南京市区公交地铁加权复合网络模型与鲁棒性的分析

《南京市区公交地铁加权复合网络模型与鲁棒性的分析》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、TheanalysisofweightedcompositenetworkmodelandrobustnessofNanjingbusandsubwaynetworkThesisSubmittedtoNanjingUniversityofPostsandTelecommunicationsfortheDegreeofMasterofEngineeringByZhouXiaojiongSupervisor:Prof.SongYurongFebruary2016万方数据南京邮电大学学位论文原创性声明本人

2、声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南京邮电大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本人学位论文及涉及相关资料若有不实，愿意承担一切相关的法律责任。研究生签名：_____________日期：____________南京邮电大学学位论文使用授权声明本人授权南京邮电大学可以保留

3、并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子文档；允许论文被查阅和借阅；可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索；可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编本学位论文。本文电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。论文的公布（包括刊登）授权南京邮电大学研究生院办理。涉密学位论文在解密后适用本授权书。研究生签名：____________导师签名：____________日期：_____________万方数据摘要如今人口众多，城市拥挤，保持城市公共交通系统正常、高效的运行直接关系人们的生活水

4、平和经济的发展。因此，对以公交和地铁为对象的城市公共交通网络的研究受到相关领域的广泛关注。本文建立了公交、地铁无权网络、公交加权网络以及公交地铁加权复合网络。分析了各种网络的统计特性。并就各种网络受随机攻击和蓄意攻击时的鲁棒性进行分析。最后联系实际情况，建立了一个公交地铁查询系统。本文的研究工作及成果如下：（1）分别用三种建模方式（SpaceL方式、SpaceP方式、SpaceR方式）建立南京公交无权网络和南京地铁无权网络，并对比分析在三种情况下各自的拓扑统计特性。在此基础上，分别建立了两种公交加权

5、网络和公交地铁加权复合网络，着重体现加权复合网络和普通单加权网络的区别。（2）研究了利用三种建模方式构建的南京公交和地铁子网络的鲁棒性，从随机攻击和按度值蓄意攻击的两个角度分别分析了网络各自的全局效率和最大连通子图变化情况。同时对上述建立的加权复合网络也进行相同的鲁棒性分析，并与单个子网络进行对比，由此得出结论，复合网络的鲁棒性优于单个子网络。在随机攻击下无论何种网络都具有较好的鲁棒性，但是在蓄意攻击下都具有脆弱性。另外还研究了南京部分网络在站点进行封闭施工下的鲁棒性，结果发现，只要人们在合理范围内

6、寻找绕行的站点就可以保持网络的稳定性，无论是平均最短路径长度还是全局效率，都表现出绕行过后的网络传播保持在较高的水平。（3）建立一个方便于乘客的公交地铁查询系统，分析加权网络和查询系统的关系。在查询系统中，一旦缺少线路网络，人们就无法得知站点和线路的关系，而缺少站点网络，就无法了解站点之间的关系，因此网络对于查询系统非常重要，是查询系统内部数据关系的来源。另外通过系统查询结果可以更直观的体现网络的信息，从而让人们清楚的认识网络和查询系统之间相辅相成的关系。关键词：加权复合网络，拓扑统计特性，网络鲁棒

7、性，查询系统I万方数据AbstractDuetothelargepopulationandurbancongestion,itisdirectlyrelatedtopeople'slivingstandardandeconomicdevelopmenttomaintainthenormalandefficientoperationofurbanpublictransportationsystem.Therefore,theresearchonbusesandsubwaysthatrepresentu

8、rbanpublictransportnetworkhasattractedwidelyconcerned.Thispaperstudiesthebusesandsubways’un-weightednetwork，thebuses’weightednetworkandthebusesandsubways’weightedcompositenetwork.Theauthoranalyzesthestatisticalcharacteristicsoftheabovem