理想n-深度派系网络模型及其在公交网络中的应用研究

论文摘要

一般将具有自组织、自相似、小世界及无标度中的一个或几个特性的大型网络称为复杂网络。公交网络就是一种复杂网络。复杂网络理论和应用的研究是近十年来兴起一种新的方向。本文主要是采用复杂网络理论来研究公交网络,提出了一种理想n-深度派系网络模型,并研究了其性能和在公交网络上的应用。本文的主要工作和成果如下:1.基于提高公交网络整体服务性能的目的,提出一种具有理想n-深度派系网络拓扑结构的公交网络模型。它具有和实际公交网络非常相似的网络属性,同时比BTN模型具有更高的公交线路聚集程度、更短的网络直径和更小的平均最短路径时间系数,这保证了该模型具有更高的公交系统换乘效率,更好的公交系统服务质量。2.为了提高公交网络的整体换乘性能,以降低平均换乘次数和平均最短路径时间系数为优化目标,提出基于理想n-深度派系网络的公交网络优化方法。应用此方法对杭州公交网络进行了优化研究,优化结果表明可在很大程度上提高了杭州公交网络的整体换乘性能、改善公交系统的服务质量。同时提出一种应用在具有理想n-深度派系网络拓扑结构的公交网络上的换乘算法。3.分别从网络的鲁棒性和传播行为出发,研究了具有理想n-深度派系网络拓扑结构的公交网络模型的网络性能。通过将新的公交网络模型与实际公交网络和BTN模型网络进行对比,分别从随机故障和蓄意攻击的角度分析了网络的鲁棒性,同时在SIS模型下研究了公交网络的拥堵传播行为。4.针对基于理想n-深度派系网络的公交网络优化方法在杭州公交网络上的应用,结合GIS,实现了基于ArcGIS的公交网络优化系统。系统将此优化方法应用于对杭州市公交网络的优化中,给出了具体的线路调整的方法,然后结合城市道路信息,将优化前后的公交线路和站点的关系展示在地图上,最后系统还实现了基于理想n-深度派系网络的换乘算法。5.最后对全文进行总结,并对进一步的研究提出展望。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
• 1.1 研究的背景及意义
• 1.2 复杂网络的拓扑特性研究进展
• 1.2.1 复杂网络的拓扑特性
• 1.2.2 复杂网络的动态特性
• 1.3 交通网络的研究现状
• 1.3.1 交通网络的研究现状
• 1.3.2 公交网络优化研究现状
• 1.4 复杂网络的基本概念
• 1.4.1 平均路径长度
• 1.4.2 网络直径
• 1.4.3 聚类系数
• 1.4.4 度与度分布
• 1.4.5 网络效率
• 1.4.6 社团与派系
• 1.5 公交网络的基本模型
• 1.5.1 二分图公交网络模型
• 1.5.2 站点网络和线路网络
• 1.5.3 公交网络的描述方法
• 1.5.4 加权公交网络模型
• 1.6 本文的研究内容
• 第2章 具有理想n-深度派系网络拓扑结构的公交网络模型
• 2.1 引言
• 2.2 理想n-深度派系网络和m-深度社团
• 2.2.1 理想n-深度派系网络模型
• 2.2.2 m-深度社团
• 2.3 具有理想n-深度派系网络拓扑结构的公交网络模型
• 2.3.1 具有重叠派系结构的公交网络
• 2.3.2 具有理想n-深度派系网络拓扑结构的公交网络模型
• 2.4 公交网络模型性能分析
• 2.4.1 统计数据与仿真结果
• 2.4.2 新模型的网络性能分析
• 2.5 本章小结
• 第3章 基于理想n-深度派系网络的公交网络优化方法
• 3.1 引言
• 3.2 基于理想n-深度派系的公交网络优化方法
• 3.2.1 问题的提出
• 3.2.2 优化方法
• 3.2.3 算法的设计
• 3.3 杭州公交网络上的应用研究
• 3.3.1 统计数据和仿真结果
• 3.3.2 网络性能分析
• 3.4 基于理想n-深度派系网络的换乘算法
• 3.4.1 换乘算法的提出
• 3.4.2 基于理想n-深度派系网络的换乘算法
• 3.5 本章小结
• 第4章 公交网络新模型的性能研究
• 4.1 引言
• 4.2 公交网络的多重边描述
• 4.3 公交网络模型的鲁棒性
• 4.3.1 随机故障和蓄意攻击
• 4.3.2 仿真结果分析
• 4.4 公交网络模型的传播行为
• 4.4.1 SIS 传播模型
• 4.4.2 多重边网络的传播
• 4.4.3 传播行为仿真
• 4.5 本章小结
• 第5章 基于 ArcGIS 的公交网络优化系统的设计与实现
• 5.1 引言
• 5.2 系统设计
• 5.2.1 系统总体结构设计
• 5.2.2 数据库设计
• 5.2.3 地理信息系统设计
• 5.2.4 换乘查询设计
• 5.3 系统实现
• 5.3.1 系统总体结构
• 5.3.2 公交网络优化部分
• 5.3.3 公交网络GIS 部分
• 5.3.4 公交网络查询部分
• 5.4 本章小结
• 第6章 结论与展望
• 6.1 结论
• 6.2 展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读学位期间参加的科研项目和成果