基于空铁联运超网络的旅客最优路径选择研究
发布时间：2021-09-03 02:42
近年来,随着人民生活水平的提高和交通网络建设的继续推进,具有安全、舒适、快捷等优势的高速铁路逐渐成为旅客远距离出行的重要选择。高速铁路的兴起,严重影响了民航在客运市场的占有情况,给民航运输带来了前所未有的挑战。为解决客运市场竞争问题,中国铁路总公司与民用航空局签署了推进空铁联运的战略合作协议,努力构建共同合作、互利共赢的局面。在快速发展的空铁联运一体化背景下,空铁联运网络化运营模式已经势在必行,旅客出行选择也随着空铁联运网络的不断完善而变得多样化。为了更好的推动空铁联运发展,为旅客远距离出行提供更加便捷的出行方案。本文将超网络理论引入空铁联运网络中,利用Pajek软件、MATLAB软件及Origin软件,对空铁联运超网络拓扑特性及鲁棒性进行研究,并根据旅客出行需求构建出行费用函数,在空铁联运超网络中为旅客提供最优出行路径:（1）将旅客利用高铁、民航等运输工具实现跨城市出行的行为定义为旅客的远距离出行,并将整个出行过程划分为城市间出行、城市内部出行,以便对远距离出行进行网络分析;以存在高铁站或民航机场的城市为节点,两城市间有民航或高铁直达则有连边,选取336个节点、10343条边构建高铁...
【文章来源】：兰州交通大学甘肃省
【文章页数】：80 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
规则网络示意图
基于空铁联运超网络的旅客最优路径选择研究12(a)(b)(c)图2.1规则网络示意图2.1.2ER随机网络模型ER随机网络与规则网络完全相悖，是由Erdos和Renyi两位数学家提出。该网络节点之间是按照概率P进行随机连接，且生成的随机网络中，所有节点的性质都相同。一般情况下，随机网络的聚类系数C1，节点度分布服从泊松分布。具体如图2.2所示。P=1P=0.6P=0.2P=0图2.2随机网络示意图2.1.3WS小世界网络模型小世界网络最典型的特征就是节点容易出现抱团现象，社交圈就是一个典型的小世界网络，例如一位从事交通运输行业的工作人员，他的社交圈更多的是同样从事该领域或与该领域相关的工作人员。小世界网络同时具有较小的平均路径长度和较大的聚类系数，且节点度分布服从指数分布。因此WS小世界网络比较符合现实世界的网络。小世界网络是在节点为N的规则网路基础上，让每个节点与相邻的M个节点相连，接下来以概率P对任意两点进行连接。P=0时，小世界网络呈现为规则网络；P=1时，小世界网络呈现为随机网络。P=0P=0.4P=1图2.3小世界网络示意图
基于空铁联运超网络的旅客最优路径选择研究12(a)(b)(c)图2.1规则网络示意图2.1.2ER随机网络模型ER随机网络与规则网络完全相悖，是由Erdos和Renyi两位数学家提出。该网络节点之间是按照概率P进行随机连接，且生成的随机网络中，所有节点的性质都相同。一般情况下，随机网络的聚类系数C1，节点度分布服从泊松分布。具体如图2.2所示。P=1P=0.6P=0.2P=0图2.2随机网络示意图2.1.3WS小世界网络模型小世界网络最典型的特征就是节点容易出现抱团现象，社交圈就是一个典型的小世界网络，例如一位从事交通运输行业的工作人员，他的社交圈更多的是同样从事该领域或与该领域相关的工作人员。小世界网络同时具有较小的平均路径长度和较大的聚类系数，且节点度分布服从指数分布。因此WS小世界网络比较符合现实世界的网络。小世界网络是在节点为N的规则网路基础上，让每个节点与相邻的M个节点相连，接下来以概率P对任意两点进行连接。P=0时，小世界网络呈现为规则网络；P=1时，小世界网络呈现为随机网络。P=0P=0.4P=1图2.3小世界网络示意图
【参考文献】：
期刊论文
[1]铁路货运系统超网络协同度研究[J]. 钱名军,李引珍,江涌,巩亮,王亚浩. 铁道科学与工程学报. 2019(11)
[2]基于复杂网络的中国民航网络鲁棒性分析[J]. 谢本凯,李琴,黄龚迪,林睿浚,李五双. 物流技术. 2019(07)
[3]基于高铁竞争关系下民航客运航线网络布局策略研究[J]. 周婷婷,张嘉伟,胡珉浩,高迁钎,刘宇洁,黄鹏. 智库时代. 2019(22)
[4]基于两阶段博弈模型的高铁民航竞合关系研究[J]. 骆嘉琪,匡海波,冯涛,宋东平. 系统工程理论与实践. 2019(01)
[5]基于超网络的线上线下舆情演化模型研究[J]. 迟钰雪,刘怡君. 系统工程理论与实践. 2019(01)
[6]蛋白复合物超网络特性分析及应用[J]. 胡枫,刘猛,赵静,雷蕾. 复杂系统与复杂性科学. 2018(04)
[7]上海市公交超网络拓扑特征与鲁棒性分析[J]. 陆睿敏,郭进利. 数学的实践与认识. 2018(20)
[8]考虑距离因素的多方式交通超级网络均衡配流模型及算法[J]. 周豪,四兵锋,汪勤政. 山东科学. 2018(03)
[9]空铁联运模式下城市对运力分析[J]. 李诣. 科技创新与应用. 2017(31)
[10]基于超级网络的空铁联合交通流分布模型[J]. 戴福青,庞笔照,袁婕,赵元棣. 武汉理工大学学报(交通科学与工程版). 2017(05)
硕士论文
[1]基于博弈论的高速铁路与民航合作策略研究[D]. 张曦.北京交通大学 2018
[2]旅客空铁联运路径选择可视分析[D]. 李运隆.西南交通大学 2018
[3]高速铁路与民航运输竞合关系分析研究[D]. 鲁长安.山东大学 2015
[4]基于可达性的中国民航和高铁竞合关系分析[D]. 王琪.江西师范大学 2015
[5]空铁联运综合信息系统总体框架研究[D]. 刘雯.中国民航大学 2015
[6]高铁与民航运输经营博弈研究[D]. 吴泽兵.兰州交通大学 2014
[7]铁路与航空旅客联合运输可行性研究[D]. 黄璇.同济大学 2008
本文编号：3380241
【文章来源】：兰州交通大学甘肃省
【文章页数】：80 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
规则网络示意图
基于空铁联运超网络的旅客最优路径选择研究12(a)(b)(c)图2.1规则网络示意图2.1.2ER随机网络模型ER随机网络与规则网络完全相悖，是由Erdos和Renyi两位数学家提出。该网络节点之间是按照概率P进行随机连接，且生成的随机网络中，所有节点的性质都相同。一般情况下，随机网络的聚类系数C1，节点度分布服从泊松分布。具体如图2.2所示。P=1P=0.6P=0.2P=0图2.2随机网络示意图2.1.3WS小世界网络模型小世界网络最典型的特征就是节点容易出现抱团现象，社交圈就是一个典型的小世界网络，例如一位从事交通运输行业的工作人员，他的社交圈更多的是同样从事该领域或与该领域相关的工作人员。小世界网络同时具有较小的平均路径长度和较大的聚类系数，且节点度分布服从指数分布。因此WS小世界网络比较符合现实世界的网络。小世界网络是在节点为N的规则网路基础上，让每个节点与相邻的M个节点相连，接下来以概率P对任意两点进行连接。P=0时，小世界网络呈现为规则网络；P=1时，小世界网络呈现为随机网络。P=0P=0.4P=1图2.3小世界网络示意图
基于空铁联运超网络的旅客最优路径选择研究12(a)(b)(c)图2.1规则网络示意图2.1.2ER随机网络模型ER随机网络与规则网络完全相悖，是由Erdos和Renyi两位数学家提出。该网络节点之间是按照概率P进行随机连接，且生成的随机网络中，所有节点的性质都相同。一般情况下，随机网络的聚类系数C1，节点度分布服从泊松分布。具体如图2.2所示。P=1P=0.6P=0.2P=0图2.2随机网络示意图2.1.3WS小世界网络模型小世界网络最典型的特征就是节点容易出现抱团现象，社交圈就是一个典型的小世界网络，例如一位从事交通运输行业的工作人员，他的社交圈更多的是同样从事该领域或与该领域相关的工作人员。小世界网络同时具有较小的平均路径长度和较大的聚类系数，且节点度分布服从指数分布。因此WS小世界网络比较符合现实世界的网络。小世界网络是在节点为N的规则网路基础上，让每个节点与相邻的M个节点相连，接下来以概率P对任意两点进行连接。P=0时，小世界网络呈现为规则网络；P=1时，小世界网络呈现为随机网络。P=0P=0.4P=1图2.3小世界网络示意图
【参考文献】：
期刊论文
[1]铁路货运系统超网络协同度研究[J]. 钱名军,李引珍,江涌,巩亮,王亚浩. 铁道科学与工程学报. 2019(11)
[2]基于复杂网络的中国民航网络鲁棒性分析[J]. 谢本凯,李琴,黄龚迪,林睿浚,李五双. 物流技术. 2019(07)
[3]基于高铁竞争关系下民航客运航线网络布局策略研究[J]. 周婷婷,张嘉伟,胡珉浩,高迁钎,刘宇洁,黄鹏. 智库时代. 2019(22)
[4]基于两阶段博弈模型的高铁民航竞合关系研究[J]. 骆嘉琪,匡海波,冯涛,宋东平. 系统工程理论与实践. 2019(01)
[5]基于超网络的线上线下舆情演化模型研究[J]. 迟钰雪,刘怡君. 系统工程理论与实践. 2019(01)
[6]蛋白复合物超网络特性分析及应用[J]. 胡枫,刘猛,赵静,雷蕾. 复杂系统与复杂性科学. 2018(04)
[7]上海市公交超网络拓扑特征与鲁棒性分析[J]. 陆睿敏,郭进利. 数学的实践与认识. 2018(20)
[8]考虑距离因素的多方式交通超级网络均衡配流模型及算法[J]. 周豪,四兵锋,汪勤政. 山东科学. 2018(03)
[9]空铁联运模式下城市对运力分析[J]. 李诣. 科技创新与应用. 2017(31)
[10]基于超级网络的空铁联合交通流分布模型[J]. 戴福青,庞笔照,袁婕,赵元棣. 武汉理工大学学报(交通科学与工程版). 2017(05)
硕士论文
[1]基于博弈论的高速铁路与民航合作策略研究[D]. 张曦.北京交通大学 2018
[2]旅客空铁联运路径选择可视分析[D]. 李运隆.西南交通大学 2018
[3]高速铁路与民航运输竞合关系分析研究[D]. 鲁长安.山东大学 2015
[4]基于可达性的中国民航和高铁竞合关系分析[D]. 王琪.江西师范大学 2015
[5]空铁联运综合信息系统总体框架研究[D]. 刘雯.中国民航大学 2015
[6]高铁与民航运输经营博弈研究[D]. 吴泽兵.兰州交通大学 2014
[7]铁路与航空旅客联合运输可行性研究[D]. 黄璇.同济大学 2008
本文编号：3380241
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