoreqressiv (CAR), Poisson-Gamma- daxil olmaqla 30 fərqli modeli əhatə edir. Sinxron Autoregressive (SAR), Poisson-Lognormal-CAR / SAR və Binomial Logit-CAR / SAR məkan reqressiya modelləri. MCMC modelləri üçün risk analizinə imkan vermək üçün bir məruz qalma dəyişkənliyi təyin edilə bilər. Modul, Blok Nümunəsi yanaşması ilə çox böyük məlumat dəstlərini idarə edə bilər.
  • Reqressiya modelləşdirmə II - Reqressiya I modulu ilə qiymətləndirilən bir və ya bir neçə müstəqil dəyişənin əmsalı ilə asılı dəyişəni proqnozlaşdırmaq üçün modul.
  • Ayrı seçim modelləşdirmə I - Ayrı-ayrı (nominal) asılı dəyişənlə bir və ya bir neçə müstəqil dəyişən arasındakı əlaqəni təhlil etmək üçün modul. CrimeStat ayrı seçmə modulu həm Multinomial Logit, həm də Şərti Logit modellərini əhatə edir. Şərti Logit modeli üçün uyğun bir verilənlər bazası yaratmaq üçün bir köməkçi proqram da var.
  • Ayrı seçim modelləşdirmə II - Ayrı seçim I modulu ilə qiymətləndirilən bir və ya bir neçə müstəqil dəyişənin əmsalı ilə ayrı-ayrı asılı dəyişənin proqnozlaşdırılması üçün modul.
  • Zaman seriyalarının proqnozlaşdırılması - Xüsusi coğrafi ərazilərə (bölgələrə) görə cinayət və ya digər sayımları izləyən və son dövrdə qeyri-adi fəaliyyət səviyyələrini aşkar edən zaman seriyası modulu. Növbəti dövrdə gözlənilən sayımları da proqnozlaşdırır.

Bölmə 6: Cinayət Səyahəti Tələbi Modelləşdirmə

Cinayət səyahət tələbi modelləşdirmə, nəqliyyatın planlaşdırılmasında geniş istifadə edilən səyahət tələbi modelləşdirməsinin cinayət analizinə tətbiq edilməsidir. Təhlil zonalar üzrə aparılır.

Birincisi, cinayət gəzintisi cinayətkarın yaşayış yeri (mənşəyi) ilə cinayət yeri (təyinat yeri) arasındakı əlaqə kimi müəyyən edilir.

İkincisi, model ardıcıl olaraq dörd ayrı mərhələdə bir neçə mərhələdə birdən çox rutinlə işlənir:

  • Gəzinti nəsli - Hər zonada (mənşəyi) baş verən cinayətlərin sayını və hər zonada (təyinatlarda) bitən cinayətlərin sayını proqnozlaşdıran ayrı modellər istehsal edir. Proqnozu yaratmaq üçün CrimeStat IV, çox dəyişkən Poisson əsaslı regresiya modellərindən ya MLE ya da MCMC istifadə edir. Bütün səfərlərin daxil olmasını təmin etmək üçün tədqiqat sahəsindən kənar səfərlər (xarici səfərlər) mənşə modelinə əlavə edilə bilər. Modellər yaradıldıqdan sonra balanslaşdırma proseduru mənşə sayının təyinat sayına bərabər olmasını təmin edir.
  • Gəzinti paylanması - Hər bir zonada baş verən proqnozlaşdırılan cinayət səyahətlərinin sayını və hər bir zonada baş verəcəyi proqnozlaşdırılan səfərlərin sayını istifadə edərək, ikinci mərhələ bir cazibə modelindən istifadə edərək hər zonadan digər bölgələrə səyahətləri paylayır. Fərdi məlumatlardan həqiqi (müşahidə edilmiş) paylanmanın hesablanması, proqnozlaşdırma əmsallarının qiymətləndirilməsi və proqnozlaşdırılan əmsalların proqnozlaşdırılan mənşə və təyinat sahələrinə tətbiq edilməsi üçün rutinlər mövcuddur. Başqa bir rutin, gözlənilən səyahət paylanması ilə müşahidə olunan səyahət paylanması ilə müqayisə etməyə imkan verir.
  • Rejim bölüşdürülməsi - Hər bir bölgədən bölgəyə cütlük üçün proqnozlaşdırılan səfərlərin sayı, bir rejimin digərlərinə nisbətən faydasını yaxınlaşdıran bir əlçatanlıq funksiyasından istifadə edərək ehtimal olunan səyahət rejimlərinə bölünə bilər.
  • Şəbəkə tapşırığı - Hər bir zonadan hər bir zonaya səyahət rejimi ilə proqnozlaşdırılan səyahətlər, A * ən qısa yol alqoritminə əsaslanaraq ehtimal olunan marşruta təyin olunur. Çıxışa hər bir mənşə-təyinat zonası cütü üçün çəkilmiş ehtimal olunan marşrutlar və şəbəkə əlaqələrindəki səyahətlərin ümumi həcmi daxildir. Bu addım hər səyahət rejimi üçün bir səyahət şəbəkəsi tələb edir. Tranzit şəbəkələrin stansiya / dayanma yerlərindən hesablanması və bir tərəfli küçələrin sınanması üçün əlavə kommunal xidmətlər mövcuddur.

Bölmə 7: Seçimlər

  • Parametrlər qeyd oluna və yenidən yüklənə bilər.
  • Tab rəngləri dəyişdirilə bilər.
  • Monte Carlo simulyasiya məlumatları çıxarıla bilər.
  • Koordinat sistemi kürə şəklindədirsə (lat / lon), onda əsas fayl Google Earth-də göstərilmək üçün kml faylı kimi qeyd edilə bilər.
  • Excel xlsx və xls faylları CrimeStat-da istifadə üçün dbf fayllarına çevrilə bilər.

CrimeStat-a nümunə məlumat dəstləri və statistika və nümunələrin arxa planını verən bir təlimat müşayiət olunur. Təlimatda digər analitiklər və tədqiqatçılar tərəfindən hazırlanmış CrimeStat tətbiqləri də müzakirə olunur. Proqram və nümunə məlumat dəstləri yüklənə bilən Windows əsaslı sıxılmış fayllardadır. Təlimat PDF sənədlərindəki fərdi fəsillərdən ibarətdir. Onlara baxmaq və ya yükləmək mümkündür. PDF fəsillərini ayrıca yükləyirsinizsə, onlar CrimeStat proqramı ilə eyni qovluğa yazılmalıdır. PDF fayl adları dəyişdirilmirsə, digər bölmələrdən və ya proqramın kömək menyusundan birbaşa əldə edilə bilər.

CrimeStat Kitabxanalar

CrimeStat Kitabxanaları (versiya 1.1), CrimeStat funksiyalarının birbaşa xüsusi proqram və ya sistemlərdə proqramlaşdırılmasına imkan verən komponent obyektləridir. CrimeStat Kitabxanaları, məkan təsviri, isti nöqtə analizi və kernel sıxlığı interpolasiya rutinləri daxil olmaqla, müntəzəm CrimeStat proqramının 2.0 versiyası ilə hazırlanmış bütün rutinləri əhatə edir. Əlavə məkan avtokorrelyasiya rutinləri daxil edilmişdir. Kitabxanalar dbf, nöqtə şəkli və ASCII mətn sənədlərini daxil edə bilər və faylı, ASCII mətn sənədlərini və kml sənədlərini şəkilləndirə bilər.


Çıxış_ təyinatlar

Bu, müəyyən bir mənşədən əldə edilən mənşələrin ümumi sayı və ya təhlilə daxil edilə bilməyən istiqamətlər kimi təhlildə istifadə edilən yerlər haqqında məlumat verir.

Parametr aşağıdakı sahələri dəstəkləyir. Bu sahələrə əlavə olaraq, parametr analiz üçün istifadə edilən giriş yerlərindən bütün sahələri də əhatə edir.

Gedəcəyiniz yerin adı. Mənşə adı Ad sahəsinin bir hissəsi kimi göstərilmişdirsə, bu sahə eyni dəyərə sahibdir. Əks təqdirdə, Məkan ilə əlavə edilmiş avtomatik olaraq yaradılan bir dəyər daxildir.

Müvafiq giriş təyinat xüsusiyyətinin ObjectID dəyəri. Bu giriş təyinat yerlərindən əlavə atributlara qoşulmaq üçün istifadə edilə bilər.

Hedefə çatan mənşə sayı.

Giriş nöqtəsinin yerləşdiyi şəbəkə verilənlər mənbəyi mənbəyi xüsusiyyət sinfinin ədədi identifikatoru.

Giriş nöqtəsinin yerləşdiyi mənbədəki xüsusiyyətin ObjectID.

Mənbə xətti xüsusiyyətinin rəqəmsallaşdırılmış istiqaməti boyunca mövqe. Bu dəyər nisbət olaraq saxlanılır. Şəbəkə yeri bir qovşağa müraciət edərsə, bu sahə boşdur.

Xəttin xüsusiyyətinin rəqəmsal istiqamətinə nisbətən kənarın kənarı. Bu sahə iki dəyərdən ibarət bir sahə ilə məhdudlaşır: Sağ tərəf (1) və Sol tərəf (2).

Müvafiq giriş istiqamətlərindəki CurbApproach sahəsinin dəyəri.

Analizdə müvafiq giriş təyinatının necə qiymətləndirildiyini göstərir. Mümkün dəyərlər aşağıdakılardır:

  • 0 (Tamam) - Hedef nəqliyyat şəbəkəsində uğurla yerləşdi və analiz edildi.
  • 1 (Yerləşməyib) - Gediləcək yerdən maksimum axtarış məsafəsində keçilə bilən bir yol tapılmadığından təyinat analizə daxil edilməyib.
  • 3 (Elementlər keçilə bilməz) - Hedefin yerləşdiyi şəbəkə elementi keçilə bilməz. Bu, şəbəkə elementi bir məhdudlaşdırma atributu ilə məhdudlaşdıqda baş verə bilər.
  • 4 (Yanlış Sahə Dəyəri) - Sahə dəyərləri bir aralığın və ya kodlu dəyər sahəsinin xaricindədir. Məsələn, mənfi rəqəm müsbət rəqəmlərin tələb olunduğu yerdə mövcud ola bilər.
  • 5 (Ulaşılmadı) - Məhdudluqlar səbəbi ilə təyinat yerinə yetirilə bilmədi, məsələn, bir nəqliyyat vasitəsinin təyinat yerinə çatmaq üçün bir tərəfli bir küçədə səhv istiqamətdə getməsi və ya heç bir təyinat məntəqəsi daxilində olmaması üçün bir səkiyə yaxınlaşma təyin edildi. göstərilən səyahət vaxtı və ya səyahət məsafəsinə əsaslanan kəsmə.
  • 7 (Yaxınlıqda yerləşmir) - Hedefə ən yaxın şəbəkə yeri məhdudiyyət və ya maneə olduğu üçün keçilə bilməz, buna görə təyinat yerinə ən yaxın keçilə bilən şəbəkə xüsusiyyətində yerləşmişdir.

Şəbəkə verilənlər bazasının koordinat sistemindəki nöqtənin yerləşdiyi şəbəkə məlumat bazasının mövqeyinin x koordinatı.

Şəbəkə verilənlər bazasının koordinat sistemindəki nöqtənin yerləşdiyi şəbəkə məlumat bazasının mövqeyinin y koordinatı.

Şəbəkə verilənlər bazasının koordinat sistemindəki nöqtənin yerləşdiyi şəbəkə verilənlər bazasındakı z-koordinatı. Şəbəkə iki ölçülüdürsə, SnapZ sahəsi 0-dur.

Nöqtənin coğrafi yeri ilə şəbəkədə yerləşdiyi yer arasındakı metr məsafəsi.

Bu sahə üçün dəyərlər giriş obyektlərindəki Rulman sahəsindən kopyalanır.

Bu sahə üçün dəyərlər giriş obyektlərindəki BearingTol sahəsindən kopyalanır.

Bu sahə üçün dəyərlər giriş obyektlərindəki NavLatency sahəsindən kopyalanır.


Yaradıcılar üçün təlimatlar | MəsafəMatrixAPI

Bu səhifə, Distant Matrix API-nin müxtəlif istəkləri və cavab növləri və DistantMatrixAPI-dən Google Distance Matrix API xidmətinə bənzər məlumatları necə yoxlaya biləcəyiniz barədə sizə məlumat verəcəkdir.

Başlamadan əvvəl

Bu sənəd ən sürətli marşrutun məsafəsini və birdən çox nöqtə arasındakı səyahət müddətini əldə etmək istəyən inkişafçılar üçün nəzərdə tutulmuşdur. Mövcud parametrlər üzrə API və istinad materialının istifadəsi üçün ətraflı bir təlimat verir.

Distance Matrix API, bir və ya birdən çox yer matrisi üçün ən sürətli marşrut məsafəsini və səyahət müddətini qaytaran bir veb HTTP / HTTPS API xidmətidir. Başlanğıc nöqtələrindən təyinat nöqtələrinə qədər mümkün olan bütün birləşmələr üçün hesablamalar aparılır.

API məsafəli Matrix API tərəfindən hesablandığı kimi başlanğıc və bitmə nöqtələri arasındakı təklif olunan / ən sürətli marşruta əsaslanan məlumat verir və bunlar hər cüt cüt üçün hər iki kilometr və ya mil dəyərlərindəki səyahət müddətlərini və məsafələrini ehtiva edən sətirlərdən ibarətdir. . Vaxt müddəti, http / https tələbində göstərildiyi kimi təyin olunmuş yola düşmə vaxtından asılı olaraq, real vaxtdan və ya tarixi dəyərlərdən istifadə edərək proqnozlaşdırılan trafik məlumatlarına əsaslanır.

Distance Matrix API reaksiyası, matrisdəki ardıcıl hər bir marşrut seqmentinin səyahət müddəti barədə məlumatlara əlavə olaraq JSON və ya XML formatında bir məsafə matrisi qaytarır. Bir marşrut seqmenti üçün qaytarılmış təxmini səyahət müddəti həmişə ən son trafik şərtlərini və gələcək istək halında trafik proqnozunu nəzərə alır. Distance Matrix API dünyanın hər yerində, dünyada işləyir və sürücülük, tranzit, velosiped, gəzinti və digər səyahət rejimləri daxil olmaqla bütün səyahət rejimləri üçün mövcuddur.

API, mənşə nöqtəsinə və ya hər hansı digər istifadə vəziyyətinə ən yaxın olan mənşə və təyinat nöqtələrini tapmaq üçün istifadə edilə bilər. Məsafə Matrix API-si hər zaman matrisdəki hər bir element üçün təxmin edilən səyahət müddətini və ən sürətli marşrutun məsafəsini qaytarır, burada bir element matrisdəki təyinat cütü ilə vurulan mənşəlidir.

Məsələn, 3 başlanğıc nöqtəsi 1, 2 və 3 olduğunu və üç təyinat yeri X, Y və Z olduğunu düşünək. DistanceMatrixAPI, bütün səyahət müddətinin matrisini saniyələr və yerlər arasındakı metrlərlə məsafələr hesablayacaqdır:

Matrix API, səyahət müddətini saniyə və Metrik və ya İmperator vahidlərində ən qısa məsafələrdə hesablayır. Bununla birlikdə, marşrut həndəsələrini qaytarmır.

Xəritədəki nöqtələr arasındakı səyahət müddəti və məsafə həmişə simmetrik deyil, çünki bu marşrutlar bir tərəfli küçələrə və ya dönmə bloklarına görə istiqamətlərə görə fərqli ola bilər. Məsələn, 1 ilə X arasında X ilə 1 arasındakı fərqli bir səyahət müddəti təxmin edilə bilər


Giriş

Səyahətçilərin hərəkətliliyini təhlil etdikdə davranışları, üstünlükləri və getdikləri yerlər haqqında bir çox məlumat ortaya çıxır. Bu bir sıra fərqli məqsədlər üçün maraqlıdır. Bələdiyyələr infrastruktur qurmaq və məlumatlı bir şəkildə xidmət göstərmək üçün bölgələrindəki yerlərin populyarlığı barədə məlumat əldə edə bilərlər. Təyinat marketoloqları gələcək qonaqlarının konteksti haqqında daha çox məlumat əldə edə və daha çox ziyarətçi cəlb etmək üçün inkişaf etmiş təkliflər edə bilərlər. Turizm agentlikləri və ya səyahət tövsiyə edən sistemlər müştərilərini səciyyələndirə bilər və ziyarət üçün təmtəraqlı, lakin dəqiq istiqamətləri təklif edə bilər. Nəhayət, gələcək səyahətçilər səyahətlərini planlaşdırarkən faydalı tövsiyələrdən faydalana bilərlər.

Turistlərin hərəkətliliyi müxtəlif yollarla müşahidə oluna bilər. Bir şəhərdəki yaşayış rezervasyonlarının sayını, uçuşların və ya qatarların bilet satışını izləməyi və ya magistral əlaqələrin sıxlığını təhlil etmək yalnız bir təyinat yerinin məcmu səyahət qaydalarını və ya aralarındakı əlaqələri əks etdirir. Fərdi səyahətlər haqqında məlumat vermək üçün, fərdi səyahətçilərin hərəkətini məkana əsaslanan sosial şəbəkələr (LBSN) məlumatları ilə təhlil edirik. LBSNs tərifimiz, Twitter və ya Flickr kimi məzmunun coğrafi etiketlənməsinə imkan verən hər iki sosial şəbəkəni və Foursquare kimi coğrafi şəbəkə saytlarını da əhatə edən Roick and Heuser (2013) tərifini izləyir.

Yanaşmamızın əsas ideyası, istifadəçinin bütün coğrafi etiketli məzmunlarını xronoloji olaraq giriş axınına ayırmaq və evdə olma və səyahət dövrlərinə ayırmaqdır. Evinin xaricindəki ardıcıl check-inlər fərqli metriklərdən istifadə etməklə səciyyələnə bilən səyahətə birləşdirilir (Dietz et al. 2018a). Bu cür gəzintilər birlikdə ziyarət edilən yerləri tapmaq, qalma müddətlərini çıxarmaq (Dietz və Wörndl 2019), onları anlaşılan qruplara toplamaq (Dietz və digərləri 2018b) və ya daha böyük səyahət bölgələrini tapmaq üçün istifadə edilə bilər (Sen və Dietz 2019) ).

Bu yazıda yuxarıda göstərilən yanaşmaları incələşdiririk və genişləndiririk. Müvafiq mövzulara dair ən uyğun ədəbiyyatı nəzərdən keçirdikdən sonra aşağıdakı hissələrdə üç böyük töhfəni təsvir edirik: Əvvəlcə, Foursquare, Twitter və Flickr kimi müxtəlif LBSN-lərdən səyahətlərin alınma metodunu hərtərəfli təsvir edirik. Səfərlərin keyfiyyətini təyin etmək və Sektadakı bir neçə məlumat dəstinin hərəkətlilik göstəricilərini müqayisə etmək üçün metrikləri təsvir edirik. 3. İkincisi, Dietz et al. (2018b) minalanmış səfərləri sosial cəhətlər üzrə qruplaşdırmaq və Sektdə bir Twitter məlumat setində ikinci bir iş. 4. Üçüncüsü, məzhəbdə. 5, səyahətlərdə ortaya çıxan hərəkətlilik modellərini turizm axını şəbəkəsinə çevirmək üçün yeni bir yanaşma təqdim edirik və siyasi və inzibati sərhədlərdən fərqli olaraq həqiqi turist hərəkətliliyi ilə təyin olunan turizm istiqamətlərini tapmaq üçün bir icma aşkarlama yanaşmasından istifadə edirik. Nəhayət, məzhəbdəki tapıntılarımızı yekunlaşdırırıq. 6.

Bu sənədin töhfələri təyin olunan tövsiyəedici sistemlərin fərdiləşdirilməsini yaxşılaşdırmaq üçün istifadə edilə bilər. Çox sayda səyahətçini müşahidə edərək, həqiqi istifadəçilərin necə səyahət etdiklərini və daha real tövsiyələr verməli olduqlarını öyrənirik. Şəhərlərin daha geniş səyahət bölgələrinə məkan qruplaşması, əvvəllər siyasi sərhədlərdən asılı olan bir tövsiyəçi sistem daxilində birbaşa bir bölgə modeli olaraq istifadə edilə bilər (Wörndl 2017 Dietz 2018).


Google Xəritə məsafəsini hesablamaq üçün parametrlər

API sorğusunda aşağıdakı parametrlər mövcuddur:

  • yol şəbəkəsi üçün sürücülük (standart).
  • piyada yolları və # 038 səkilər üçün gəzinti (varsa).
  • velosiped yolları və # 038 üstünlük verilən küçələrlə velosiped sürmək üçün velosiped (mövcud olduqda).
  • ictimai nəqliyyat marşrutları üçün nəqliyyat (mövcud olduqda).

Digər parametrlər üçün orijinal Google Distance Matrix API səhifəsinə baxın:
Google Məsafə Matrix API


5.1 Şəbəkə Təhlili

Şəbəkə analizi, əks halda həll edilməsi çox çətin olacaq bir çox fərqli nəqliyyat problemini həll etmək üçün istifadə edilə bilər. Şəbəkə analizini aparmaq üçün bir şərt, şəbəkə modelinizin olmasıdır. ESRI sözləri ilə desək, bu bir şəbəkə verilənlər bazasıdır. Son dərsdə bir şəbəkə verilənlər bazası yaratmaq üçün bir məşqdən keçdik. Əlbətdə ki, öz şəbəkə modelinizi qurmağınız şəbəkə analizinin bir tələbi deyil. Bunun əvəzinə istifadə edə biləcəyiniz bir sıra satılan şəbəkə modelləri var.

Şəbəkə analizini həll etmək üçün istifadə edilə bilən problemlərin növləri olduqca müxtəlifdir. Hər birini gücləndirən alqoritmlərin ümumi bir xüsusiyyəti, şəbəkə vasitəsilə bir və ya daha çox marşrutun qiymətinin müəyyənləşdirilməsidir. Maliyyət ən çox vaxta və məsafəyə əsaslanır, lakin bir xərc atributunu istədiyiniz şəkildə təyin edə bilərsiniz. Məsələn, şəbəkədəki hər kənarı səhnə dəyərinə görə vurmaq olar. Daha sonra mənzərəli hesaba əsaslanan bir maliyyət parametri yarada və ən mənzərəli marşrutu tapmaq üçün həll yolundan istifadə edə bilərsiniz.

ESRI, Şəbəkə Analitikinin bir hissəsi olaraq qutudan kənar 6 analiz təqdim edir. ESRI bu şəbəkəni "həll edənləri" təhlil edir. Həll edənlər aşağıda hər birinin qısa təsviri ilə birlikdə verilmişdir:

Marşrut həlli

Marşrut həll edən iki və ya daha çox nöqtə arasındakı ən yaxşı marşrutu müəyyənləşdirir. Çoxumuz bu şəbəkə analizindən müntəzəm olaraq istifadə edirik. Google Maps və ya müqayisə edilə bilən bir xidmətdən bir yerdən başqa yerə istiqamət almaq üçün istifadə etdiyiniz zaman xidmət ən yaxşı, ümumiyyətlə ən sürətli marşrutu müəyyənləşdirmək üçün şəbəkə analizi aparır. Bu həlledici müəyyən sayda (yəni səyahət edən satıcı problemi) və ya ən səmərəli sifarişə uyğun olaraq istənilən sayda nöqtəni yönləndirə bilər.

Ən Yaxın Müəssisə Çözücü

Bu həlledici müəyyən bir yerə ən yaxın təsisi təyin etmək üçün istifadə olunur. "Tesis" ifadəsi bir az yanıltıcı ola bilər. Məsələn, bu həlledici qəza yerinə ən yaxın təcili yardım təyin etmək üçün istifadə edilə bilər. Bu vəziyyətdə, ESRI terminologiyasından istifadə edərək təcili yardımlar imkanlar sayılırdı.

Xidmət sahəsi həlli

Müəyyən bir müddətdə (və ya əksinə) təyin olunmuş bir obyektə çata bilən coğrafi bölgəyə xidmət sahəsi deyilir. Bu sahənin sərhədlərini təyin etmək üçün Xidmət Sahəsi Çözücüdən istifadə edə bilərsiniz.

Mənşə Hedefi (OD) Maliyet Matrix Çözücü

OD xərcləri matrisinin həlledicisi ümumiyyətlə mənşə dəsti ilə təyinat dəsti arasındakı ən sürətli marşrutların məsafələrini təyin etmək üçün istifadə olunur. Hər bir mənşə və təyinat arasındakı yol tez-tez düz bir xətt kimi təmsil olunsa da, hər bir cüt yer arasındakı vaxt və məsafə xərclərinə uyğun olan marşrut küçə şəbəkəsini izləyir.

Nəqliyyat vasitəsi marşrutu həlli

Avtomobil marşrutlaşdırma həlli adətən bir sıra dayanacaqlara xidmət göstərmək həvalə edilmiş nəqliyyat vasitələri parkı üçün ən səmərəli marşrutları təyin etmək üçün istifadə olunur.

Məkan ayırma həlli

Yer ayırma həlli, bir obyekt sahəsinin xidmətlərinə ehtiyacı olan yerlərə nə qədər səmərəli xidmət göstərdiyini müəyyənləşdirmək üçün istifadə edilə bilər. Beləliklə, bir sıra namizəd yerləri arasından bir obyekt üçün ən yaxşı yeri seçmək üçün istifadə edilə bilər.


Giriş

Motorlu olmayan nəqliyyatın təşviqi davamlı şəhər inkişafına yönələn bir addımdır. Velosiped və gəzinti ilə səyahətin faydaları arasında fiziki sağlamlığın artması, fosil yanacağından asılılığın azalması, ətraf mühitin çirkləndiricilərinin istehsalının azaldılması, şəhər keçidlərinin tutumundan səmərəli istifadə və vətəndaşların iqtisadi və avtomobil sahibliyi statusu. Motorlu olmayan nəqliyyat növlərinin təşviqi üçün müvafiq infrastruktur və xidmət tələb olunur. Velosiped sürmə vəziyyətində, uyğun təhlükəsizlik, həndəsi dizayn və səki ilə velosiped zolaqlarının olması, vətəndaşların qısa və orta səyahət üçün velosipeddən istifadə etmək istəklərinə əhəmiyyətli təsir göstərə bilər. Velosiped şəbəkəsinin qurulması üçün uyğun marşrutların müəyyənləşdirilməsinin ümumi üsulları iki prinsipə əsaslanır: i) velosiped zolaqlarına lazımi enin ayrılması üçün uyğun şəhər keçidlərinin müəyyənləşdirilməsi və ii) qısa və orta mənzilli səyahətlərin mənşəyi və təyinat yerlərinin müəyyənləşdirilməsi. . Bu mənşə və təyinat yerləri birbaşa statistik sorğularla (müşahidə və sorğu yolu ilə) və ya keçmiş məlumatların dolayı istifadəsi ilə (birbaşa sorğular əsasında hazırlanmış hərtərəfli şəhər nəqliyyat planlarının nəticələri) müəyyən edilə bilər.

Statistik anketlər ciddi elmi prinsiplərə əsaslanır, lakin qaçılmaz səhvlərin olması (məsələn, seçmə xətası), adekvat seçmə toplanmasının yüksək qiyməti və respondentlərin səmərəli əməkdaşlığının təmin edilməsinin çətinliyi bu anketləri nəqliyyat tədqiqatlarının çətin mərhələsinə çevirir. Ağıllı nəqliyyat sistemlərinin geniş tətbiqi, tədqiqatçılara birbaşa əlaqəyə ehtiyac olmadan vətəndaşların səyahət davranışları haqqında faydalı məlumatlar əldə etməyə imkan verir. Son zamanlarda avtomatlaşdırılmış nəqliyyat vasitələrinin yerləşmə sistemlərinin, avtomatik tranzit gediş haqqı toplama sistemlərinin, sürət kameralarının və plaka skanerlərinin mövcudluğu, trafik davranışlarının öyrənilməsi üçün lazımlı xam məlumatlara misilsiz bir giriş təmin edir.

Bu yazıda təklif olunan metod taksi gəzintilərinə aid məlumatlara əsaslanır və bu səbəbdən birbaşa araşdırma tələb etmir. Bu metodda qısa taksi gəzintilərinin mənşəyi və təyinatları qrafikin zirvələri kimi xülasə olunur. Qısa səyahətlər, bu işdə 4 km olduğu təxmin edilən velosipedlə keçilən mümkün məsafədəki səyahətlərdir. İki zirvə arasında bir səyahət edilərsə, bir qövs ilə birləşdirilirlər. İki nöqtə arasındakı səyahət sayı, müvafiq zirvələri birləşdirən qövsün ağırlığı kimi modelləşdirilmişdir. Səyahət qrafiki kimi modelləşdirmə, daha əhəmiyyətli səyahət əlaqələri olan nöqtələri müəyyənləşdirmək üçün toplum anlayışından, yəni qruplardan istifadə etmək üçün zəmin yaratdı. Bu əsasda, qrafiq icmalar aşkar edildikdən sonra, hər bir icmada ən qısa müddətli səyahət nisbətləri ən yüksək olan nöqtə təyin olundu və sonra iki nöqtəli bir riyazi model əsasında bu nöqtələri birləşdirən ən yaxşı şəbəkələr əldə edildi. Modelin birinci hədəfi, istifadəçilərin məqsədi olaraq şəbəkədəki ümumi səyahət xərclərini (məsafə və ya vaxt) minimuma endirir. While, the second objective minimizes the total network length as planners’ objective. Therefore, the model by considering a trade-off between users and planners objectives proposes some non-dominated (pareto-optimal) bike networks.

The rest of the paper is organized as follows: A review of application of graph theory in transportation networks, the usage of information of taxi positioning systems, and methods of bike network design are presented in section “Review of literature”. In section “Research method”, a methodology of identifying the non-dominated bike networks in a city is proposed based on integrating a community detection method and a bi-objective optimization problem. Section “Data and results” is devoted to analyzing the results of applying the presented method on a real case study of Isfahan network.


Understanding EIGRP Command Output

Show ip eigrp traffic

This command is used to display information about EIGRP named configurations and EIGRP autonomous-system (AS) configurations. The output of this command shows the information that has been exchanged between the neighboring EIGRP router. An explanation of each output field follows the table.

Configuration Explanations

Hellos sent/received shows the number of hello packets sent and received (sent -1927/received - 1930).

Updates sent/received displays the number of update packets sent and received (sent-20/received-39).

Queries sent/received means the number of query packets sent and received (sent-10/received-18).

Replies sent/received shows the number of reply packets sent and received (sent-18/received-16).

Acks sent/received stands for the number of acknowledgment packets sent and received (sent-66/received-41).

SIA-Queries sent/received means number of stuck in active query packets sent and received (sent-0/received-0).

SIA-Replies sent/received displays the number of stuck in active reply packets sent and received (sent-0/received-0).

Hello Process ID is the hello process identifier (270).

PDM Process ID stands for protocol-dependant module IOS process identifier (251).

Socket Queue displays the IP to EIGRP Hello Process socket queue counters (current-0/max-2000/highest-1/drops-0).

Input Queue shows the EIGRP Hello Process to EIGRP PDM socket queue counters (current-0/max-2000/highest-1/drops-0).

Show ip eigrp topology

This command only displays feasible successors. To display all entries in the topology table, use the show ip eigrp topology all-links command. An explanation of each output field follows the table.

Configuration Explanations

A means active. This could also show a P, meaning passive.

10.2.4.0/24 is the destination or mask.

0 successors shows how many successors (or paths) are available for this destination if successors is capitalized, the route is in transition.

FD is 512640000 shows the feasible distance, which is the best metric to reach this destination or the best metric known when the route went active.

tag is 0x0 can be set and/or filtered using route maps with the set tagmatch tag əmrlər.

Q means a query is pending. This field can also be: U, for update pending or R, for reply pending.

1 replies shows the number of outstanding replies.

active 00:00:01 shows how long this route has been active.

query origin: Local origin shows this route originated the query. This field can also be: Multiple origins, meaning that multiple neighbors have sent queries on this destination, but not the successor or Successor origin, meaning the successor originated the query.

via 10.1.2.2 shows that we learned of this route from a neighbor whose IP address is 10.1.2.2. This field can also be: Connected, if the network is directly connected to this router Redistributed, if this route is being redistributed into EIGRP on this router or Summary, if this is a summary route generated on this router.

(Infinity/Infinity) shows the metric to reach this path through this neighbor in the first field, and the reported distance through this neighbor in the second field.

r shows that we have queried this neighbor and are waiting for a reply.

Q is the send flag for this route, meaning there is a query pending. This field can also be: U, meaning there is an update pending or R, meaning there is a reply pending.

Serial1 is the interface through which this neighbor is reachable.

Via 10.1.1.2 shows the neighbor from which we are waiting for a reply.

r shows that we have queried this neighbor about the route and have not yet received a reply.

Serial0 is the interface through which this neighbor is reachable.

Via 10.1.2.2 (512640000/128256), Serial1 shows we are using this route (indicates which path the next path/destination will take when there are multiple routes of equal cost).

Show ip eigrp topology <network>

This command displays all entries in the topology table for this destination, not just feasible successors. An explanation of each output field follows the table.

Configuration Explanations

State is Passive means the network is in passive state, or, in other words, we are not looking for a path to this network. Routes are almost always in a passive state in stable networks.

Query origin flag is 1 If this route is active, this field provides information on who originated the query.

0: This route is active but no query has been originated for it (we are searching for a feasible successor locally).

1: This router originated the query for this route (or the route is passive).

2: Multiple diffusing computations for this query. This router has received more than one query for this route from more than one source.

3: The router that we learned the path to this network from is querying for another route.

4: Multiple query sources for this route, including the router through which we learned this route. Similar to 2, but it also means there is a query origin string which describes the queries outstanding for this path.

2 Successor(s) means there are two feasible paths to this network.

FD is 307200 shows the best current metric to this network. If the route is active, this indicates the metric of the path we were previously using to route packets to this network.

Routing Descriptor Blocks Each of the following entries describes one path to the network.

10.1.1.2 (Ethernet1) is the next hop to the network and the interface that next hop is reached through.

from 10.1.2.2 is the source of this path information.

Send flag is:

0x0: If there are packets that need to be sent in relation to this entry, this indicates the type of packet.

0x1: This router has received a query for this network, and needs to send a unicast reply.

0x2: This route is active, and a multicast query should be sent.

0x3: This route has changed, and a multicast update should be sent.

Composite metric is (307200/281600) shows the total calculated costs to the network. The first number in the parentheses is the total cost to the network through this path, including the cost to the next hop. The second number in the parentheses is the reported distance, or, in other words, the cost the next hop router uses.

Route is Internal means this route was originated within this EIGRP autonomous system (AS). If the route was redistributed into this EIGRP AS, this field would indicate that the route is External.

Vector metric shows the individual metrics used by EIGRP to calculate the cost to a network. EIGRP does not propagate total cost information throughout the network the vector metrics are propagated, and each router computes the cost and reported distance individually.

Minimum bandwidth is 10000 Kbit shows the lowest bandwidth on the path to this network.

Total delay is 2000 microseconds shows the sum of the delays on the path to this network.

Reliability is 0/255 shows a reliability factor. This number is calculated dynamically, but is not used by default in metric calculations.

Load is 1/255 indicates the amount of load the link is carrying. This number is calculated dynamically, and is not used by default when EIGRP calculates the cost to use this path.

Minimum MTU is 1500 This field is not used in metric calculations.

Hop count is 2 This is not used in metric calculations, but does limit the maximum size of an EIGRP AS. The maximum number of hops that EIGRP will accept is 100 by default, although the maximum can be configured to 220 with metric maximum hops.

If the route is external, the following information is included. An explanation of each output field follows the table.

Configuration Explanations

Originating Router shows that this is the router that injected this route into the EIGRP AS.

External AS shows the Autonomous System this route came from (if there is one).

External Protocol shows the protocol this route came from (if there is one).

external metric shows the internal metric in the external protocol.

Administrator Tag can be set and/or filtered using route maps with the set tagmatch tag əmrlər.

Show ip eigrp topology [active | pending | zero-successors]

Same output format as show ip eigrp topology, but it also shows some portion of the topology table.

Show ip eigrp topology all-links

Same output format as show ip eigrp topology, but it also shows all links in the topology table, rather than just feasible successors.