|
|
@@ -0,0 +1,56 @@
|
|
|
+---
|
|
|
+tags: [doktoritöö, metoodika, kesksus, betweenness, valideerimine]
|
|
|
+loodud: 2026-09-15
|
|
|
+---
|
|
|
+
|
|
|
+# 09 Kesksus vs nõudlusmudel (pilotkatse)
|
|
|
+
|
|
|
+## Taust
|
|
|
+
|
|
|
+Tivadar Danka (The Palindrome) teaser graafiteooria videole – ta ehitas kodulinna tänavatest graafi ja arvutas **pikkusega kaalutud edge centrality** ja väitis: *"Without any traffic data, this map perfectly shows which streets are most painful to navigate during rush hour."*
|
|
|
+
|
|
|
+Lingid: [tviit](https://x.com/TivadarDanka/status/2099203968538903015) · [artikkel/teadaanne](https://thepalindrome.org/p/you-asked-for-graph-theory-im-going) (video pole veel väljas)
|
|
|
+
|
|
|
+**Küsimus:** kas puhas struktuurne kesksus asendab nõudlusmudelit **hõreasustuses** – st kas Danka väide kehtib ka seal, kus meie meetod töötab?
|
|
|
+
|
|
|
+## Meetod
|
|
|
+
|
|
|
+- **Võrk:** Valga vald, OSM (osmnx 2.1.0), kohalik teedevõrk (residential/unclassified/service/track/living_street), 3 960 sõlme, 6 984 kohalikku lõiku
|
|
|
+- **Kesksus:** `networkx.edge_betweenness_centrality`, `weight="length"`, `k=100`, `seed=42` (sama seade nagu `valga_analysis.py`)
|
|
|
+- **Valideerimisandmed:** Transpordiameti 2025 riigimaanteede loendused (`results/validation/validation_2025.csv`), väljapääsupunktide kaupa
|
|
|
+- **Võrdlus:** Spearman + log-log korrelatsioon loendusega (AKÖL autot/ööp)
|
|
|
+- **Skript:** `liiklussagedus/centrality_pilot.py` · **väljund:** `results/centrality_pilot/`
|
|
|
+
|
|
|
+## Tulemused (Spearman loendusega)
|
|
|
+
|
|
|
+| Grupp | n | Gravitatsioonimudel (trips) | Kesksus (serva-BC summa) | Kesksus (sõlme-BC) | Hübriid 50/50 |
|
|
|
+|---|---|---|---|---|---|
|
|
|
+| **Kõik** | 951 | **+0.346** | +0.125 | +0.016 | +0.301 |
|
|
|
+| Kõrvalmaanteed | 651 | **+0.329** | +0.168 | +0.060 | +0.300 |
|
|
|
+| Tugimaanteed | 189 | **+0.417** | +0.138 | −0.023 | +0.323 |
|
|
|
+| Põhimaanteed (transit) | 111 | −0.150 | −0.097 | – | −0.102 |
|
|
|
+| Teisaldatav loendus | 718 | **+0.326** | +0.095 | +0.027 | +0.271 |
|
|
|
+| Mudelloendus | 141 | +0.134 | −0.138 | −0.044 | +0.007 |
|
|
|
+
|
|
|
+(log-log r tugimaanteedel: kesksus +0.57…+0.62 – log-skaalal tugev seos, kuigi Spearman nõrk)
|
|
|
+
|
|
|
+## Järeldused
|
|
|
+
|
|
|
+1. **Struktuur üksi on hõreasustuses nõrk ennustaja** (ρ ≈ 0.13; sõlme-kesksus praktiliselt 0). Danka "without any traffic data" väide **ei kandu üle** hõredale maapiirkonnale – seal määrab liikluse nõudlus (rahvastik, atraktorid), mitte võrgu topoloogia.
|
|
|
+2. **Nõudlusmudel (gravitatsioon) on selgelt parem** (ρ ≈ 0.35–0.42) – see kinnitab meie metoodika põhjendust.
|
|
|
+3. **Lihtne 50/50 hübriid ei paranda** tulemust – kesksus lisab sellisel kujul müra, mitte infot.
|
|
|
+4. Põhimaanteedel on mõlemad negatiivsed (läbisõit/transit domineerib) – sama muster, mis varem dokumenteeritud ([[Liiklussageduse kaudne hindamine/02_Metoodika/07 Valideerimine]]).
|
|
|
+5. Tugimaanteedel on kesksuse **log-log seos tugev** (+0.6) – võimalik, et keskus kannab infot *suurusjärgu* kohta, isegi kui pingerea järjekord ei klapi.
|
|
|
+
|
|
|
+## Soovitused edasiseks
|
|
|
+
|
|
|
+- **Kesksus tunnusena, mitte liidetavana:** panna kesksus ML-mudelisse (koos rahvastiku, teeklassi, lähedusega) – vt [[Liiklussageduse kaudne hindamine/02_Metoodika/08 ML-põhised meetodid]].
|
|
|
+- **Nõudlusega kaalutud kesksus:** betweenness, kus lähtepunktid on kaalutud rahvastiku/POI-dega (demand-weighted betweenness) – teoreetiliselt õigem kui toores BC.
|
|
|
+- **Mitme valla peale korrata** (Otepää, Tõrva, Võru) – kas muster püsib.
|
|
|
+- **Kirjandus:** Gao 2013 (`10.1068/b38141`), Akbarzadeh 2017 (`10.1007/s11116-017-9814-y`, nõudlus+kesksus), Kirkley 2018 (`10.1038/s41467-018-04978-z`), Jayasinghe 2015 (`10.7708/ijtte.2015.5(2).05`) – kõik lisatud Zoterosse kogumikku „doktoritöö".
|
|
|
+
|
|
|
+## Piirangud
|
|
|
+
|
|
|
+- Betweenness k=100 valimiga; võrk on tugevalt killustunud (618 komponenti) – väljapääsupunktide kesksus on komponendipõhine
|
|
|
+- Võrdlus toimub **väljapääsupunkti** tasemel (mitte lõigu tasemel) – lõigupõhine test annaks detailsema pildi
|
|
|
+- Gravitatsioonimudeli `trips` väärtused on ise mudeliväljundid (mitte sõltumatud andmed)
|
