城市出租车客流网络结构复杂性特征研究

基于轨迹数据的提取与分析, 采用复杂网络理论, 开展城市出租车客流网络结构(包括拓扑结构、权重结构和空间结构)复杂性特征研究。结果显示, 出租车客流距离长度符合对数正态分布, 节点度、流量强度、距离强度的分布呈现具有“截断”特征的幂律分布, 边权亦呈现良好的幂律分布。节点的度-流量强度相关性、度-距离强度相关性呈现幂律关系。节点之间流量强度呈现微弱的正相关。研究结果反映了出租车客流网络拓扑、权重、空间结构的整体特征以及三者之间的相互关系, 有助于揭示城市空间特征、功能特征与人群移动特征之间的相互作用机制与规律。     

基于加权复杂网络的公路网等级结构划分

为划分公路网等级,引入复杂网络理论,采用对偶拓扑方法,将公路路线按照路名抽象为节点,考虑路段流量和贯穿度计算节点权重,并基于重力模型得到加权邻接矩阵,通过Matlab编程计算节点重要度指标、紧密度指标、介数指标,采用变异系数法计算节点综合指标权重,以规划年路网总里程为控制量筛选得到满足里程要求的节点;最后对所筛选出的节点采取模糊聚类,进行公路网等级划分.研究结果表明:应用复杂网络理论进行公路网等级划分,不仅能够得出各等级公路里程,并且能够得出各等级公路的空间分布情况,为未来公路网等级的提升提供参考.     

城市公交网络的拓扑特性分析

本文以城市公交网络为研究对象,研究城市公交网络的拓扑特性.以南京市公交网络为实例,建立了南京市公交路线与站点网络的数据库,分别构建了基于公交线路的网络模型、基于邻接站点的网络模型、基于换乘站点的网络模型.利用复杂网络理论分析了这三种网络模型的拓扑结构,通过计算网络的静态参数(特征路径长度、度分布、集聚系数等),分析了不同网络的拓扑特性.利用复杂网络理论研究城市公交网络为城市交通规划与发展提出了新的参考建议.     

基于TOPSIS的复杂电网节点重要性评估

本文利用复杂网络理论构建了江西电网拓扑模型,对其网络特性进行分析,通过TOPSIS(technique for order preference by similarity to ideal solution)算法评估电网中的重要节点,并利用SIR(susceptible infected recovered model)模型对重要节点的传播影响力进行仿真分析。结果表明江西电网节点度分布服从幂律分布,网络呈现出无标度和小世界特性。网络中的重要度排名前10的节点分别为罗坊、抚州、梦山、鹰潭、乐平、永修、南昌、文山、赣州和红都。SIR仿真结果说明重要节点对网络的传播影响力极大,其中TOPSIS方法下的最终节点感染规模相比单一指标至少有5%的增幅。     

基于复杂网络的大连公交网络系统的拓扑结构分析

本文利用复杂网络理论研究了大连公交网络的拓扑结构。针对大连市公共汽车交通网络系统建立了公共线路、停靠站点复杂网络,对两种类型的网络进行了拓扑结构分析,得出大连市公交网络的拓扑结构和一些静态几何量及其统计性质,如度分布、凝聚系数、平均路径长度等,研究结果表明大连市公交网络较为便捷。     

城市主干道路网的复杂网络特性

以复杂网络理论为基础,把复杂网络与城市交通网络结合,研究城市主干路网的空间拓扑结构以及路网结构特性.以大连市主干路网为例,通过Ucinet计算城市主干路网的节点度、聚类系数、平均路径长度、网络效能等基本参数并绘制图表分析;最后根据去除节点的聚类系数、平均路径长度、网络效能的计算,对大连市路网整体结构进行分析.结果可以看出,大连市主干路网是一个典型的小世界网络,但不具有无标度特性;节点度越大对整个城市路网影响大,对路网稳定性、连通性以及路网效率有着直接的影响.     

基于宝鸡公交线路的网络构建与分析

目的研究宝鸡市公交系统的运行状况。方法以宝鸡市43条公交线路作为节点,借助复杂网络理论建立宝鸡市公交线路的网络模型,并对网络的统计与拓扑性质进行分析。结果该线路网络符合小世界性质,但不满足无标度特性。一小部分枢纽节点的度中心性、介数中心性及紧密度中心性指标值较高,这些节点在网络中起重要的作用,对应于公交系统的主要换乘线路。结论网络性质与节点中心性的研究可为城市公交系统线路的运行规划提供一定的理论依据。     

城市群多模式交通网络结构韧性分析——以关中平原城市群为例

为分析城市群多模式交通网络应对攻击时的韧性变化特征，该文基于复杂网络理论和韧性城市理论，构建了考虑吸收能力、缓冲能力和可恢复能力3个维度的网络结构韧性评估模型，并通过空间向量模计算网络结构韧性值。基于关中平原城市群城际公路、铁路客运数据构建了城市群客运网络，并借助空间网络分析工具ArcGis和Ucinet探讨城市群多模式交通网络的拓扑特征；考虑节点位置及其与周边地区交通的联系，提出了基于节点重要度的典型节点选取方法。结果表明：典型节点受到攻击后，网络的缓冲能力都处于较低状态，尤其是蔡家坡站点失效后，网络缓冲能力下降到0.388 9;节点度大的站点失效后，网络恢复到正常状态的能力差；普铁站和高铁站失效后对网络结构韧性的影响远大于公路客运站；结合典型节点特征和模拟结果，可针对性地提出网络结构韧性提升建议。     

基于复杂网络的城市路网可靠性分析

为分析城市路网中线路的重要程度,采用对偶拓扑方法,将路段抽象为节点,将交叉口抽象为网络边,对实际路网进行拓扑结构转换。应用复杂网络节点度、边介数等特征指标及网络可靠性指标评价城市路网结构特征。最后,分别在蓄意攻击和随机故障条件下,对济南市区路网的连通可靠性进行了实证研究。     

中国铁路车流网的拓扑性质

根据中国2010年的铁路客运列车时间OD分布,利用复杂网络理论研究铁路客运网拓扑性质. 研究表明:铁路车流网的度分布符合指数分布规律,且具有显著的小世界特性;车站经停列车数呈幂律分布,车流网节点强度呈广延指数分布性质,且节点强度与度之间也存在显著的幂律关系. 运输组织策略的调整对车流网的拓扑性质具有实质影响. 通过研究车流网的性质有助于形成使路网的服务特性更具鲁棒性的运输组织策略.     

基于复杂网络的病毒传播模型及其稳定性

针对目前病毒传播率中节点度引入的不同方式,在分析病毒传播特点的基础上,运用复杂网络理论,提出了与度相关的更加准确的病毒传播率.根据病毒传播过程,建立基于复杂网络的新的病毒传播模型.运用稳定性理论中的特征值判据,分析系统平衡点的稳定性,得出系统稳定的条件,并选取相应的系统参数,对系统进行数值仿真,验证了所得结论的正确性.     

基于节点吸引力的可调参数复杂网络模型

针对真实网络的生长演化规律,以及BA无标度网络模型和原始的节点吸引力模型在择优连接以及生成网络统计特征方面所存在的问题,综合考虑复杂网络生长演化过程中节点度和节点吸引力的择优连接特性,提出了一种基于节点吸引力的可调参数复杂网络模型. 理论研究与仿真实验分析表明,基于节点吸引力的可调参数复杂网络模型可以有效生成结构稳定并与实际网络统计特征很接近的复杂网络,通过调节模型参数可以灵活调整网络的生长演化过程. 模型生成的网络度分布仍然服从幂律分布,并且具有较高的群集系数和平均路径长度.      

复杂校园网络实证研究

以某校园网为例,进行了复杂网络实证研究.介绍了网络通信和复杂网络的基本特征,在调查研究校园网的基础上,完成了其逻辑拓扑结构图构建,分析了各节点的出入度情况,给出了校园网的若干特点,证实了校园网具有复杂网络的显著特性:少数几个节点具有大量的链接,而大量的节点只有少数链接,有的甚至没有链接;节点度分布大致服从幂律分布.依据分析结果提出建议:学校网络中心应加强出入度数高节点的软硬件建设,以保证校园网的安全性和稳定性.     

组团式城市公交网络的复杂性研究

为研究具有组团式结构特征的城市公交网络复杂性,在一般网络基础上,充分考虑组团式城市的特性,定义了组团式以及基于频率的公交网络节点度与度分布,利用复杂网络理论、计算机模拟等对组团式城市公交网络复杂性进行研究. 以兰州市为例,通过分析计算结果,发现无论是基于静态还是基于频率,兰州市公交网络的节点度分布均服从指数分布. 该成果为组团式城市公交网络的规划设计提供了理论依据.     

大数据中网络节点拓扑不稳定性的评估模型设计

大数据中网络节点拓扑结构复杂且具有明显的不稳定性,当前网络节点拓扑不稳定性评估模型大多依据社会网络分析方法理论,从不同角度表示具有不同拓扑结构特性的网络元件,获取的评估结果不充分、不可靠。为此,提出一种新的大数据中网络节点拓扑不稳定性评估模型,通过节点收缩法对大数据中网络节点重要性进行评估。针对大数据中网络节点拓扑不稳定性的评估,结合风险函数丰富熵的内涵,将事件的风险函数在效用系数空间中的平均值看作网络的效用风险熵,依据得到的效用风险熵对效用风险熵权重进行计算。将节点收缩法和效用风险熵权重结合在一起,重新考虑权重的影响,给出新的大数据中网络凝聚度,得到大数据中网络节点拓扑不稳定性评估模型。实验结果表明,所提方法评估可靠性很高。     

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.     

基于信息熵的电力信息耦合网络重要节点评估

重要节点对网络的影响非常之大,极少数的重要节点就能使网络崩溃,在电力信息耦合网络中,不仅可以根据重要节点的顺序对其进行保护来减小网络的损失,还能在电力信息耦合网络崩溃后通过重要节点的顺序对网络进行恢复,所以识别重要节点有着非常重要的意义。针对此问题,结合电力信息耦合网络中两网络不同的特性,考虑电力网和通信网的互相影响,借鉴复杂网络理论,提出一种基于信息熵的重要节点识别方法,以网络效率相对值、网络受损程度为衡量指标,在静态和动态攻击下对重要节点方法进行验证,并用渗流理论对级联失效过程进行分析。以IEEE30、IEEE118节点系统对应的电力信息耦合网络为例,验证了该方法的有效性及优越性,为研究不同节点之间的相互作用提供了思路。     

基于边介数的信息系统网络节点重要性评估方法

 网络中节点的重要性评估是复杂网络研究中的一项重要内容.针对已有复杂网络节点重要性评估方法中片面强调节点的度而忽略了边对与之相连节点的支撑作用的缺陷,构建了基于边介数的信息系统网络节点重要性评估的数学模型.该模型在充分考虑节点度的基础上,为体现边对其端节点的支撑作用,引入边介数概念,形成了节点度和边介数共同作用下的评估数学模型.以某信息系统网络为例进行了仿真验证.仿真结果表明：考虑边的支撑作用后评估结果更切合实际,进一步印证了构建的评估模型对于评估信息系统网络节点重要性的有效性.     

大规模软件宏观拓扑结构度分布及其演化分析

基于大量开源软件源代码度量数据,根据大规模软件宏观拓扑结构体现出来的复杂网络特征,将软件结构抽象为网络拓扑.在这基础上,采用复杂网络的度量分析方法,分别从无向图网络的度分布和有向图网络的出入度分布两方面讨论了大规模软件宏观拓扑结构度分布所体现出的无尺度特征.认为随着软件演化,度分布系数和入度分布系数呈下降趋势,最大节点入度值则呈增大的趋势;而出度分布系数和最大节点出度值则变化有限.然后结合软件工程实践探讨了上述现象形成原因,认为软件系统其结构还有进一步优化的空间.