前景理论下道路网络的级联失效演变

为了避免城市交通网络在突发事件的影响下陷入大范围的瘫痪,本文提出了一种 将路径改变行为和失效持续时间相结合的级联失效模型.模型以需求的演变定义了初始荷载, 提出了失效时间的概念,以及网络交通量的延迟加载方式;然后,考虑出行者在面对突发事件 的主观因素,基于前景理论确定了负载的动态重新分配方法;最后,采用MSA算法给出了模 型求解步骤.仿真结果表明：随着路段失效时间的增加,驾驶员的路径改变概率有显著差异;该 模型可定量的分析路网在不同的失效时间和初始需求下,由于路段造成的失效演变过程;在 考虑路段方向性时,路段的2 个方向均瘫痪后,相继失效速度明显加快.本文为研究突发事件 的管理方法提供了一定的理论依据.     

基于贝叶斯网络的内燃机故障诊断研究

介绍了贝叶斯网络模型的数学描述，该方法对于设备诊断问题中存在不确定性、关联性问题具有很大的优势．将其模型应用在内燃机的故障诊断中，建造贝叶斯网络，并根据底事件的先验概率进行故障概率的计算，并给出维修建议．实例说明了该方法的有效性．     

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.      

基于蓄意攻击下的民用机场网络级联失效抗毁性分析

在机场网络中单个机场节点的失效往往会波及整个网络。本文运用复杂网络理论构建机场网络级联失效抗毁性评估模型,然后对不同的机场节点进行蓄意攻击,使失效节点负载重新分配,并通过网络的节点失效率来衡量网络的抗毁性。最后以中国华东地区的机场网络进行实例仿真,并对仿真结果进行总结分析,为提高机场网络的抗毁性提出了一些意见和措施。     

基于网络负载容量模型的城市路网级联失效研究

在城市道路交通中,关键路段的失效可能导致路网的大面积拥堵,为了准确判断城市道路交通网络的关键路段,首先采用原始法构建城市道路交通网络的几何拓扑图,并在已有的交通网络级联失效模型基础上,考虑了城市道路网络的有向性和拥堵的局部扩散特性,对模型的初始负荷定义及失效负载重分配的规则进行了改进,并采用改进后的模型对不同路段破坏失效进行了模拟分析,研究了不同路段发生破坏后拥挤的扩散过程.采用破坏影响后的路网平均距离降低比例和失效路段所占比例来反映路段的破坏程度,最后对路网中的路段进行重要度排序,并结合路段在路网中的度、介数及级联失效的影响程度等指标,利用K-Means聚类分析对路段进行了聚类.结论表明:只考虑路段上的流量大小或路段的一些静态指标并不能够准确判断路段的重要度,路网中往往还存在一些潜在的重要路段,考虑多种指标对不同路段进行聚类更具合理性.     

城市轨道交通运输网络级联失效抗毁性研究

城市轨道交通各条线路和车站相互连接,联系紧密,其中的节点故障会在网络迅速传播,造成较大范围的拥堵,影响整个网络的正常运营.本文首先结合轨道交通特性,对城市轨道交通网络的级联失效现象进行分析.采用改进的边权函数来分析节点状态变化,进而产生流量的重分配.接着,建立了城市轨道交通网络级联失效模型,并以网络失效规模和破坏程度两个指标对其进行评估,仿真了级联失效过程并分析了不同失效策略下城市轨道交通网络的级联失效抗毁性.最后,以北京市轨道交通网络为例进行了实证研究.研究结果对轨道交通网络的合理规划、结构优化及运营安全具有重要的参考意义.     

危险品运输关联网络级联失效建模及耦合特性

为研究危险品运输关联网络级联失效机理及耦合特性,在提出一个包含物理网络、服务网络和关联边的危险品运输关联网络模型的基础上,通过构建危险品运输关联网络级联失效模型,利用基于节点度的级联失效平均规模作为网络抗毁性评估测度,基于此对比研究了危险品运输网络关联网络级联失效机理及耦合特性.仿真结果表明：危险品运输物理网络和服务网络间关联边的“传导”特性并不相同,相同失效节点数目下,物理网络的级联失效节点数总大于服务网络,通过改变网络模型参数可提升关联网络抗毁性,且提升服务网络的参数比提升物理网络见效更快.上述结论对危险品运输关联网络的风险识别和应急管理具有一定的理论指导意义.     

突发状况下的道路网络故障演化分析——以通州市区道路网络为例

为量化道路交通网络故障演化规律,基于耦合映像格子(CML)提出了交通网络级联失效分析方法。采用L空间法,以交叉口为节点、道路为边,抽象化处理了通州市区城市道路网络;利用节点度K、节点介数B及节点强度S等指标分析了通州市区城市道路网络特性;综合考虑道路网络拓扑特性及流量特性的影响,提出了基于CML的道路网络故障演化模型,仿真分析了不同挠动值、不同耦合强度组合下道路网络级联失效的影响规律。研究表明:外部扰动值R越大,网络越容易发生级联失效;相继故障阈值在仿真蓄意攻击介数B最大节点处为1.6,在蓄意攻击强度S最大节点处为1.8,说明拓扑网络比流量分布网络更不稳定,须重点保护介数大的节点;当加权流量分布耦合系数ζ_2不变时,无论无权拓扑网络耦合系数ζ_1如何变化,道路网络均会发生级联失效,网络发生相继故障的时间和扩散速度呈现一致性,反之,当ζ_1不变时,随着ζ_2的增大,网络越容易发生级联失效。     

一种基于二层贝叶斯网的网络入侵检测方法

提出了一种基于二层贝叶斯网的网络入侵检测方法,该方法能够从审计数据中自动学习知识生成入侵模型,并根据该模型检测入侵行为,从而提高入侵检测系统得自适应性和可移植性,降低系统的误报率和误检率．并通过设计实验来验证基于贝叶斯网的入侵检测系统的性能,实验数据采用KDD cup 1999年的部分数据．实验结果表明：该方法在只使用10％训练数据和部分记录属性来学习的情况下,检测效果仍比较好．     

失效相关的道路网络系统连通可靠度向量

应用可靠度向量分析方法,研究了具有中介状态的失效相关的城市道路网络系统的连通可靠性.把具有“安全—中介—失效”3种运营状态的单元或系统转化为“安全—非安全”和“非失效—失效”两种工作状态模式来求解路网安全概率和失效概率,从而计算出中介概率.通过实例研究了节点具有可靠度向量的分析方法,又分析了失效相关系数对系统的影响.发现相关失效对道路网系统的可靠度向量影响很大,要提高可靠度的话必须尽可能的降低相关程度,就需要尽量降低破坏事件对周边影响的扩大,减少受影响路径单元个数.该方法能够全面描速道路网运营状态,并且考虑了单元相关性,符合实际,具有一定的理论和应用价值.     

基于CML的城市地铁网络相继故障分析

分析和掌握城市地铁网络的基本特性,有助于规划和运营管理者对地铁进行运输组织和紧急情况的处理。基于复杂网络理论,采用matlab仿真分析,对城市地铁网络相继故障进行了研究。结果表明：在相继故障扩散过程中蓄意攻击比随机攻击具有较快的传播速度,但在扰动幅度和故障规模关系中呈现出相似的变化趋势,蓄意攻击效果并不明显;多目标随机攻击加快了地铁网络相继故障的扩散进程,但对于最终引起的故障规模则影响不大。     

基于CML的多重边复杂公交线路网络相继故障研究

为给城市公交系统的规划、建设和管理优化提供决策依据,在现有公交网络模型的基础 上,以常规公交线路为网络的节点,公交线路间的若干个公共停靠站点为连边,建立了基于耦合 映像格子的多重边复杂公交线路网络模型,基于该模型研究了多重边复杂公交线路网络的相继故 障问题。通过Matlab 数值仿真技术,详细分析了扰动幅值和耦合强度对网络相继故障的影响。研 究结果表明：蓄意攻击多重边复杂公交线路网络中度最大的节点最容易造成网络全局故障;另 外,耦合强度和扰动幅值越大,多重边复杂公交线路网络越容易发生相继故障。     

雾霾情况下路网模型及雾霾对交通路网的影响

雾霾对城市交通路网的影响主要包括交通数据缺失、交通安全和污染物排放三大问题.首先,基于城市交通数据监测系统,增加路网模型中驾驶员对能见度因素的反应特性,建立雾霾情况下交通路网模型,包括车道模型和交叉口模型两部分.然后,建立雾霾情况下交通路网模型评价指标,包括路网交通数据缺失率、交通危险系数和路网车辆污染物排放指标.最后,通过雾霾对路网影响程度和影响区域的仿真,得出如下结果:雾霾程度越严重、影响区域范围越大,交通数据缺失率越高,越不利于交通安全,同时污染物排放越多.     

城市轨道交通有权网络相继故障可靠性研究

城市轨道交通各条线路和车站因其所承载客流量多少不同在网络结构的地位也不同,仅从网络结构来评价可靠性可能会产生误判.本文根据地铁网络智能卡数据构建了网络权重矩阵,结合网络结构确定了无权、有权网络的复杂网络参数,并基于有无权重 两个网络分别定义了4 种相继故障的策略参数及网络可靠性评价模型.以北京市轨道交通为实例系统性分析有无权重两个网络的可靠性,结果表明,模型可操作性强,弥补了城 市轨道交通网络可靠性研究的不足,加载了客流的网络脆性更明显,站点重要性排序也 发生较大变化.     

基于贝叶斯网的公路路侧事故风险评价

为了根据路侧危险情况采取针对性的措施,急需开展公路路侧事故风险评价研究. 基于事故模拟再现分析,根据车辆驶入路侧后的事故形态,将路侧事故严重程度划分为 4个等级,对不同等级路侧事故的致因因素进行研究,给出驶入车速、边坡坡度与边坡高度阈值.构建了路侧事故风险评价的贝叶斯网,基于路侧事故致因因素阈值,针对单因素、双因素与三因素分别给出了不同等级路侧事故发生概率的计算方法.选取典型路侧事故案例进行分析,贝叶斯网的计算结果显示发生 2次及以下翻车事故的概率为 0.929,与路侧事故模拟试验结果相符,证明了本文提出的公路路侧事故风险评价方法的准确性.     

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道路交通事故预测是道路交通安全研究的一项重要内容. 针对BP神经网络在道路交通事故预测中精度不足及收敛速度慢的问题,引入量子神经网络并构建道路交通事故预测模型. 模型通过对道路交通事故时间序列进行相空间重构,有效扩充训练样本数量;且隐含层神经元采用态叠加的激励函数,对道路交通事故数据的特征空间进行多层梯级划分,以快速匹配输入数据与特征空间的对应关系,提高模型的收敛速度;在训练过程中动态调整量子间隔,以响应事故数据的强随机性. 实验结果表明,该预测模型能够较好地适应道路交通事故数据的特性,且预测精度和收敛速度较改进BP神经网络有显著提高.     

路网可靠性评价指标研究综述

路网可靠性是衡量城市路网性能,特别是在突发事件下交通系统功效的重要指标。依时间线索回顾了路网可靠性的发展历程,在此基础上分析了连通性/终端可靠性、行程时间可靠性和路网容量可靠性三大主要评价指标的特点,并从指标定义及指标评价方面,对比分析了三大指标的联系及区别。围绕研究及应用中的现存问题,对指标评价结果阈值的确定、提高评价指标应用性等方面提出了进一步研究的展望和建议。     

基于量子神经网络的道路交通事故预测

道路交通事故预测是道路交通安全研究的一项重要内容. 针对BP神经网络在道路交通事故预测中精度不足及收敛速度慢的问题,引入量子神经网络并构建道路交通事故预测模型. 模型通过对道路交通事故时间序列进行相空间重构,有效扩充训练样本数量;且隐含层神经元采用态叠加的激励函数,对道路交通事故数据的特征空间进行多层梯级划分,以快速匹配输入数据与特征空间的对应关系,提高模型的收敛速度;在训练过程中动态调整量子间隔,以响应事故数据的强随机性. 实验结果表明,该预测模型能够较好地适应道路交通事故数据的特性,且预测精度和收敛速度较改进BP神经网络有显著提高.     

基于交通仿真的单向平面分流路网研究

为解决机非混行造成的交通低效问题,构建单向平面分流路网,即以机动车干路单向交通组织为基础,以机动车支路和自行车、公交专用路双向交通组织为辅助的公交专用、机非分离的路网模式。首先,采用VISUM,VISSIM模型,对单向平面分流路网与传统混合路网的路网特性、交通运输效率进行分析,结果表明,分流路网在交通绕行、转向比例方面与传统混合路网基本一致。其次,在对两套路网体系进行优化设计的基础上,通过仿真分析,得出单向平面分流路网的运输效率远高于传统混合路网。最后指出,将干路单向化处理,发挥单向道路的横向可穿越特性,辅以减少干路绕行的支路体系,是单向平面分流路网实现高效运行的关键。