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。     

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.      

城市地铁-公交复合网络抗毁性与级联失效仿真

为研究城市公共交通复合网络的拓扑结构特性,在构建多方式、多层次拓扑网络的基础上,对以成都市为例的地铁-公交复合网络在袭击与拥堵下的有效性进行了分析.运用复杂网络理论,首先测度地铁-公交复合网络在不同袭击模式下的静态抗毁性,以评判复合网络中节点与连边的重要度;其后对突发性事故下地铁客流拥堵的传播扩散现象与级联失效过程进行仿真分析,通过对受阻客流在复合网络中传播性的分析,评判复合网络中地铁线路与沿线公交线路应急协调能力的匹配度.研究结果表明:在随机、蓄意两种袭击下,地铁-公交复合网络的最大连通度与网络效率的降幅与降速均低于地铁子网络与地面公交子网络,复合网络整体效能优于单一网络;基于有无容量限制下成都市8条地铁线路的拥堵失效仿真结果,能够评估其沿线既有公交线路的应急疏运能力,从而制定具有针对性的策略措施,以应对突发性事故下复合网络的过载情况.      

基于复杂网络的地铁恐怖袭击灾害链风险分析

城市轨道交通灾害呈现网络化传递特征,探明灾害间的传递模式和关键节点对地铁系统风险防控十分重要.利用归纳分析法和灾变链式传递理论,构建地铁恐怖袭击灾害的链式传递图和系统灾害链演化模型.以复杂网络理论为基础,研究城市轨道交通恐怖袭击事件灾情链式传递规律,对网络节点重要度和边的脆弱性进行综合分析,得到地铁恐怖袭击灾害链风险值...     

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Kolmogorov熵权的城市轨道交通网络节点重要度识别算法

近年来,我国城市轨道交通系统中延误、破坏事件及运营故障等事故频发,事故站点大多客流量大且交通繁忙,因此识别城市轨道交通网络中的重要节点对于保证网络的正常运营具有重要意义。为更真实地反映现实世界城市轨道交通网络的实际情况,本文首先基于复杂网络理论构建城市轨道交通网络模型;其次在网络拓扑指标的基础上,考虑车站自身属性及其周边区域环境对节点重要度的影响,构建城市轨道交通网络指标评价体系;然后基于混沌时间序列与混沌系统指标序列的共性,采用Kolmogorov熵权法计算指标权重,结合城市轨道交通网络指标数据得到城市轨道交通网络节点重要度排序;最后,通过成都地铁网络的实例研究结果表明：排序前10的关键车站均位于城市中心城区且皆为换乘站点。与信息熵权法结果进行对比发现,本文方法有8个共同的关键站点,且排序结果分布更集中、极端值更少、得分差距更小。研究成果有助于更好地理解城市轨道交通网络的结构特征,为预防事故、优化运营提供了重要理论依据。     

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。     

铁路货物运输网络关键节点识别算法研究

为了提高铁路货物运输网络安全性,科学合理分析铁路货运车站重要性,将货运车站看作节点,货运站间货物发送业务抽象为边和转移行为,构建成一个货物运输网络.在此基础上首先运用网页排序算法计算得到每个车站重要度时间序列样本,然后将每个车站重要度抽象为随机变量,接着用高斯混合分布拟合重要度样本得到各车站重要度分布函数,最后以分布函数均值作为重要度衡量数值.以中国铁路成都局集团有限公司为案例进行计算,结果表明:一、二、三、四等车站平均重要度分别为4.59、2.99、4.24和2.76,说明一等站和三等站是网络中最重要的车站集群,其中三等站小寨坝是网络中最核心节点,其重要度值为118.28,与实际数据统计分析结果一致,证明了该方法的有效性.     

寒地城市地铁客流特性及网络失效研究

为分析寒地城市地铁客流与网络特性，挖掘客流与寒地气候的相关性，本文利用《寒区城市多模式公交协同运营技术与示范工程》2013—2020 年共 8 年 11 万余条地铁客流数据进行研究。提出效用阻抗Space L-Space P模型建立地铁抽象网络，将时间维度细分为周、月和年这3类， 研究地铁客流特性与扰动因素，并建立寒地城市地铁网络失效模型，分析扰动后地铁站点与线路的客流分布。进一步选取哈尔滨市与南京市地铁数据，运用转移熵因果关系分析地铁网络客流分布与气候的相关性，得到寒地气候对地铁客流的影响。研究表明：所采集的地铁客流数据能够充分展现客流的状态与变化趋势，能够满足客流数据分析的精度与质量要求。近8年，哈尔滨市地铁客流呈现明显的增长趋势，地铁客流分布呈现2月为客流低峰，3月客流逐步回升，3~12月客 流较平稳且具有轻微波幅；换乘客流中夏季呈现8月大于7月大于6月的趋势，冬季则2月换乘客流最低，大多在周一与周五达到周换乘客流量极值。由地铁网络失效模型识别出关键站点，得到 哈尔滨市冬季客流略高于其余3季，冬季地铁网络较脆弱，结合实际数据的模拟分析表明，温度与地铁客流具有一定相关性，且哈尔滨市的相关性大于南京市。     

区域综合运输通道抗毁性分析

区域运输通道是区域运输线路的骨干.通道抗毁性分析对发现通道网络薄弱环节、优化通道网络规划、保障运输安全等具有重要意义.以成渝经济区为例,抽取其运输通道网络,构建L空间下的复杂网络模型,构建基于节点度、节点运输重要度和节点介数的攻击策略,以网络全局效率和最大连通子图节点比为测度,借助Matlab和Pajek软件进行抗毁性分析仿真.结果表明：成渝经济区运输通道平均路径长度较大,连通性有待提高,在进行通道中公路、铁路网络规划时应注意联络线的布设,重庆、成都等应作为关键节点重点建设和保护.     

城市新区公交线路及站点规划方法研究

基于城市新区用地规划及拟建路网,结合城市公交布设特点,采用节点重要度法和权的最小平方法相结合的方法．评定新区主要客流集散点的重要度等级,进而确定线网最优树,以作为城市新区近期、远期公交线路设置的依据。同时．创新性地提出城市公交微观节点重要度的可量化指标。实例证明,该方法具有较强的实用性。     

考虑节点度的供应链网络风险模糊评估

从复杂网络角度将供应链网络风险分为“点中断风险”和“边中断风险”两大类，并重新定义了各自的主要风险要素．在此基础上，将网络的节点度指标引入风险评价中，建立了供应链网络风险的双层双维模糊评估模型．最后，以某三级供应链网络为例，由“微观”到“宏观”逐级对供应链网络风险进行了定量评估，仿真结果表明企业节点的度值作为供应链网络风险评估的过渡参数，可以有效提高评估结果的准确性．     

基于复杂网络理论的广州轨道交通网络可靠性研究

城市轨道交通网络是由轨道线路和车站组成的复杂网络,利用复杂网络理论探讨轨道线网的可靠性对提升其可达性和运营效率有重要意义. 采用space L方法对广州轨道交通网络进行了拓扑建模,计算分析了节点度、聚类系数、平均路径长度等指标及其分布规律,并重点研究了换乘车站故障情况下整个轨道交通网络受影响程度及可靠性. 结果表明,现阶段广州轨道交通网络呈现随机网络的特征,换乘车站发生运营故障将严重影响网络中的较长距离出行,降低轨道交通网络的客流吸引度,广州轨道交通网络在换乘车站故障后其全局效率降低,局部效率不变,车站之间的紧密程度较差.     

城市轨道交通换乘节点与网络运行效率关系研究

换乘节点是城市轨道交通不同线路间转乘的必经场所,对城市轨道交通系统运行有重要影响.本文基于复杂网络理论,将平均路径长度、网络局部效率和网络全局效率作为网络运行效率的评价指标,研究了换乘节点比例、换乘节点衔接线路数及换乘节点分布与网络运行效率的变化关系.研究表明,网络平均路径长度随换乘节点比例、换乘节点衔接线路数增加呈幂函数降低;网络局部效率随换乘节点比例增加呈指数下降,网络全局效率随换乘节点比例增加呈对数增加且换乘效率越高,增长越明显;换乘节点衔接线路数的增加会降低网络局部效率,增加网络全局效率;换乘节点在各线路分布越均匀,网络全局效率越高.     

基于出行阻抗的城市地铁网络客流分布计算

为提高城市地铁网络客流分布预测的准确性,结合乘车阻抗、进站候车阻抗和换乘阻抗等出行阻抗建立综合出行阻抗函数,基于阻抗函数对有效路径集进行搜索与筛选,建立基于综合出行阻抗的多路径客流分布计算模型,并设立换乘惩罚系数对不同路径的客流分配进行合理修正.以深圳地铁新开通的11号线为契机,结合地铁1号线、2号线、3号线、5号线分析网络客流分布的变化.结果 表明:新开通的11号线使各线路中的换乘客流有不同程度的增大,增加了乘客出行的可选路径,且11号线车站附近形成新的人口及岗位聚集圈,进一步增加了11号线自身的客流,使得线网客运总量增加,与实际运营中的客流特征相符,验证了所建模型的有效性和适用性.     

城轨线网结构与换乘便捷性研究

归纳总结城市轨道交通三种典型网络形态的结构特点和换乘通达性,对比分析三种网络形态的优缺点。分析新增不同线型对线网换乘通达性的影响,对城市轨道交通线网换乘便捷性进行定量计算。以成都地铁的线网形态为例,将其归为"放射形+环形"类型线网,定量分析了成都地铁线网的换乘通达性和换乘便捷性,提出以排列组合计算换乘通达性的方法,并对成都地铁线网的换乘通达性和换乘便捷性进行量化计算,指出成都地铁换乘便捷性指标低是由于多线换乘节点少以及直线型线路多,据此提出了成都地铁新线建设的建议。     

基于EWM-MGRA的城市轨道交通线网客流均衡评价方法

针对城市轨道交通线网客流均衡性问题的抽象性和复杂性,提出基于熵值法和多层次灰色关联分析法的综合评价方法,用于评价城轨线网客流均衡方案.基于网络运输能力瓶颈车站和瓶颈区间理论,建立客流均衡评价体系,以熵值法为主结合层次分析法确定各评价指标的客观权重,基于多层次灰色关联分析法对多项客流均衡方案进行评价.熵值法和灰色关联分析法相结合,实现主客观评价方法的科学结合,评价结果更合理准确.同时,以上海市地铁网络为例,针对多个客流均衡方案,利用仿真预测各方案的客流均衡性数据,基于此数据得到多方案的均衡性评价结果.     

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。     

地铁网络服务韧性评估与最优恢复策略

针对已有基于拓扑效率的地铁网络韧性指标无法反映地铁运营实际的不足，构建考虑线 路流量影响的路网服务效率指标和基于服务效率的路网服务韧性指标，以及基于路网服务效率 的节点重要度指标；提出以路网服务韧性最大化为目标的优化模型，并基于遗传算法求解模型获 得最优恢复策略。算例结果表明：分别以服务效率和拓扑效率作为路网性能指标，获得的失效节 点恢复次序明显不同；蓄意攻击下，最优恢复策略获得的路网服务韧性分别比基于重要度的优先 恢复策略、基于节点度的优先恢复策略和随机恢复策略高16.76%、72.11%和86.21%。上述结果 表明，必须根据地铁运营实际合理选择路网性能指标和恢复策略，否则可能得到次优甚至明显偏 离实际的方案，无法实现预期目标。