基于小世界模型与谱聚类的交通网络拥堵状态的研究

发布时间：2016-11-22 16:58

随着城市交通在社会经济发展过程中的作用越来越重要，同时由于交通带来的城市拥堵问题也日益突出，为了更好地改善城市交通的整体状况，研究学者从多个方面对交通问题进行分析，其中一个非常重要的方向是基于数据挖掘和系统理论的复杂网络作为研究方面进行深入分析。
为了研究车辆的数量增加与交通道路扩张的相互影响，主要从以下四个方面展开研究：①城市交通拥堵的新城以及车辆行为在道路上的扩散规律；②道路的规划与车辆行为需求的影响；③交通控制与道路、车辆的分布情况之间的关系；④缓解城市拥堵的非经验型传播机制。
通过对以上几个方面的深入研究，越来越多的研究将车辆行为的复杂性与交通网络的复杂性相结合，利用动力学方法研究城市交通网络的拥堵原理、机制和解决方法。从复杂网络的研究可以看出，利用相互关联节点以及节点之间的关系可以对互联网、蛋白质网、流行病网以及交通网等多种现实问题进行研究，设计的领域也包括诸如数学、生物学、物理学、社会科学、医学等等，并且随着研究的不断深入，越来越多的问题都可以借助复杂网络的模型进行仿真与分析，成为一门交叉能力较强的学科。
同时，由于复杂网络中的规律性往往是通过对大量数据的分析后得到的，，并且有的规律性还需要数据去验证，因此，借助数据挖掘技术可以对利用复杂网络研究的模型进行验证，通过这种结合的方法可以在一定程度上提高复杂网络模型的可信度，更加有利于模型的推广。

2 交通网络的复杂网络模型研究
3 建立交通网路动态模型
4 交通网络中节点距离的相似性
5 实验
参考文献



本文编号：186219