基于节点的既有雨水管网系统可靠度研究

采用结构可靠度理论,从既有雨水管网系统节点出发,分析了影响节点上下游输水能力的管径d、粗糙度n、水力坡度J、计算模型NR以及汇入节点处的雨水流量q的不确定性因素;使用Monte-Carlo法确定节点处的可靠度;采用串联结构模型窄界限法确定出既有管网的可靠度。     

基于GCP的基线估计提取高精度DEM研究

合成孔径雷达干涉测量（In＆垛）技术因其独特优势,正逐渐成为高精度数字高程模型（DEM）获取的有力工具,而基线参数估计是利用该技术提取高精度DEM的重要影响因素．本文在现有的基线精确估算方法的基础上,利用典型的基于地面控制点（GCP）法编制了基线估算代码,采用C波段ENVISATASAR雷达数据,对比分析了各算法基线改正的结果,利用校正后的基线参数提取了都江堰地区的DEM,并结合该地区的1：10000地形图对生成的DEM进行了精度评定．研究结果表明,采用基线校正后的数据进行干涉测量生成的DEM在一定条件下能达到国家1：50000数字高程模型三级产品的精度要求．     

基于自适应压缩感知的分簇式网络数据收集

分簇式传感器网络中基于混合压缩感知的数据收集方法可以有效减少数据传输量并均衡网络负载.但是,固定采样率因不能考虑信号的稀疏度在时间和空间上的变化,导致低采样率难以保证信号的重构质量,而高采样率又会造成资源浪费.针对此问题,基于数据线性程度分析提出了一种采样率自适应调整的分簇式网络数据收集方法.首先,Sink节点以簇为单位分析当前采样时刻与上一采样时刻重构数据的线性程度,以掌握数据变化趋势;然后,根据分析结果计算网络在下一采样时刻所需采样率及簇头节点所需观测值维数;最后利用数据传输树实现对簇头节点观测数目的自适应调节.仿真结果表明,与基于固定采样率的网络数据收集方法相比,该方法能够在增加少量反馈观测值维数所需的数据传输量的情况下有效提高压缩数据的重构精度.     

基于有限测量信息的加权最小二乘法在配电网状态估计中的应用

为了适应测量装置数量受限的配电网控制的需要,提出一种基于有限测量信息的配电网状态估计方法.模型中将区域配电网节点电压幅值和相角作为状态变量,测量节点电量、负荷规划数据分别作为实际测量量和伪测量量,利用加权最小二乘法权重参数的合理配置保证模型的合理性并求解.通过对英国某区域配电网实例仿真计算,结果表明：本文状态估计模型能够根据有限测量量进行网络全节点的状态估计,且平均估计误差满足实际应用要求;同时,定性描述了测量点数量、估计初值与状态估计误差的关系,为进一步探索测量点优化配置和最优状态估计求解奠定基础.     

基于重复博弈的P2P网络节点行为策略模型

目前提出的P2P网络节点的博弈模型大多没有考虑节点的类型,没有考虑重复博弈所产生的和一次博弈不同的结果.针对这些问题,根据节点的推荐信任值来对节点进行分类,并分析节点类型的行为特征和重复博弈的特征,提出了一种基于重复博弈的P2P网络节点行为策略模型.在此基础上,利用重复博弈的贴现率来分析博弈双方采取何种策略才能获得最大收益以及节点行为策略调整的约束性条件.使用博弈论仿真工具Gambit验证了该模型的有效性.     

导航电子地图中路口的交通矩阵与路束模型

导航电子地图是车载导航系统的基础.其蛛式模型使用交通矩阵对路口的交通属性进行描述,适用于车辆导航.为将电子地图数据用于车载导航系统,提出一种路口交通矩阵的计算方法.在通用GIS模型的基础上建立一种新的路束模型以反映路口的类型特征,并通过路束交通矩阵实现路口交通属性的描述.基于路束模型创建了一套蛛式路口交通矩阵的计算方法.实验表明该方法可以方便的用于路口交通矩阵计算,为驾驶者提供准确的路口引导信息,适用于车辆导航.     

一种环形交叉口交通排放及燃油消耗模型研究

针对考虑环境效益的环形交叉口交通组织优化研究中,环形交叉口交通排放及燃油消耗目标函数的建立问题,参考相关建模思想,采用交通流参数模型与交通排放、燃油消耗模型相结合的方法,提出了一种基于VT-micro模型的环形交叉口处交通排放及燃油消耗量计算模型.研究表明:提出的模型可以较为准确地对环形交叉口交通排放及燃油消耗量进行估算,可用于环形交叉口排放及燃油消耗的定量分析,对基于环境效益的环形交叉口优化研究具有重要意义.     

船联网数据融合的信任模型

引入了主观信任评价及其期望概率的概念,通过统计方法评估船联网中各个节点的可信程度,结合KL距离计算节点的信誉度,从而建立了基于节点信誉度评价的数据融合信任模型.为避免影响融合的结果,模型在数据融合过程中保留信誉度较好的节点,摒弃低信誉的节点.模拟船联网网络结构进行仿真试验,分别采用4种不同的攻击方法对网络中部分节点进行攻击,试验分别按迭代100、200、300次进行.仿真结果表明:传统方法的数据融合准确率为78％,信任模型的数据融合准确率达到93％,结果更逼近真实数据,与传统方法相比有效提高了融合的准确性和可靠性.     

WSN中改进的基于压缩感知的分簇数据采集算法

WSNs中节点的能量受限,为节约网络节点的功耗,提出了一种将LEACH模型和CS理论相结合的基于节点时空相关性的压缩感知算法。LEACH算法对网络节点进行分簇并选择簇首,然后,采用CS理论对簇首节点进行采样,将采样后的数据通过多跳路由的方法传至远端的汇聚节点,最后,汇聚节点对来自簇首的少量数据采用重构算法以对原始信号进行精确恢复。仿真结果表明,该方法有效减小了数据传输量,降低了网络节点的功耗,延缓了网络寿命。     

基于复杂网络的航班运行风险传播分析

为研究航班运行风险传播机理，基于民航航班运行程序，采集航班运行数据及航空公司、机场、机组、机务、空管等工作表现做为研究样本；采用经验建网法、时间序列相空间重构法和Spearman 相关系数3 种方法，构建面向航班运行风险传播问题的复杂网络，经过计算证实，使用Spearman 相关系数建网效果最佳；对应民航常用控制方法，引入重要度r 、改进感染率β′和改进恢复率γ′概念，提出适用于航班运行的改进SIR 模型，最后对风险网络传播进行动力学分析. 计算结果表明：重要度r =0.4 时，感染节点密度曲线峰值下降10%，达到峰值时间推迟5%；改进恢复率γ′=0.9 时，感染节点峰值降低6%. 证实加入重要度，改进恢复率可有效抑制风险网络传播；说明识别风险网络中对关键节点加以控制，提高风险节点恢复比率和速度，可有效提高航班安全保障能力.     

融合网络拓扑结构特征与客流量的城市轨道交通 关键节点识别研究

科学合理地识别轨道交通网络的关键节点，并制定针对性的维护管理措施，有助于保障轨道交通的稳定运行。网络中的节点在局部发挥着对外传输与连接的作用，在全局中影响着网络的传输效率，同时，也必然受到其他节点的影响，本文提出一个考虑邻居节点影响的改进节点度模型评价节点的局部重要性，以及一个考虑其他节点影响的改进节点效率模型评价节点的全局重要性，基于改进的节点度模型和节点效率模型构建节点网络拓扑结构重要度评价模型，综合反映节点的局部重要性和全局重要性，也能反映其他节点对目标节点的影响；以进出站客流和换乘客流为基础建立节点客流量重要度评价模型；进一步构建综合考虑节点网络拓扑结构重要度和客流量重要度的关键节点识别模型，更加全面地评价节点的重要性，并以西安市数据为基础进行实例验证。结果表明：本文模型所识别出的关键节点，能很好地体现节点在网络中的功能特性；排名前5的关键节点失效，会导致客流损失34.41%，网络效率降低57%，相对最大连通子图比例下降91.82%，证明了模型的有效性。     

基于GIS的管网爆管分析算法优化与实现

爆管分析是城市地下管网管理中的一个重要管网分析功能,当前的多数管网系统所采用的爆管分析算法、管网数据模型及实现技术难以提供最优的爆管分析方案.文中采用Geodatabase网络模型将管网数据建模为几何网络和逻辑网络,在管网数据模型中明确表达网络流向,并一体化集成存储管网数据,并利用ArcEngine的网络访问接口扩展优化传统爆管分析算法——广度优先遍历算法,实现了支持环状管网的爆管分析功能,此优化方案已成功地应用于大连石化矿区管网综合管理系统.     

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以复杂网络理论为基础,分析海运网络的拓扑结构具有无标度网络特性,可运用BA无标度网络模型构建演化海运网络.连接概率是BA模型中节点优先连接的重要依据,据此,针对海运网络港口节点进行研究,通过加权量化和MATLAB编程将影响节点间连接的因素组成节点吸引度,引入连接概率公式,改进了BA模型.分别选取2010年全球15个和25个主要集装箱港口的相关数据,运用上述改进BA模型分别得到不同规模的海运网络演化情况,演化结果验证了海运复杂网络具有无标度网络特征,呈现的特性与网络规模没有必然联系,规模大的网络平均路径更长、集聚性更强,度值相差更悬殊.进一步运用全球班轮航线实际网络进行验证,得到两者结构特性基本相同.     

危险品运输网络节点失效渗流鲁棒性建模仿真

为了科学地进行危险品运输网络设计和节点选取,减缓突发状况造成的危害, 对突发情况下危险品运输网络节点失效渗流鲁棒性进行了仿真研究.结合液体透过缝隙 自然渗流和复杂网络渗流理论,建立仿真模型.根据设定的仿真场景和流程图,使用 MATLAB进行仿真实验,定量分析网络连通率、渗流节点数、渗流失效率和节点承载力; 定性分析不同节点度节点突发状况和不同节点承载系数对危险品运输网络节点失效渗 流鲁棒性的影响.结果显示,增加节点度过大或过小的节点数量会降低危险品运输网络的 鲁棒性,增加节点承载力则可加强鲁棒性和容错性.     

基于 K-means 的北京地铁路网重要度聚类分析

以图论为基础,以北京地铁为研究对象,结合地铁运营客流时空分布的特点, 构建北京地铁有向加权路网模型;采用 K-means 聚类分析方法,根据地铁路网中车站和区 间的两个基本的物理拓扑属性（度、介数）,以及客运量对其进行分类,确定关键车站和区 间.其中,度反映的是节点的局部聚集能力,介数反映的是节点和边对全局的影响能力,而 客运量则反映了不同时间段节点和边在运输中的重要性.实证分析表明,该方法可以从系 统网络的角度动态辨识系统中的关键车站和区间.     

基于多层复杂网络的中欧班列运输网络关键节点识别研究

若运输网络中的重要节点发生故障,中欧班列的运输效率和货物流动会受到严重制约。 本文提出一种基于改进TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution) 法及灰色关联分析的多层网络节点重要性评价方法。首先,以中欧班列运输网络结构特征为基础,构建中欧班列多层网络;其次,选取度中心性、介数中心性及接近中心性等多个评价指标,运用改进TOPSIS法计算节点单层网络重要度评价值,采取灰色关联分析融合得到节点综合重要度评价值;最后,利用多层网络SIR(Susceptible Infected Recovered Model)模型验证方法的有效性。 结果表明：本文识别出的关键节点包含中欧班列主要线路的起讫城市、境内外重要口岸和中欧班列集结中心,结果与实际情况较为契合;采用排序前10%重要节点作为初始感染节点,SIR网络感染率在 20 次迭代后达到 97.8%,本文提出方法的网络节点感染率及传播速率均高于 BC (Betweenness Centrality)算法、DC(Degree Centrality)算法和PageRank算法等传统单一网络排序方法,即识别的关键节点对全局网络的影响更为普遍和高效。此外,根据排序结果从国家层面提出相应的政策建议,有助于提高中欧班列运输网络的鲁棒性。     

基于客流加载的城市轨道交通网络关键点分析

在城市轨道交通网络化运营中,节点重要度的有效评估对优化网络结构、提高网络运营效率具有十分重要的意义。以网络节点为研究对象,改进经典space L模型,考虑运用同异站台换乘构建网络拓扑结构,建立客流均衡分配模型,基于复杂网络理论,提出网络客流加载条件下车站节点重要度的3个评价指标,分析各指标与实际客流的相关性,得到节点重要度的综合测算模型。以北京地铁网络进行实例分析,结果表明客流加载条件下的节点重要度更符合地铁网络的运营实际。     

一种新的多重边复杂公交网络模型

在现有公交网络模型的基础上,建立了一种新的多重边公交线路网络模型.这种 公交线路网络模型以公交线路为节点,公交线路间的若干个相同停靠站点为连边.同时根 据网络拆分的思想,对具有相同站点的三条不同的公交线路,通过引入时滞,将四重边公 交线路网络拆分为四个性质不同的子网络,进而以 Chen 系统为网络的节点,研究了四重 边复杂公交网络的全局同步.改变公交车辆之间的控制强度和相同的站点个数,分析了公 交车辆的人为调度和线路优化对公交线路网络平衡的影响. 最后通过 Matlab 进行数值仿 真,为城市公交网络的合理调度提供理论依据.