当前位置:主页 > 科技论文 > 数学论文 >

公交动态网络仿真和状态识别

发布时间:2017-08-09 10:02

  本文关键词:公交动态网络仿真和状态识别


  更多相关文章: 公共交通 公交动态网络 公交线网 复杂网络 状态识别


【摘要】:公交规模的成长带来了复杂的运营管理问题,如大网络协调调度、运力调配、运营评价等问题。既有的研究无论是网络结构还是各种复杂的调度问题,由于技术的限制,都只能依托于相对静态的公交线网进行分析建模。而新的通信技术和互联网+技术的成熟与应用,使得实时掌握公交车辆在网络上的分布状态已成为可能。本文以此为背景,以车辆在网络上的分布特征为数据支撑,抽象并构建体现公交车辆在网络上动态分布规律的公交网络。并采用复杂网络分析方法,以动态仿真为主要手段,研究公交动态网络状态的识别机制。论文依托国家自然科学基金项目“面向车辆调度的公交动态网络复杂性及其实证研究(No.51308176)”内容来展开研究,具体包含以下几个方面:首先,建立公交动态网络模型。本文以公交站点为网络节点,各时刻车辆的不同位置信息为连接边要素构建动态网络模型。随着网络上车辆位置的变化,公交网络呈现不同的拓扑结构。其次,构建公交网络仿真系统。依托于Vissim和Matlab平台,构建道路网和公交线网,通过加载一定道路交通量,并设置合理信号配时和相关交通参数,完成仿真系统的构建。最后,通过公交动态网络分别与静态公交线网和公交客流网络的同质性研究,引入复杂网络的特征参量如度分布、结构熵,统计并分析公交车辆在网络上的分布规律,进行公交网络的实时状态识别研究。论文以公交动态网络模型为研究基础,构建了更加完善的仿真系统,对公交车辆在网络上的分布状态进行识别研究。论文探究了公交动态网络度分布、结构熵等的变化,并对不同时刻网络度分布进行拟合对比分析,从全局网络层面判别车辆在网络上的状态。同时对网络各个节点度值变化和匹配度P值进行分析,从局部站点层面判别车辆在网络上状态。论文提出了一种新的公交网络模型构建方法和公交网络状态识别机制,为以后公交网络识别和调度提供一种新的研究方法。
【关键词】:公共交通 公交动态网络 公交线网 复杂网络 状态识别
【学位授予单位】:合肥工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:U491.17;O157.5
【目录】:
  • 致谢7-8
  • 摘要8-9
  • ABSTRACT9-16
  • 第一章 绪论16-22
  • 1.1 研究背景及意义16
  • 1.2 国内外研究现状16-19
  • 1.2.1 国外研究现状17
  • 1.2.2 国内研究现状17-18
  • 1.2.3 研究现状评述18-19
  • 1.3 研究内容和组织结构19-20
  • 1.3.1 研究内容19
  • 1.3.2 章节安排19-20
  • 1.4 技术路线20-21
  • 1.5 本章小结21-22
  • 第二章 复杂网络与城市公交网络基本理论22-28
  • 2.1 复杂网络基本理论22-25
  • 2.1.1 复杂网络基本定义22-23
  • 2.1.2 复杂网络常用统计特征量23-25
  • 2.2 城市公共交通网络描述25-27
  • 2.2.1 城市公交网络特征25-26
  • 2.2.2 典型的城市公交网络模型26-27
  • 2.3 本章小结27-28
  • 第三章 城市公交动态网络建模与仿真28-46
  • 3.1 城市公交动态网络定义28-29
  • 3.2 公交网络建模方法研究综述29-36
  • 3.2.1 静态公交线网模型29-31
  • 3.2.2 基于车辆位置信息的动态网络模型31-33
  • 3.2.3 结合客流OD的动态网络模型33-36
  • 3.3 城市公交动态网络建模36-41
  • 3.3.1 建模假设条件36-37
  • 3.3.2 公交动态网络模型构建37-39
  • 3.3.3 论文模型创新点39-41
  • 3.4 公交动态网络仿真系统构建41-45
  • 3.4.1 网络仿真系统构建41-42
  • 3.4.2 网络仿真公交线网构建42-45
  • 3.5 本章小结45-46
  • 第四章 公交动态网络与静态公交线网同质性研究46-65
  • 4.1 网络同质性与同质性量纲46-47
  • 4.1.1 网络同质性定义46-47
  • 4.1.2 网络同质性量纲47
  • 4.2 静态公交线网复杂特征研究47-50
  • 4.2.1 静态网络度分布研究47-49
  • 4.2.2 静态网络结构熵研究49-50
  • 4.3 仿真结果统计分析50-59
  • 4.3.1 全局网络复杂特征研究50-56
  • 4.3.2 局部节点复杂特征研究56-59
  • 4.4 敏感度分析59-64
  • 4.4.1 不同道路交通量对网络状态影响59-61
  • 4.4.2 不同发车间隔对网络状态影响61-64
  • 4.5 本章小结64-65
  • 第五章 公交动态网络与公交客流网络同质性研究65-77
  • 5.1 相邻公交站点客流OD网络构建65-67
  • 5.1.1 公交客流OD加载基本原则65
  • 5.1.2 公交客流OD网络转换65-67
  • 5.2 全局客流网络与动态网络同质性研究67-74
  • 5.2.1 网络度值变化分析67-70
  • 5.2.2 网络结构熵变化分析70-71
  • 5.2.3 动态网络与客流网络度分布同质性研究71-74
  • 5.3 节点客流与动态网络同质性研究74-76
  • 5.4 本章小结76-77
  • 第六章 结论与展望77-79
  • 6.1 研究总结77-78
  • 6.2 研究展望78-79
  • 参考文献79-82
  • 附录82-84
  • 攻读学位期间的学术活动及成果清单84

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前8条

1 张晓阳;许炎彬;;基于包络的杜芬振子状态识别新方法及其应用[J];科协论坛(下半月);2011年02期

2 裘群海;徐超;吴斌;;基于混沌激励与吸引子几何分析的连接损伤状态识别[J];动力学与控制学报;2012年02期

3 刘若慧;刘保仓;;S_p-下阶梯知识挖掘及状态识别[J];模糊系统与数学;2011年01期

4 王宁;孙树栋;蔡志强;李淑敏;;基于HSMM的两阶段设备缺陷状态识别方法[J];计算机应用研究;2011年12期

5 黄乡生;可编程控制器应用程序设计的状态识别编码[J];华东地质学院学报;1999年04期

6 刘若慧;刘保仓;;S_P-上阶梯知识挖掘及状态识别算法[J];计算机工程与应用;2010年01期

7 潘小琴;;基于单片机的开关阵列状态识别[J];科技情报开发与经济;2007年10期

8 ;[J];;年期

中国重要会议论文全文数据库 前9条

1 汤新蓓;郑德玲;汤峥嵘;张长红;;证据理论支持下的状态识别方法[A];1997年中国控制会议论文集[C];1997年

2 郑德玲;方巍;;基于组合逻辑与模糊逻辑的状态识别方法[A];1998年中国控制会议论文集[C];1998年

3 方剑青;李红军;雷毅平;陈德华;;声学共振谱方法用于结构状态识别的实验研究[A];2008年全国声学学术会议论文集[C];2008年

4 杨明忠;樊建春;;磨损形态分析与智能化磨损状态识别研究[A];第六届全国摩擦学学术会议论文集(上册)[C];1997年

5 赵伟;黄春琳;;生命探测技术研究[A];2008年中国高校通信类院系学术研讨会论文集(下册)[C];2009年

6 李宏坤;周帅;孙志辉;;基于Hilbert时频谱重心与支持向量机的设备状态识别[A];第八届全国动力学与控制学术会议论文集[C];2008年

7 刘伟;郭钟宁;张永俊;何建文;;面向IGBT主动驱动并联仿真研究[A];第11届粤港机械电子工程技术与应用研讨会论文汇编[C];2010年

8 周颖;郑德玲;裘之亮;位耀光;;一种新的免疫识别算法及其收敛性研究[A];第二十三届中国控制会议论文集(下册)[C];2004年

9 陈锴;徐柏龄;;基于最佳维纳解的双通道话者状态识别方法[A];中国声学学会2006年全国声学学术会议论文集[C];2006年

中国博士学位论文全文数据库 前4条

1 李楠;基于单类学习的异常检测方法及其重型装备状态识别应用[D];上海交通大学;2014年

2 李娜;基于人体运动状态识别的可穿戴健康监测系统研究[D];北京工业大学;2013年

3 李虹;基于机器视觉路面状态识别关键技术研究[D];吉林大学;2009年

4 王金伟;基于表情时空特征的认知情感状态识别研究[D];天津大学;2014年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 邵剑雄;基于霍夫森林的变电站开关设备检测及状态识别[D];浙江大学;2016年

2 刘雨;基于SVM的直升机飞行状态识别方法及其应用研究[D];南昌航空大学;2016年

3 冯青平;基于云计算的交通流预测与状态识别关键技术研究[D];江苏大学;2016年

4 鲍阚;智能车辆近场物体探测及其状态识别方法研究[D];吉林大学;2016年

5 王宁;基于多信息融合的疲劳状态识别研究[D];山东大学;2016年

6 赵正川;基于高速视频的目标状态识别技术研究[D];西安工业大学;2016年

7 孙凌涛;基于线圈检测数据的多点联动瓶颈控制方法研究[D];浙江大学;2016年

8 张舸;基于油量传感的大中型车辆油耗分析模型与状态判定方法研究[D];西安科技大学;2015年

9 章健;公交动态网络仿真和状态识别[D];合肥工业大学;2016年

10 张镭;基于红外热像的设备状态识别技术研究[D];北京化工大学;2010年



本文编号:644673

资料下载
论文发表

本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/yysx/644673.html


Copyright(c)文论论文网All Rights Reserved | 网站地图 |

版权申明:资料由用户0f3cb***提供,本站仅收录摘要或目录,作者需要删除请E-mail邮箱bigeng88@qq.com