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；

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(δkt)＝U(δkt)ψ(0) (1)其中，ψ(0)是游走者的初始状态，δk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δk的情况下，计算出复数状态向量ψ(δkt)，共有I项，I为子区域数目，对于第i项ψi(δkt)，其2

平方表示在时刻t车辆出现在子区域Ni的概率，并将其记为Modei(δkt)＝ψi(δkt)；将所有子区域的概率模式进行汇总，得到以下概率模式：Mode(δkt)＝(Mode1(δkt),Mode2(δkt),…,ModeI(δkt)) (2)且∑Mode(δkt)＝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δk，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Ni上生成的所有概率模式。

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(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Ni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。

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(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 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。