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为了研究城市公共交通网络的动态特征,本文在现有公交网络模型的基础上,运用space P方法和space R方法分别建立了公交换乘网络和公交线路网络.然后将这两个网络作为子网络,并通过换乘网络中停靠站点和线路网络中的公交线路之间的联系构建了一类新的双层耦合公交网络模型.该模型能够很好地反映出行乘客与公交运营车辆之间的联系.基于耦合网络的同步理论,以非线性Lorenz系统为网络的节点,研究了双层耦合公交网络的同步问题.最后,采用Matlab仿真技术分析了公交运营中的人为调度、公交线路之间公共停靠站点的数目,以及站点之间的可达性对双层耦合公交网络平衡的影响.     

轨道交通站点聚类及其对客流预测的影响分析

城市轨道交通站点受多层面因素交互作用而反映出异质性，为实现站点精细化分类，本文统筹考虑地铁刷卡数据、兴趣点数据和地铁网络数据，提取客流、土地利用和网络性质等特征，其中，客流层面考虑工作日、周末和节假日等不同日期类型下客流状态，土地利用层面考虑站点辐射区用地强度和均衡性，网络层面考虑节点自身特性和影响能力。构建基于主成分分析与K-means++算法的聚类模型，综合聚类评价指标确定簇数，辨析不同类型站点多维度特性，结合站区土地利用和站点网络特征探讨对出行活动的影响，并设计簇内联合预测和整体联合预测策略，采用3种多元时序预测方法探究站点聚类对预测性能的影响。研究结果表明：考虑全部客流特征时，划分为10簇，考虑工作日进站客流特征时，划分为5簇，充分挖掘客流时变特征能够获得更加精细化的聚类结果；各簇站点客流分布特征与其土地利用及网络特征间存在一定的反馈关系；相比于整体联合预测，通过聚类联合相关性强的站点进行预测，以间接捕获空间相关性的方式能有效提升预测性能，各模型均方根误差平均降低9.04%，平均绝对误差平均降低4.94%。研究结果为站点精细化管理和站区设施建设规划提供依据。     

轨道客流影响因素及预测要点

影响轨道客流的因素分别是轨道站点周边的土地开发模式、城市客运结构体系、公共交通经营策略：及轨道的网络形态，本文对此进行了论述，并概括了轨道客流预测工作中的几点注意事项。     

城市多模式公交拓扑网络的构建及特征分析

以哈尔滨市轨道交通网络和常规公交网络为研究对象,构建基于相邻站点的多模式公交拓扑网络模型,对节点度、节点强度、平均路径长度、加权聚类系数、介数等多个结构特征指标值进行分析;以网络效率和最大连通子图作为网络连通性的评价指标。研究表明:哈尔滨市多模式公交网络在L空间下具有小世界和无标度特性;在相邻站点间设置多条公交线路可以有效延缓整个网络由于线路运营时间而崩溃的速度;在全部线路停运前,网络效率反而随着网络规模和站点间平均距离减小而逐渐提高。     

基于客流量的城市轨道交通网络站点重要度评估方法

针对轨道交通网络中现有的站点重要度评估方法精度低的问题,提出一种基于客流量的城市轨道交通网络站点重要度评估方法,筛选出城市轨道交通网络的重要站点.采用Space L方法构建轨道交通加权网络模型,通过分析客流量比例系数和节点效率对站点的作用,设计站点重要度贡献矩阵,以纽约轨道交通网络为例,采用最大连通子图比例和网络平均效率评价指标分析站点的重要度.研究结果表明:与传统的评估方法相比,引入客流量因素可以显著提高重要站点的评估精度.该方法可为实现站点的高效可靠运行提供技术支持,具有良好的应用前景.     

北京海淀区地面公共交通线路网现状评价

本文从线路长度、线路网密度、重复系数、非直线系数、站点密度、平均站距和站点覆盖率等七方面对海淀区地面公共交通线路网现状进行了评价，找出了海淀区地面公交线网布设中存在的问题，并分析了原因。     

合肥城市交通拥堵的治理对策与建议

分析了近年来合肥市通过优化路网结构,优化公交线路和站点,全面落实城市公共交通优先发展战略,构建了多种公交模式于一体的公交网络,在交通拥堵治理方面取得的一些经验成效。结合国内外其它城市的交通现状及治理经验,在发展智能化公共交通、轨道交通停车换乘系统(P+R系统)的建设、轨道交通与常规公交的互补性以及加强公共自行车管理,加大综合交通治理力度,提高交通服务功能等方面提出了一些切实有效地治理对策与建议。     

城市轨道交通线网基本单元与复杂网络性能分析

从局部角度与整体角度对城市轨道交通网络性能进行了综合分析。从局部角度,分析了轨道交通网络二线、三线和四线的基本组成功能单元,并提出采用换乘次数、路网吸引区覆盖强度和换乘站的负荷强度等指标对各功能单元进行评价。从整体角度,运用复杂网络理论,在SpaceP拓扑空间中,采用节点的度、群集系数和平均路径长度等参数来研究轨道交通网络的性能,并从网络拓扑本身来认识网络特性。研究结果表明:轨道交通网络最基本的形式为放射、交叉、环形,三角与环形、三角与三角及多三角都是较为理想的复合形式;在北京市轨道交通网络中,随节点的度增大,其概率分布呈先增加后减小趋势,群集系数等于1的站点较多,网络中直达站点和换乘1次就可完成出行站点之和超过了总数的80%,可认为该网络出行较便捷。     

中国铁路网的拓扑特性

从铁路的基础设施、停靠站点及系统换乘3个方面构建了物理网、运输网和换乘网3种网络模型,运用统计分析的方法分析了它们的拓扑特性.统计结果显示：铁路物理网的平均聚集系数近似为零,多数节点的度数为3,遭受突发事件,很容易造成不连通.铁路运输网大部分节点度数为2,平均经过12.49个车站到达目的地,铁路换乘网具有较大的平均聚集系数和较小的平均最短距离,该网络是具有无标度性质的小世界网络.文中给出了重要节点的标定方法,并运用此方法标定了中国铁路网的重要节点.在此基础上,分析了在不同攻击情况下的网络弹性,结果显示铁路换乘网对于随机攻击具有很好的容错性.     

基于矩阵分析的公共交通网络最优路径算法

为了更符合实际情况，即充分考虑换乘次数是乘客选择公共交通网络的决定因素，运行时问是其重要因素，分析了乘客心理特征，用CIS技术建立了公共交通网络模型，构建了适合公共交通分析的直达矩阵和最小换乘矩阵．在此基础上，结合路段、节点运行时间，提出了公共交通网络最优路径算法，并用一个简单的算例对算法进行了说明．     

树状结构网络在列车状态监测中的应用

为确保大数据量下列车状态数据传输有序、传输错误可修复,建立了列车状态监测设备树状组网模型,分析了树状拓扑列车在途监测系统应用的可行性,继而给出了支持自由挂载的车载设备组网算法,实现了基于以太网的数据传输和路由数据结构与算法在NS-2工具上的建模.仿真结果表明,树状网络延时主要受制于发送端与接收端所在网络的深度,相对于EXP流量模型和使用TCP协议,在树状网络中使用CBR流量模型与UDP协议能够获得更好的性能.     

网络社会初探

社会本来就是网络化的，而社会发展演进的方向就是形成“网络社会”，信息网络的本质特性决定了在这一演进过程中具有决定性的作用，可以大大加快这一演进过程。“网络社会”是以互联网为主的信息网络与实体网络高度整合的结果，作就如何加快建设“网络社会”的发展战略提出了自己的看法。     

基于改进GN算法的路网脆弱性诊断模型

分析了路网脆弱性的含义.根据道路网络的特点,改进了复杂网络理论中的社团划分算法———GN算法,提出了基于GN算法的路网脆弱性诊断模型.以路段介数值作为评判路段重要性的依据,在已知路网基本结构条件和交通需求分布的条件下,对路网中脆弱路段的空间分布和脆弱路段的失效顺序进行了识别.实例分析了基于GN算法识别路网脆弱性的诊断效果和模型的实用性.     

Kohonen神经网络的VC实现及测试

Kohonen神经网络能够模仿人脑特征进行自组织学习,并能根据其学习规则,对输入模式自动进行分类。文章通过对Kohonen神经网络模型的研究,运用VC语言实现其算法,并完成对该神经网络分类功能的测试。     

CAN总线在汽车上的应用与维护研究

本文主要探讨了CAN总线在现代电控汽车上的应用。阐明了汽车采用CAN总线的优点,并对CAN总线系统的硬件结构、数据传输过程以及故障诊断与维修进行研究。指出CAN总线在现代汽车上的广泛的应用前景。     

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针对北京市三环内实际交通网络,分别构建城市道路交通网络和由城市轨道交通网络叠加形成的城市复合交通网络模型。基于复杂网络理论,采用Matlab计算节点度、聚类系数、平均路径长度、介数和节点紧密度等指标,分析了其分布规律,然后对这两个网络模型的统计特征值进行比较分析。结果表明,它们都具有一定的随机网络模型和无标度网络模型的小聚类系数特征,叠加后的城市交通网络直径和平均最短路径减小,平均度、聚类系数和节点紧密度都有不同程度增加,使整个路网的可达性得到了一定的提高,网络承载力变大。     

我国综合运输网络布局规划研究

为了充分发挥综合运输体系的整体效能,在分析我国综合运输网络布局发展现状及存在问题的基础上,结合国际的发展经验与启示,提出了基于资源与环境等约束条件下的综合运输网络布局分层次规划方法和规划内容,并在定量模型计算与定性分析的基础上,研究探讨了我国综合运输网络规划布局问题.为构建我国综合运输网络布局提供一定参考.     

一种棋盘形路网中的公交环线网规划方法

公交线网规划是公交系统设计的关键,较大程度上决定公交系统的运行状况。本文针对现有公交线网客流量不均衡、平高峰转换迟缓、非直线系数较大等问题,以棋盘形路网为研究范围,提出一种在棋盘形路网下的环线布置思路。该方法用环线交错覆盖路网,首先在设定的换乘系数约束下满足直达客流,然后在约束条件限制下对线网局部到整体进行修正,从而完成整个线网的初步布设。最后考虑从不同目的和角度出发修正得到的公交线网,最终比选得到最优方案。     

一类流量增减最大值可预见的不确定网络最大流的模型与算法

不确定网络最大流问题是现实中普遍存在的一种网络流问题,针对该问题中的流在传输过程中增减并存的特征给出了一种模型及算法.将其网络上增加弧上的增加量作为初始输入量之一,经过特定运算将其转化为只损耗网络,运用有损耗网络最大流问题的算法进行最终求解.最后,通过实例验证了其正确性.