城市人口迁移的网络特征

以中国东北地区城市人口数据和城市人口迁移的引力模型为基础,建立了城市网络,并利用复杂网络的理论和研究成果,分析了城市人口迁移的网络特征,发现城市网络具有典型复杂网络的无尺度特性,人口与城市的关系如同Internet的网络流量与节点之间的关系,城市人口的迁移具有偏好依附特性,给出了偏好依附的模型.同时对东北地区城市网络中节点的度分布进行了研究,依据各城市在网络的节点度情况,预测了东北地区未来发展的情况.     

城市道路网络演变模型

为了探寻城市道路网络的内在演变规律,基于叶脉生长模型,提出了道路网络演变模型,分析路网中节点的生成规律;根据道路网络的特点,提出生成节点与已有路网的连接规则.以上海市浦东新区为研究对象,研究节点新增比例与经济、人口等指标的关系,提出了节点新增比例模型.按照提出的演变模型,模拟研究年的道路网络,对比实际路网和模拟路网的一些复杂网络指标.结果表明,该模型能较好地模拟实际路网的变化.     

城市生长的理论模型及应用

城市系统是个典型的开放复杂系统,将其视为开放的网络,并引入广义信息熵对其进行描述,由此建立了城市系统结构生长的理论模型.作为复杂系统建模新方法,本模型可揭示复杂城市系统中多组元作用动力学及整体结构演化过程.以上海市城市系统生长模式为例给出了本模型的典型应用.     

基于复杂网络的危险品运输网络抗毁性测度分析

在构建危险品运输网络模型的基础上,采用复杂网络理论对该网络模型抗毁性测度及特性进行研究。首先,根据网络模型的配送特性,提出"网络风险效率"和"最大连通度"抗毁性测度;接着,通过建立危险品运输网络介数模型和对道路网络节点和边的随机和蓄意攻击,描述网络模型的流量和拓扑特性,继而构建基于复杂网络理论的危险品运输网络抗毁性研究框架。实验结果表明:本文构建的抗毁性测度可以很好表征危险品运输网络的抗毁性能水平,且网络抗毁性是由少数节点和边维系的;无论节点攻击还是边攻击,网络均表现出对随机攻击的鲁棒性和蓄意攻击的脆弱性,故抗毁特性更接近于无标度网络,且边的抗毁性高于节点的抗毁性;此外,在攻击较多节点和边时,度攻击的抗毁性较弱,且网络配送的可达性优于风险值增长水平。     

复杂情境下的核电系统可靠性

为提高复杂情境下的核电系统可靠性,保证核电系统安全运行,采用证据网络(evidence network,EN)对核电不确定信息问题进行分析、建模、推理和评估,有效地处理和表达专家语言变量,同时解决非布尔逻辑关系和多状态变量的问题,建立核电系统可靠性模型.提出一种将语言数据转换成基本信度指派函数的方法,对于在故障树映射到证据网络中存在的非布尔逻辑关系,建立一种新的条件信度表,解决复杂情境下的核电系统可靠性问题.研究结果表明,实验结果符合预期,建立的可靠性模型对研究核电系统可靠性有一定的借鉴作用.     

上海证券市场的复杂网络特性分析

证券市场作为一个复杂的经济系统,可以用复杂网络来抽象和描述.选取2002年以前在上海证券交易所上市,并且在2002年初至2004年末在上海证券交易所持续交易的股票为节点,股票价格波动相关性为边构建一个无向无权的证券市场网络.利用复杂网络的理论和研究方法,分析该网络的拓扑结构,发现该网络具有典型复杂网络的统计特性——小世界效应和无标度特性,从而为研究证券市场提供了一个新的视角.     

基于传输贡献矩阵的城市路网节点重要性评估方法

 在城市道路中,通常采用交叉口流量或道路连接数等单一指标确定路口重要性,很难保证突发事件下道路网络运行的可靠性。鉴于城市道路网络的无标度特性,以交通阻抗为权重,将城市道路网络抽象为加权网络,提出节点重要度传输贡献矩阵方法,评估道路交叉口重要性。该方法综合考虑交叉口所处路网位置、道路连接数及关联路段交通阻抗,采用节点效率值表示其位置信息,通过融合节点度值和交通阻抗值,构建交通信息传播过程中节点之间的重要度关联,以表示相邻路口间重要性依赖关系。以天津市区域路网为例计算各交叉口重要度,采取连续移除重要节点方式,模拟连锁故障过程,并将结果与节点收缩法进行对比。实证分析表明：在移除最重要的8个节点后,路网最大连通子图规模较节点收缩法降低9.10%,验证了该方法的有效性。     

公交系统复杂网络抗毁性分析——以重庆市公交换乘网络为例

为揭示公交网络的复杂性及演化机理,本文利用复杂网络相关理论知识和PAJEK软件分析重庆市主城区公交复杂网络的抗毁性,选择随机攻击和蓄意攻击两种模式。随机攻击就是完全随机地删除网络中的节点,蓄意攻击就是从网络中按照度值由大到小的顺序删除节点。以重庆市公交换乘网为复杂网络模型,研究该模型受到这两类攻击后,用平均最短路径长度和平均集聚系数来描述网络的抗毁性,并绘制相关示意图,由此分析并得出结论:重庆市公交网络具有鲁棒而又脆弱的抗毁特性。     

北京、上海和广州地铁网络演化分析

地铁网络是由轨道线路和车站组成的复杂网络,本文借助复杂网络理论研究地铁网络的特性与演化特征。通过引入5个网络特征参数,以北京、上海和广州的地铁网络为研究对象,分析了这三个城市的地铁网络演化特性,并基于研究结果分析了演化规律,从网络拓扑的角度分析了地铁拥挤的现象。研究结果对城市地铁未来的发展建设提供了理论依据。     

基于车道的城市道路仿真数据模型

从满足城市道路仿真需求的角度分析了数据建模的特点,提出了一种能够较真实反映路面的平面剖分方法,结合车道数据模型,能够准确地描述车道的属性信息。该模型突破了传统平面道路描述的局限,能够描述道路系统的非平面部分。将实际道路网络分为多个道路等级,实现不同层次道路网络信息的互操作,为整个道路仿真系统数据库的建立提供了理论基础。同时也可实现基于低层次道路网络生成高层次网络拓扑的算法,为真实反映道路交通状况提供了可能。     

基于复杂网络的城市公交枢纽选址研究

多种交通方式的转换、城乡公交一体化对城市公交系统提出新要求。如何进行公交枢纽的合理选址,是迫切需要考虑的问题。本文采用复杂网络分析法,建立了包含地铁线的南京市公交网的Space L和Space P模型,以站点的公交线路数、节点度、到其他站点的平均距离、节点中介性为指标,建立了枢纽选址的评价体系。把基于复杂网络法的选址结果与南京市公共交通部门规划的枢纽站点比较,证明了该选址方法的可行性。对南京市公交枢纽站的规划研究有重要指导意义。     

基于网络层析成像技术的道路交通流预测算法

为了更有效地预测城市路网交通流量,本文提出了一种城市道路交通预测模型.该模型基于网络层析成像(Network Tomography, NT)技术建立生成树,采用期望最大 (Expectation Maximization, EM) 算法得到路网子网车流概率分布,再结合路网子网中流量守恒原则,对待预测路段流量进行推测.实验结果表明,该模型优于现常用的人工智能模型,对城市交通流量预测更为有效,且提高了预测精度.     

网络设计理论在城市公共交通中的应用

网络设计理论的发展已近廿年,相应的模型和算法日趋成熟和合理,并得到广泛的应用。本文试图用网络设计理论和方法对城市公共交通车线(PTS)网络的模型作一探索,提出了将PTS实际表述法转换为通用表述法的设想,引进了PTS分配模型的研究成果,建立了一个新的PTS优化模型,并对这个模型的特点作了讨论,将它分解为典型的主问题(Master Problem)和子问题(Subproblem),这将有助于对这个问题的深入探讨。     

网络失效条件下的北京市城市道路交通网络统计特征分析

为获知城市道路交通网络的结构和网络特性,根据实际的拓扑和交通流数据,采用原始法进行建模,将路口抽象为节点,将路段抽象为网络的连边,构建城市道路交通网络模型。通过MATLAB和pajek计算,分析了道路抽象、基础设施和动态交通3种网络的统计特征。对基础设施和动态交通网络的强度分布的分析,证实了北京市城市道路网络中的这两种网络均为无标度网络;通过计算基础设施网络的节点强度和介数等特征指标,获知了北京市城市道路的重要路口和路段。最后,仿真分析了3种网络在不同网络失效条件下的重要统计特征,结果表明北京市城市道路基础设施和动态交通网络既具有鲁棒性又具有脆弱性。     

基于出租车轨迹数据的交通异常识别算法研究

为了实现基于出租车轨迹数据的交通异常识别,本文首先以城市栅格地图模型为框架,提出了一种针对城市路网的多光谱分隔算法,并根据城市路网分别从区域增长与区域融合两种角度实现了多光谱地图的分割。其次在分割的城市路网基础上,设计了交通异常的识别算法。算法依据单元区域内道路网络拓扑结构构建交通异常图,然后根据出租车路径选择模式的历史规律计算每个单元区域内不同路径上的出租车轨迹流量的变化,最后根据三倍均方差指标识别单元区域内的交通异常。文章最后以哈尔滨为例进行了算例分析,算例结果表明,本文提出的异常识别算法取得了良好的效果,验证了算法的有效性及准确性。     

基于复杂网络重叠社团发现的微博话题检测

社交媒体话题检测一直是个热点问题,由于社交数据杂乱异构,且具有时效性,语义模糊性等特点,话题检测也是个难点问题.研究利用复杂网络对社交文本数据进行建模,并结合一种基于极大团凝聚层次聚类的重叠社团发现方法实现了社交话题的检测.文本数据建模中,通过自定义突发系数量化话题词,即把话题词看作具有时域分布偏好的关键词,并通过自定义相关系数连接话题词,构建话题网络.为使自定义系数更适用于动态数据环境,实验结合真实数据进行了适应性测试优化系数.文章把采用EAGLE重叠社团发现方法在公开数据集上评测,根据Q函数值显示结果明显优于当前一些重叠社团发现策略,研究对采样的60万条青少年社交数据进行了话题分析并可视化了分析结果.     

基于图Transformer网络的城市路网短时交通流预测模型

针对城市路网短时交通流预测问题,在考虑路网交通状态时空相关性基础上,提出一种基于图Transformer（graph transformer,Graformer）的预测方法。该方法将多条路段的交通状态预测问题转化为图节点状态预测问题,针对区分相同结构的空间路网结构图,本文将带有边的图同构网络（graph isomorphism network with edges,GINE）和Transformer网络相结合,对交通状态在路网层面的时空相关性进行建模,从而实现城市路网短时交通流预测。具体来说,Graformer模型首先利用长短期记忆网络（long short-term memory,LSTM）对交通数据的时序信息进行预处理,接着采用基于GINE与Transformer的全局注意力机制提取交通数据的空间特征,最后实现路网各路段交通流的同步预测。通过使用PeMS数据集进行实验验证,结果表明提出的Graformer模型在各项性能指标上均优于对比模型,证明了其作为一种可靠且高效的路网短时交通流预测方法的有效性。     

基于步行轨迹的复杂道路中心线提取方法

传统的基于GPS轨迹的路网提取多关注使用车载GPS轨迹数据提取城市车道级路网,忽略了校园、社区、景区等小范围区域内的复杂道路信息,该文提出了一种基于步行GPS轨迹数据的复杂道路中心线提取方法.在数据清洗的基础上,基于轨迹点分布密度进行栅格化,然后采用Zhang-Suen快速细化算法对栅格路网细化得到道路中心线,最后采用改进的追踪法实现路网矢量化.以华中师范大学校园为试验区域,提取出了人车混行、小路交错的校园路网,证明了该方法的有效性.     

配合城市轨道交通的公交专用道的布设

为缓解当前城市的交通问题,我国提倡公共交通优先,同时应该增强公共交通一体化发展,以实现城市交通可持续发展。为了促进常规公交和轨道交通的衔接,本文提出了配合城市轨道交通的公交专用道的布设问题,并从候选线路集合和优选线路技术两部分出发进行分析。第一部分通过构建了包含公交网络与地铁网络的Space L加权网络模型,计算模型的统计特性指标用以分析现状公共交通网络,利用权重指标筛选出候选路段集合,用于公交专用道的布设。第二部分通过对公交专用道布设的条件以及原则进行分析,建立了配合轨道交通的公交专用道的布设流程,进而对候选线路进行优选,得到最终优化方案。最后,建立了天津市外环线以内区域的加权公交-地铁网络拓扑结构模型,并对公交专用道进行了具体布设。