一种基于非均质性空间的加权Vorono的物流园区腹地界定模型的制作方法

本发明属于物流
技术领域：
，更具体地，涉及一种基于非均质性空间的加权vorono的物流园区腹地界定模型。
背景技术：
：物流园区腹地界定是物流园区规划的重要部分。物流园区腹地产生的物流需求量直接决定了物流园区的建设规模。近年来，我国物流园区不管是从数量上还是规模上较以前都有很大的发展，然而，根据国家发展改革委员会公布的统计数据显示，我国物流园区平均空置率达到60％。其主要原因在于没有科学地划分物流园区腹地。现有物流园区建设往往凭借经验确定物流园区的腹地范围，并进一步计算物流园区的规模。但由于经验的不可靠性，结果有可能造成物流园区的建设几年后就不能满足其腹地相关产业的物流需求，也可能远远超过了腹地所需要的物流服务量，造成资金、设备、土地、人力等各方面的浪费。目前常见的定量腹地界定方法有：隶属度模型、断裂点模型、势能模型与voronoi图。其中，隶属度模型考虑了经济因素及距离对腹地的影响，但其未考虑交通及不同物流园区自身的规模(吸引力)的差异等影响因素。此外其交叉腹地的存在不适合有竞争性物流园区的腹地界定。断裂点模型同时考虑了距离及不同空间对象(物流园区)自身的规模(吸引力)差异，但其未考虑交通因素对腹地的影响，同时边界的确定较主观，也无法判断重叠区域的附属。势能模型也同时考虑了距离及不同空间对象(物流园区)自身的规模(吸引力)差异，其边界确定较为客观，但其未考虑交通因素对腹地影响。既有的voronoi图理论方法虽然克服了上述传统空间划分模型在空间划分连续精确性上的不足，但是既有的voronoi图理论方法直接运用于物流园区的腹地界定中存在着以下的不足之处：(1)既有的常规voronoi图、加权voronoi图忽略了交通网络因素和区域差异性因素所导致的物流园区所处空间的非均质性；(2)既有的基于交通网络的voronoi图忽略了空间目标的权重因素，即物流园区中心性强度；这些问题导致了既有的voronoi图理论直接应用到物流园区腹地界定中将导致划分不精确。技术实现要素：针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种基于空间非均质性加权voronoi图的物流园区腹地界定模型建模方法，将物流园区的中心性强度作为空间目标的权重参数、将交通网络因素和区域综合实力因素作为引起空间非均质性的参数引入到物流园区腹地界定中，使得物流园区腹地划分更准确。为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了基于空间非均质性加权voronoi图的物流园区腹地界定模型建模方法，包括如下步骤：(1)将空间目标的权重和空间介质的不均匀性作为参数，构建基于空间非均质性的加权voronoi图；(2)以量化的物流园区的中心性强度作为空间目标的权重参数、量化的区域的综合实力参数以及交通网络参数作为空间非均质性参数，基于步骤(1)建立的加权voronoi图，构建物流园区腹地界定模型。优选地，上述物流园区腹地界定模型建模方法，基于空间非均质性的加权voronoi图如下：其中，sn(pi,λi)为空间目标pi的voronoi图区域；p为空间目标的集合；为非均质性空间中的空间目标pi的距离或时间函数；x为空间中任一点；λi为空间目标pi的权重，j为空间目标编号；优选地，上述物流园区腹地界定模型建模方法，其中，sn(pi,ci)为物流园区pi的voronoi图区域；p为物流园区的集合，为基于交通网络因素和区域综合实力因素引起空间非均质性的物流园区pi的距离或时间函数，t为交通网络参数，r为区域综合实力参数，x为voronoi图区域中任一点；ci为物流园区pi的中心性强度。优选地，上述物流园区腹地界定模型建模方法，获取物流园区的中心性强度参数的方法如下：(a)通过各物流园区统计数据资料及各因子所占权重，得到原始数据；(b)通过主成分分析法得到物流园区的中心性强度参数，包括原始数据的标准化处理、计算指标数据的相关矩阵、确定主成分、获得主成分的特征向量矩阵、主成分得分矩阵，基于每个主成分的特征值占所提取主成分总特征值之和的比例通过加权获得综合得分；(c)利用最小—最大规范化方法对综合得分进行数据变换，将综合得分映射到数据区间上〔1,2〕，得到物流园区的中心性强度值。优选地，上述物流园区腹地界定模型建模方法，获取区域综合实力参数的方法如下：(d)通过区域经济规模及经济质量统计数据及各因子所占权重，得到原始数据；(e)通过主成分分析法对原始数据进行处理得到区域综合实力参数，包括原始数据的标准化处理、计算指标数据的相关矩阵、确定主成分、获得主成分的特征向量矩阵、主成分得分矩阵，基于每个主成分的特征值占所提取主成分总特征值之和的比例通过加权获得综合得分；(f)利用最小—最大规范化方法对综合得分进行数据变换，将综合得分映射到数据区间上〔1,2〕，得到区域综合实力参数值总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，能够取得下列有益效果：本发明提供基于空间非均质性加权voronoi图的物流园区腹地界定模型建模方法，将空间目标的权重和空间的非均质性作为影响因素引入到voronoi图中，并将物流园区的空间目标的权重因素和空间非均质性因素进行量化后进行建模。由于本发明的方法同时考虑了空间目标的权重、交通网络因素及区域综合实力因素等非均质因素，能够充分反应物流园区腹地的形成机理，避免了目前传统腹地界定模型考虑因素单一的局限，因此所建立的模型可用于快速地进行物流园区腹地精确界定。附图说明图1是本发明提供的基于空间非均质性加权voronoi图的物流园区腹地界定模型建模方法的流程示意图。具体实施方式为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。参照图1，实施例提供的基于空间非均质性加权voronoi图的物流园区腹地界定模型建模方法包括如下步骤：(1)将空间目标的权重和空间介质的不均匀性作为参数，构建基于空间非均质性的加权voronoi图；其中，sn(pi,λi)为空间目标pi的voronoi图区域；p为空间目标的集合；为非均质性空间中的空间目标pi的距离或时间函数；x为空间中任一点；λi为空间目标pi的权重，j为空间目标编号；(2)以量化的物流园区中心性强度作为空间目标的权重参数、量化的区域综合实力参数以及交通网络参数作为空间非均质性参数，基于步骤(1)建立的加权voronoi图，构建物流园区腹地界定模型：其中，sn(pi,ci)为物流园区pi的voronoi图区域；p为物流园区的集合，为基于交通网络因素和区域综合实力因素引起空间非均质性的物流园区pi的距离或时间函数，t为交通网络速度参数，r为区域综合实力参数，x为voronoi图区域中任一点；ci为物流园区pi的中心性强度。实施例中，获取流园区中心性强度参数ci的方法，首先需要构建相应的评价指标体系如下表1：表1流园区中心性强度评价指标体系列表通过各物流园区统计数据资料及各因子所占权重，得到原始数据。通过主成分分析法得到物流园区的中心性强度参数，包括原始数据的标准化处理、计算指标数据的相关矩阵、确定主成分、获得主成分的特征向量矩阵、主成分得分矩阵，基于每个主成分的特征值占所提取主成分总的特征值之和的比例最终通过加权获得综合打分；利用最小—最大规范化方法对综合得分进行数据变换，将其映射到数据区间上〔1,2〕，得到物流园区的中心性强度值。获取区域综合实力参数r的方法，首先构建如下表2所列的评价指标体系，再通过主成分分析法获得最终区域综合实力参数。表2区域综合实力参数评价指标体系列表实施例中，根据中华人民共和国国内公路设计标准(《中华人民共和国公路工程技术标准(jtgb01－2003)》)中所规定的道路设计速度标准，并以均质的非交通网络区域(交通网络以外的其他连续的陆地部分)的设计速度为20km/h为参照标准，分别计算出不同级别的道路相对于非交通网络区域(结晶算法中正常的结晶速度1)的相对速度即为交通网络的结晶速度参照表3。表3不同等级道路的相对速度值道路级别铁路高速公路国道省道非交通网络区域行驶速度120km/h120km/h80km/h60km/h20km/h相对速度(sj)66431本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。当前第1页12