基于传输效率矩阵的复杂网络节点重要度排序方法

为了提高网络节点重要度评估的准确性,应用复杂网络理论,通过分析非邻接节点对节点重要度评估产生的重要影响,提出了一种基于网络传输效率矩阵的节点重要度排序方法.该方法综合了节点的局部重要性和全局重要性,弥补了节点重要度贡献只依赖于邻接节点的不足.在ARPA网络上对连续移除重要节点的连锁故障进行了仿真.结果表明,相比于节点重要度评价矩阵法,采用本文方法在移除最重要的2个节点后网络的最大连通子图规模降低了23.8%,该结果进一步验证了本文方法的准确性.      

传播动力学视角下集装箱海运网络关键港口节点识别

将船期延误与重要港口节点的识别问题相结合，通过传播动力学模型，对世界集装箱海运 网络的传播特性进行分析，发现港口节点传播能力与度值满足幂为16.84的幂律分布，具有无标 度特征，且度值与传播影响力的相关性较强。以 SIS(Susceptible-Infected-Susceptible)模型为基 础，结合网络结构特性，比较不同节点传播影响力评估方法发现，节点间最短路径长度是衡量节 点传播能力的一个重要因素。基于引力模型，提出考虑度值、节点核心位置及节点间最短路径长 度的综合取值法，验证了改进引力模型在世界集装箱海运网络节点传播能力评估中的适用性，发 现综合取值法对模型精确度提高有促进作用。研究得到：世界各港口传播影响力排序，为关键港 口的识别提供了不同视角；高传播影响力港口普遍集中在亚洲区域，其次为欧洲地区；高连通性 与高传播影响力无正相关性。     

基于 k-壳分解的集装箱海运网络度分布研究

运用复杂网络理论,研究集装箱海运网络度分布情况。以往研究中多认为海运网络节点度分布具有无标度特性,文中基于k-壳分解法获得不同层次的东亚区域集装箱海运拓扑网络,并计算出不同层次网络的节点度分布;通过分析不同层次网络的节点度分布情况,发现东亚区域集装箱海运网络存在明显的度值分层,并在双对数坐标下不存在显著负相关性。鉴于幂律分布是惟一满足无标度特性的分布形式,且实证网络中不同层次节点度分布图均明显存在不符合幂律分布的迹象,可见东亚区域集装箱海运网络分布不具备无标度特性,并提出造成这种状况的原因。     

复杂网络中节点重要度评估

为提高复杂网络中重要节点评估的效率和有效性,提出了一种基于节点接近度和节点在其邻域中的关键度评估复杂网络中节点重要度的方法．该方法综合了节点的全局和局部重要性,即在复杂网络中,节点的接近度越大,该节点越居于网络的中心,在网络中就越重要;节点在其邻域中的关键度越大,该节点对其邻域越重要．根据该方法设计了复杂网络中节点重要度评估算法,该算法的复杂度为0（n^3）．实例分析证明了该方法的有效性．     

基于复杂网络的湖北省高速公路网特性分析

以湖北省高速公路网为研究对象,选取Space-P方法建立其网络拓扑模型,分析高速公路网的静态特性、中心性和鲁棒性.研究结果表明:湖北省高速公路的网络结构具有明显的小世界网络特性,节点间通过较少次的路径转换便可通达,网络连通性好;在随机攻击策略下,路网表现出良好的鲁棒性,但部分节点的节点度和聚类系数较低,局部地区的连通性较差;从节点中心性分析角度看,高速公路网部分节点重要性过高,在蓄意攻击策略下,路网性能降低显著.     

基于复杂网络的南京城市轨道交通站点重要度评估

随着城市化进程的迅速推进以及大都市城市轨道交通网络化运营的逐步实现,城市轨道交通在城市交通系统中扮演的角色越来越重要,一旦城市轨道交通网络中的重要节点发生了紧急事件,必然会严重影响到城市轨道交通的正常运营。本文主要利用复杂网络理论对城市轨道交通网络进行分析,首先介绍了城市轨道交通网络的复杂网络特征,在此基础上提出利用SpaceL方法构建城市轨道交通网络拓扑结构,并且使用TOPSIS方法构建基于城市轨道交通网络特性的节点重要度评估模型,以南京地铁为例,得出南京城市轨道交通站点重要度排序。确定城市轨道交通中的关键节点,可以给城市轨道交通网络可靠性的研究提供很大的帮助,对于城市轨道交通网络的优化有着重要的意义。     

基于客流的地铁网络节点重要度评价方法

为定量分析地铁车站的重要性,建立考虑时间变化的网络节点评价模型,将地铁线路结构和始发站至目的站的客流数据分别抽象为物理网络和客流网络,分析2种网络对节点重要度的影响情况,进而给出基于客流的地铁网络节点重要度的定义和评价方法.利用该方法对成都地铁156个节点的重要度进行计算分析,结果表明:成都地铁网络中重要度排名前10的...     

基于边权重图神经网络的一阶逻辑前提选择

为提高自动定理证明器在大规模问题中证明问题的能力,前提选择任务应运而生.由于公式图的有向性,主流的图神经网络框架只能单向地对节点进行更新,且无法编码公式图中子节点间的顺序.针对以上问题,提出了带有边类型的双向公式图表示方法,并提出了一种基于边权重的图神经网络（edge-weight-based graph neural network,EW-GNN）模型用于编码一阶逻辑公式.该模型首先利用相连节点的信息来更新对应边类型的特征表示,随后利用更新后的边类型特征计算邻接节点对中心节点的权重,最后利用邻接节点的信息双向地对中心节点进行更新.实验比较分析表明：基于边权重的图神经网络模型在前提选择任务中表现得更加优越,其在相同的测试集上比当前最优模型的分类准确率高了约1%.     

省域高速公路网络连通可靠性:黑龙江省案例分析

连通性及连通可靠性是区域公路网络结构特征及运行状态评价的重要指标.本文首先提出了应用连通度、连接度指数及连通度平均值指标来表征省区高速公路网络连通性,其次构建了基于初始网络及子网络的数量、规模及平均最短路径距离等因素的连通可靠性评价方法,最后以黑龙江省高速公路网络为例进行实例分析.研究提出了黑龙江省高速公路网络的连通特性及连通可靠性特征,得出实例网络县市级网络连通度不高、连通可靠性受到关键节点影响较大的结果,能够应用于冰雪恶劣天气、恐怖袭击等特殊事件下应急需求点布局、应急物资调度优化等.     

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...     

基于复杂网络的城市交通拥塞因子风险传播机理及其应用研究

为了解城市交通拥塞因子风险传播特性,提升拥塞风险控制能力,依据昆明市路网拥塞实际调查数据,利用Pearson相关系数分析风险影响因子间的相关性,构建交通拥塞因子风险复杂网络。通过软件gephi0.9.2计算复杂网络各指标,验证网络的可行性和适用性。计算网络节点的相关指标进而引入网络节点重要度 k 的概念,据此将网络节点划分为核心节点、一般节点和边缘节点,同时引入直接免疫率 ρ 共同构建风险传播模型。对筛选出的核心节点进行直接免疫控制,免疫概率 ρ 分别取0.028,0.056,0.112后计算分析可知,免疫概率 ρ 取值基本与感染节点峰值比例值成反比。结果显示,识别出网络中重要度较大的节点并进行免疫控制后,交通拥塞因子风险的传播规模和传播速率将得到较好控制,对现实生活中治理城市道路路网交通拥塞有较好的指导意义。     

节点综合重要度在运输通道线路布局中的应用

为有效、合理地选择运输通道内的节点,从节点功能定位、运输需求特性以及运输方向的不均衡性出发,对常用方法进行修正,建立更能反映实际运输需求情况的节点综合重要度计算方法,并提出以最大范围地覆盖节点需求重要度为目标的选线方法。经温州区域综合运输通道实例验证,该方法效果良好。     

集装箱航运网络拓扑特性研究

从复杂网络理论角度出发,验证了集装箱航运网络具备无标度和小世界特性,由集装箱航运网络节点度分布、度相关性以及度与介数相关性分析得到了度较大的节点对集装箱航运网络影响程度较大的结论.选择度较大节点作为优先攻击目标,随机生成节点序列作为出错目标,进而比较出错和攻击对集装箱航运网络聚集系数、平均距离和网络效率等重要网络特性的影响.通过分析发现集装箱航运网络具有较好的鲁棒性,同时也具有较大的脆弱性.     

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.     

节点综合重要度在运输通道线路布局中的应用

为有效、合理地选择运输通道内的节点,从节点功能定位、运输需求特性以及运输方向的不均衡性出发,对常用方法进行修正,建立更能反映实际运输需求情况的节点综合重要度计算方法,并提出以最大范围地覆盖节点需求重要度为目标的选线方法,经温州区域综合运输通道实例验证,该方法效果良好.     

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。     

基于改进BA模型的海运复杂网络演化研究

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特性.据此,针对港口节点进行研究,分析节点连接概率的影响因素,通过加权量化和MATLAB编程得到节点吸引度,进而改进了BA网络模型中的节点连接概率.选取2007和2010年全球15个主要港口的相关数据,运用上述改进模型分别得到2 a的海运网络演化情况,验证了海运网络具有小世界和无标度网络特征,并得出2010年海运演化网络平均路径更短、集聚性更强,度值相差更悬殊,网络连接更加频繁与高效.     

基于复杂网络的国家综合立体交通网主骨架分析

《国家综合立体交通网规划纲要》中提出要加快建设高效率国家综合立体交通网主骨架.本文借助复杂网络相关理论,以L空间方法构建了国家综合立体交通网主骨架区域网络与城市网络,分析了区域与城市之间的连接情况.结果 表明:在由21个重点区域构成的区域网络中,每个重点区域与其他区域至少有2条路径相连接,且区域网络具有小世界的特点,说明重点区域之间连接紧密,可靠性强.在由116个节点构成的城市网络中,城市间连边以极、组群、组团等不同类型重点区域城市之间的连边为主;在考虑城市空间距离的加权网络中,重庆、西安等节点重要度较高,建议重点关注各种交通方式在这些节点的相互衔接情况以提升运输效率.在鲁棒性分析中,发现加权网络对随机攻击和基于接近度中心性的蓄意攻击鲁棒性较好,而对基于介数中心性和PageRank中心性的蓄意攻击鲁棒性较差.通过对主骨架的网络特性进行分析并识别其重要节点,本文研究结果不仅证实了主骨架规划的合理性,还可为重点区域及城市的综合交通运输规划提供其连接情况、支撑作用与拓扑重要性等理论层面的参考.     

基于AHP-PCA的城市群公路网节点重要度分析

阐述公路网节点重要度的概念,提出运用层次分析法与主成分分析法的联合评价方法来确定节点重要度的新思路。并对长株潭"3+5"城市群的8个城市节点进行实证研究,综合分析结果,确定各节点在城市群公路网规划中的重要度。     

中国航空网络的多分辨率小波分解研究

为解决航空网络中节点与边数量过多导致整体特征分析计算量大的困难,提出了基于多分辨率小波分解理论的复杂网络数据压缩方法,论证了选用Haar小波基进行航空网络小波分解的适用性及分解形式,提出了确定网络分解层数和分解后还原参数的方法.对2011年5月我国163座通航城市和2 198条航线构成的复杂航空网络,选用Haar小波基对该网络的邻接矩阵进行4层小波分解,得到的网络最低频子带10×10阶矩阵,包含了原网络的大部分信息.实证研究结果表明:利用分解后的最低频子带可以还原出原网络节点城市的平均度、平均最短路径长度和聚类系数.