城市公交复杂网络研究

文中基于复杂网络理论,以公交停靠站点为节点,公交线路作为网络边,构成一个复杂的城市公交网络,研究该城市公交网络上的一些统计特征,就网络的度分布、介数、平均路径长度、聚类系数进行计算并对其进行复杂性分析.结果表明:该城市公共交通网络具有幂率分布特征下的度分布,且具有较小的平均路径长度和较高的聚类系数,说明该城市公共交通网络符合复杂网络无尺度特性,可揭示网络中的Hub节点,加以防范保护,为城市交通系统的正常运转和维护提供科学性指导.     

贵阳公共交通网络复杂性分析

城市公共交通系统可以抽象为由公交线路和停靠站点构成的网络,公交网络构成了一个典型的复杂网络.本文以贵阳市的公共汽车交通系统中的停靠站点网络为研究对象,对其进行了复杂性分析,计算了网络的度分布、平均路径长度、聚集系数等指标.结果表明,贵阳市公共交通网络的度分布符合幂率分布,并且具有较小的平均路径长度和较高的聚集系数.从而证实贵阳市公交网络的小世界特性和无标度特性.     

复杂网络在城市公交网络中的实证分析

实证分析是复杂网络研究的-个重要的方向.采用复杂网络研究方法,以上海、北京等城市的公交线路的部分站点和路线为例,分别从公交停靠站点网络、公交换乘网络和公交线路网络角度总结了城市公交网络的复杂网络特性.对复杂网络的静态特征值如平均路径长度、聚类系数、节点度分布等方面进行了统计.结果显示北京和上海的公交网络具有小世界特性,度分布都符合指数分布.北京和上海居民外出的平均换乘次数分别为1.54次和1.9次.     

复杂网络在城市公交网络中的实证分析

实证分析是复杂网络研究的一个重要的方向。采用复杂网络研究方法,以上海、北京等城市的公交线路的部分站点和路线为例,分别从公交停靠站点网络、公交换乘网络和公交线路网络角度总结了城市公交网络的复杂网络特性。对复杂网络的静态特征值如平均路径长度、聚类系数、节点度分布等方面进行了统计。结果显示北京和上海的公交网络具有小世界特性,度分布都符合指数分布。北京和上海居民外出的平均换乘次数分别为1.54次和1.9次。     

基于遗传算法GIS公交线路网优化模型研究

本文主要研究了城市公交线路网优化策略.城市公交交通问题一直困扰城市一大难题,是为了解决城市公共交通运行问题,改善城市交通运行效率,提高公共交通车辆调度效率,本文提出了基于遗传算法GIS公交线路网优化策略.该策略以地理信息系统(GIS)为平台,遗传算法为空间布局优化模型的公交车交通网优化布局算法.     

复杂公交社团网络模型的稳定性研究

为了研究城市公共交通网络的动态特征,在现有公交网络模型的基础上,建立了一类新的复杂公交网络模型。同时基于派系过滤算法,对复杂公交网络模型进行了社团结构分析。以Lorenz系统为网络的节点,研究了复杂公交社团网络的同步问题。通过改变公交车辆之间的控制强度、删除网络中普通公交线路和关键公交线路,研究了公交社团网络的同步问题。采用Matlab仿真技术分析了公交车辆的人为调度和线路优化对公交线路网络稳定性的影响。     

基于关联的城市公交换乘查询算法

公交换乘是旅游信息系统中的热点问题。当前流行的GIS软件不能人性化地直接解决公交换乘的问题，在对现有的城市公交运行线路、站点分布和城市道路网络特点进行了研究之后，结合数据库技术和Web技术，针对大型城市中，由于公交线路多，公交换乘查询中数据量大，算法复杂的问题，设计了一个包含公交数据表、数据关系和算法步骤的关系型查询分析解决方案。     

影响最大化算法在城市公交网络中的应用研究

关键线路组是影响城市公交系统正常运行的重要因素,同时也是系统优化的主要群体。识别这类线路,对于促进智慧城市公交系统科学化与合理化的建设具有极大的意义。以无锡市公交系统为研究对象,基于复杂网络理论对该城市的公交线路网络进行建模和拓扑特征分析,并采用影响最大化算法LCIR_AR识别出该网络中的影响力节点集,即公交系统中的核心线路组。通过评估所选节点的移除对网络平均最短路径和连通性造成的影响,验证了所选节点的有效性,进一步肯定了核心线路组的重要性及其在现实公交系统的规划、管理与决策方面的理论价值。     

公交线路查询算法

公共交通不仅是衡量城市现代化程度的重要标志也是解决交通拥堵问题的途径. 而公交线路查询系统的关键技术是公交线路查询算法, 它对提高公交资源的利用率有着重要的意义. 总结了国内外城市公交最优路径算法并在此基础上分析了高效运行城市公交系统的条件和影响因素. 介绍了最短路径问题及Dijkstra算法及其在查询系统应用中的弊端. 然后提出了基于换乘最小的广度优先算法的数学模型, 给出了算法的实现, 并以银川市公共交通公司的公交部分数据为基础, 完成了公交信息查询系统的设计与开发.     

基于遗传算法公交线路网优化模型仿真研究

研究了城市公交线路网优化问题.由于公交车的容量、耗时、站点配置等问题,传统的遗传算法在公交线路网优化中的运行效率不高等.为提高公共交通车辆调度效率,提出了改进的遗传算法公交线路网优化模型,保证公交公司不亏损和乘客乘车成本两者前提下,构造了遗传算法适应度函数以及约束条件,并建立有效的初始化算法种群,从而建立新的公交线路网优化模型,在求解模型过程中,采用了改进的遗传算法求解优化模型,即在传统遗传算法中加入了优先级编码方式以及多染色体结构.仿真结果表明改进算法的可行性,并与传统的遗传算法相比,算法种群的整体性能要优于传统的遗传算法,对提高遗传算法的运行效率有较高的作用.