基于客流加权的重庆轨道网络复杂性分析及关键节点识别
发布时间：2021-10-15 19:01
轨道网络关键节点的识别和站点分级管理体系的构建将会对轨道网络的运营效率起着较大的影响。采用复杂网络理论对轨道网络关键节点进行研究,是近年来的热点。现阶段对轨道关键节点识别的研究多集中在网络结构领域,对于加载客流量后轨道加权网络关键节点识别的研究较少,且研究多处于理论阶段,对于分析结果的应用不足。因此,本文基于客流网络对重庆市轨道加权网络特性展开研究,对重庆市轨道网络节点重要度进行排序,识别轨道网络中的关键节点,构建重庆市轨道交通网络站点分级管理体系,对定位网络关键节点,指导轨道网络的合理规划及相关管理措施的制定,具有重要的理论和应用价值。具体研究内容如下:首先,本文基于Space L空间构建重庆市轨道网络拓扑结构模型,对重庆市轨道模型的复杂网络特性指标进行统计分析。发现轨道网络度分布的尾部服从幂率分布,从而验证重庆市轨道网络具有无标度特性及小世界特性。然后,引入重庆市轨道网络客流量数据作为权重,建立重庆市轨道加权网络模型,进一步探究重庆市轨道交通网络中的客流分布与网络拓扑结构之间的联系。接着,综合考虑轨道网络拓扑结构特性以及网络客流分布的因素,建立了两个方面四个指标的节点重要度评价指标...
【文章来源】：重庆交通大学重庆市
【文章页数】：92 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
拓扑结构示意图：(a)最近邻耦合规则网络(b)WS小世界网络(c)随机网络[6]
重庆交通大学硕士学位论文22现以具体实例说明SpaceL模型。图3.1（a）所示为两条轨道线路，线路1包含5个站点，线路2包含4个站点，其中站点3为连接两线路的换乘站点。采用SpaceL方法，将车站视为网络模型中的节点，站点间的连接关系视为网络模型中的边，构造基于SpaceL方法下的轨道交通网络模型如图3.1（b）所示：图3-1(a)轨道线路示意图；(b)L型空间模型根据图3.1（b）所示的轨道交通网络模型构建网络模型矩阵，若两个节点之间直接相连，则将节点间的边赋值为1，若两节点之间不相连，则将节点间的边赋值为0，构建基于SpaceL空间下的轨道网络模型矩阵如表3.1所示：表3.1SpaceL模型矩阵3.1.2SpaceP法SpaceP法也被称为直达法，在Space-P模型中仍把轨道站点抽象为节点，将不需要换乘就可以直达的车站之间用边来连接，而不必考虑两个车站是否相邻。Space-P方法构造的轨道网络拓扑图能够描述线网的换乘特性。基于P型空间的网络表述与基于L型空间相比在节点定义上相同，但在节点间连接关系的条件上更为宽松。在P型空间里两节点间路径长度可以看作出行必须的换乘次数，P型空间也被称作换乘空间。（a）（b）
第3章重庆市轨道网络复杂性分析23SpaceP模型以换乘站为中心点将线路不同的站点划分为不同的聚类，同一线路上的站点之间相互连接，不同线路的站点之间以换乘站点作为连接。用这种方法构建的网络，描述了线路间的换乘特性。SpaceP法可以较为直观的描述轨道网络的连通性、轨道网络换乘便捷程度以及轨道站点间的可达性等问题。针对于图3.2（a）所示的轨线路图，将轨道站点视为网络中的节点，同一条线路上的站点间两两相连，不同线路间通过换乘站点相连。P型空间的表示方法如图2.3所示：图3-2(a)轨道线路示意图；(b)P型空间模型根据图3.2（b）所示的轨道交通网络模型构建网络模型矩阵，若两节点属于同一条轨道线路，则将两节点间的边赋值为1，若两节点属于不同线路，则将节点间的边赋值为0，换乘站点与两条线路中其他节点之间都存在连接边，边赋值均为1。构建基于SpaceP空间下的轨道网络模型矩阵如表3.2所示：表3.2SpaceP模型矩阵不同的网络拓扑结构构造方法会对网络性质的分析造成较大影响。而不同城市的轨道交通网络从线路密度、布局形式、覆盖范围等方面均存在差异，在对不同城市及不同时期轨道交通网络的分析中，应保证在相同轨道网络构建模型下进（a）（b）
【参考文献】：
期刊论文
[1]收缩法和PR算法在加权复杂网络节点重要性评估中的比较[J]. 程晨,李贺. 统计与决策. 2018(21)
[2]基于解释结构模型的复杂网络节点重要性计算[J]. 胡钢,徐翔,过秀成. 浙江大学学报(工学版). 2018(10)
[3]基于轨迹大数据的城市交通感知和路网关键节点识别[J]. 冯慧芳,柏凤山,徐有基. 交通运输系统工程与信息. 2018(03)
[4]基于网络客流传播的轨道交通关键站点识别[J]. 胡映月,陈峰,陈培文,王子甲. 西南交通大学学报. 2017(06)
[5]基于复杂网络的城市轨道交通网络中心性研究[J]. 陈培文,陈峰,胡映月,李小红,王子甲. 复杂系统与复杂性科学. 2017(02)
[6]上海轨道交通网络的复杂网络特性及鲁棒性研究[J]. 杜斐,黄宏伟,张东明,张帆. 武汉大学学报(工学版). 2016(05)
[7]城市轨道交通有权网络相继故障可靠性研究[J]. 陈峰,胡映月,李小红,陈培文. 交通运输系统工程与信息. 2016(02)
[8]基于复杂网络理论的电力通信网拓扑脆弱性分析及对策[J]. 刘涤尘,冀星沛,王波,唐飞. 电网技术. 2015(12)
[9]复杂网络结构的稳定性与鲁棒性研究[J]. 毛凯. 计算机科学. 2015(04)
[10]复杂网络的节点重要性综合评价[J]. 秦李,杨子龙,黄曙光. 计算机科学. 2015(02)
博士论文
[1]城市轨道交通网络发展演化的复杂性研究[D]. 李子木.东南大学 2016
硕士论文
[1]基于多层网络的关键基因识别方法研究[D]. 马蒙周.西安理工大学 2018
[2]城市轨道交通网络节点重要度评估及级联失效抗毁性研究[D]. 李倩.北京交通大学 2017
本文编号：3438465
【文章来源】：重庆交通大学重庆市
【文章页数】：92 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
拓扑结构示意图：(a)最近邻耦合规则网络(b)WS小世界网络(c)随机网络[6]
重庆交通大学硕士学位论文22现以具体实例说明SpaceL模型。图3.1（a）所示为两条轨道线路，线路1包含5个站点，线路2包含4个站点，其中站点3为连接两线路的换乘站点。采用SpaceL方法，将车站视为网络模型中的节点，站点间的连接关系视为网络模型中的边，构造基于SpaceL方法下的轨道交通网络模型如图3.1（b）所示：图3-1(a)轨道线路示意图；(b)L型空间模型根据图3.1（b）所示的轨道交通网络模型构建网络模型矩阵，若两个节点之间直接相连，则将节点间的边赋值为1，若两节点之间不相连，则将节点间的边赋值为0，构建基于SpaceL空间下的轨道网络模型矩阵如表3.1所示：表3.1SpaceL模型矩阵3.1.2SpaceP法SpaceP法也被称为直达法，在Space-P模型中仍把轨道站点抽象为节点，将不需要换乘就可以直达的车站之间用边来连接，而不必考虑两个车站是否相邻。Space-P方法构造的轨道网络拓扑图能够描述线网的换乘特性。基于P型空间的网络表述与基于L型空间相比在节点定义上相同，但在节点间连接关系的条件上更为宽松。在P型空间里两节点间路径长度可以看作出行必须的换乘次数，P型空间也被称作换乘空间。（a）（b）
第3章重庆市轨道网络复杂性分析23SpaceP模型以换乘站为中心点将线路不同的站点划分为不同的聚类，同一线路上的站点之间相互连接，不同线路的站点之间以换乘站点作为连接。用这种方法构建的网络，描述了线路间的换乘特性。SpaceP法可以较为直观的描述轨道网络的连通性、轨道网络换乘便捷程度以及轨道站点间的可达性等问题。针对于图3.2（a）所示的轨线路图，将轨道站点视为网络中的节点，同一条线路上的站点间两两相连，不同线路间通过换乘站点相连。P型空间的表示方法如图2.3所示：图3-2(a)轨道线路示意图；(b)P型空间模型根据图3.2（b）所示的轨道交通网络模型构建网络模型矩阵，若两节点属于同一条轨道线路，则将两节点间的边赋值为1，若两节点属于不同线路，则将节点间的边赋值为0，换乘站点与两条线路中其他节点之间都存在连接边，边赋值均为1。构建基于SpaceP空间下的轨道网络模型矩阵如表3.2所示：表3.2SpaceP模型矩阵不同的网络拓扑结构构造方法会对网络性质的分析造成较大影响。而不同城市的轨道交通网络从线路密度、布局形式、覆盖范围等方面均存在差异，在对不同城市及不同时期轨道交通网络的分析中，应保证在相同轨道网络构建模型下进（a）（b）
【参考文献】：
期刊论文
[1]收缩法和PR算法在加权复杂网络节点重要性评估中的比较[J]. 程晨,李贺. 统计与决策. 2018(21)
[2]基于解释结构模型的复杂网络节点重要性计算[J]. 胡钢,徐翔,过秀成. 浙江大学学报(工学版). 2018(10)
[3]基于轨迹大数据的城市交通感知和路网关键节点识别[J]. 冯慧芳,柏凤山,徐有基. 交通运输系统工程与信息. 2018(03)
[4]基于网络客流传播的轨道交通关键站点识别[J]. 胡映月,陈峰,陈培文,王子甲. 西南交通大学学报. 2017(06)
[5]基于复杂网络的城市轨道交通网络中心性研究[J]. 陈培文,陈峰,胡映月,李小红,王子甲. 复杂系统与复杂性科学. 2017(02)
[6]上海轨道交通网络的复杂网络特性及鲁棒性研究[J]. 杜斐,黄宏伟,张东明,张帆. 武汉大学学报(工学版). 2016(05)
[7]城市轨道交通有权网络相继故障可靠性研究[J]. 陈峰,胡映月,李小红,陈培文. 交通运输系统工程与信息. 2016(02)
[8]基于复杂网络理论的电力通信网拓扑脆弱性分析及对策[J]. 刘涤尘,冀星沛,王波,唐飞. 电网技术. 2015(12)
[9]复杂网络结构的稳定性与鲁棒性研究[J]. 毛凯. 计算机科学. 2015(04)
[10]复杂网络的节点重要性综合评价[J]. 秦李,杨子龙,黄曙光. 计算机科学. 2015(02)
博士论文
[1]城市轨道交通网络发展演化的复杂性研究[D]. 李子木.东南大学 2016
硕士论文
[1]基于多层网络的关键基因识别方法研究[D]. 马蒙周.西安理工大学 2018
[2]城市轨道交通网络节点重要度评估及级联失效抗毁性研究[D]. 李倩.北京交通大学 2017
本文编号：3438465
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