基于节点吸引力的可调参数复杂网络模型

针对真实网络的生长演化规律,以及BA无标度网络模型和原始的节点吸引力模型在择优连接以及生成网络统计特征方面所存在的问题,综合考虑复杂网络生长演化过程中节点度和节点吸引力的择优连接特性,提出了一种基于节点吸引力的可调参数复杂网络模型. 理论研究与仿真实验分析表明,基于节点吸引力的可调参数复杂网络模型可以有效生成结构稳定并与实际网络统计特征很接近的复杂网络,通过调节模型参数可以灵活调整网络的生长演化过程. 模型生成的网络度分布仍然服从幂律分布,并且具有较高的群集系数和平均路径长度.      

基于传输贡献矩阵的城市路网节点重要性评估方法

 在城市道路中,通常采用交叉口流量或道路连接数等单一指标确定路口重要性,很难保证突发事件下道路网络运行的可靠性。鉴于城市道路网络的无标度特性,以交通阻抗为权重,将城市道路网络抽象为加权网络,提出节点重要度传输贡献矩阵方法,评估道路交叉口重要性。该方法综合考虑交叉口所处路网位置、道路连接数及关联路段交通阻抗,采用节点效率值表示其位置信息,通过融合节点度值和交通阻抗值,构建交通信息传播过程中节点之间的重要度关联,以表示相邻路口间重要性依赖关系。以天津市区域路网为例计算各交叉口重要度,采取连续移除重要节点方式,模拟连锁故障过程,并将结果与节点收缩法进行对比。实证分析表明：在移除最重要的8个节点后,路网最大连通子图规模较节点收缩法降低9.10%,验证了该方法的有效性。     

基于复杂网络理论的装备保障网络模型研究

从网络科学的观点出发,对装备保障网络生成机制进行研究,针对其严格的等级结构和一定的随机连接特性,在对树状网络和确定性复杂网络模型研究的基础上,提出了一个装备保障网络演化模型.该模型考虑了网络中节点和边的实际物理属性,引入了随机连接参数,实现了混合生成的装备保障网络演化机制,并仿真分析了模型中迭代步数、子节点数目、随机连接因子这3个参数对装备保障网络整体性能的影响规律,验证了该模型的有效性和适用性.     

基于路网客流模态的城市轨道交通网络拥堵演变机理

为描述客流负荷状态及拥堵演变规律,基于客流梯度概念提出了路网客流模态概念及其物理特征描述,包括自由模态、拥堵模态和拥堵消散模态.采用客流场强的计算公式来估算下车客流比例,将车站客流负荷指数和区段客流负荷指数作为点拥堵的关键参数,计算路网客流模态值.提出成网运营条件下的客流交换关键参数,并构建基于元胞自动机模型的客流拥堵动态演变模型,研究路网客流拥堵的动态传播与演变规律,分析路网客流群体行为演化机理.以北京市部分城市轨道交通路网为例,基于客流实际调查数据,通过调整上车客流比例,利用MATLAB软件对不同时刻的路网客流模态值进行仿真计算.结果表明,不同时段内路网客流处于不同模态,从而验证了路网客流模态的物理特征.     

基于可变网元的离散路网设计模型与算法

对离散路网设计问题中新增道路带来原有路网单元结构与属性变化的影响进行分析,指出考虑这一影响后,Braess诡异出现的可能性大大增加.进而建立了基于可变网元的离散路网设计模型,采用路网生成算子来表征道路增减带来的路网单元结构的变化,设计了路网生成算子的算法流程.最后给出了求解离散路网设计模型的模拟退火遗传算法,并给出了算法实例.     

电力社会耦合网络面对虚假信息传播的鲁棒性研究

为研究在电力社会耦合网络中电力社交用户受到虚假信息影响的后耦合网络的鲁棒性变化,基于用户自身的影响力以及虚假信息影响力,考虑虚假信息免疫节点,改进了信息传播的独立级联传播模型,将网络中受影响节点与耦合网络鲁棒性计算的渗流模型相结合,并在此基础上拓展了1种电力社会耦合网络鲁棒性评估指标.通过仿真实验模拟发现改进的独立级联模型传播模型避免了影响的随机性,影响结果合理,耦合网络鲁棒性计算的理论值与实际验证值相符,电力社会耦合网络鲁棒性评估指标结论与耦合网络鲁棒性变化情况符合,结果表明,社交网络中初始影响节点比例对耦合网络的鲁棒性具有一定影响,且电力-Facebook耦合网络的鲁棒性优于电力-Last FM耦合网络.     

基于复杂网络的城市路网可靠性分析

为分析城市路网中线路的重要程度,采用对偶拓扑方法,将路段抽象为节点,将交叉口抽象为网络边,对实际路网进行拓扑结构转换。应用复杂网络节点度、边介数等特征指标及网络可靠性指标评价城市路网结构特征。最后,分别在蓄意攻击和随机故障条件下,对济南市区路网的连通可靠性进行了实证研究。     

软件宏观拓扑结构标准结构熵和度的演化分析

现代软件生存周期可以看做是一个软件结构的演化过程.基于大量开源软件的统计数据,分析了标准结构熵、高度值节点数量和新增节点中低度值节点所占比例的演化,然后分析了度中心化指标较高的节点数量和新增节点中该指标较高的节点数量的演化.结果表明,标准结构熵和度中心化指标较高的节点数量普遍呈下降趋势,高度值节点数量呈上升趋势,新增节点大都为低度值节点.由此得出,成功实践的软件演化过程中,软件网络和软件结构的复杂性增长速度是逐步降低的.本研究对于指导软件开发有重要的作用.     

节点数固定的ER网络演化模型拓扑性质的研究

复杂网络模型的研究主要集中在ER网络模型、小世界网络模型和无标度网络模型,其中ER网络模型是最经典的复杂网络模型之一。文章研究了节点数固定情况下的ER网络模型,根据网络内部边的动态演化特点,将节点数固定的网络模型进行了细分,给出了模型的生成算法,并模拟了算法生成的随机网络的平均路径长度和聚类系数。仿真结果表明,节点数固定的ER网络具有小世界特性,出现这种小世界特性的主要原因是由于网络内部边的异质性,而与网络的节点数变化没有必然联系。     

动态短信通信复杂网络演化模型研究

为了深入理解手机短信通信网络的演化规律,通过分析手机短信通信网络生长过程的特点,研究了已有复杂网络演化模型刻画短信通信网络生长过程的不足,从而建立了短信通信复杂网络的动态演化模型.该模型在考虑网络动态增长的同时,兼顾了网络内部边的动态演化以及节点的退出,更细致、真实地刻画了短信网络的动态演化特性.实验结果显示,该模型所生成的网络规模表现出有增有减的动态演化过程,与现实情况相吻合,能够更加客观地模拟与刻画短信复杂网络的特征与演化状况.     

露天矿运输道路网络的建立及其路径优化

 分析露天矿道路组成,对露天矿道路的不同路段进行合理划分,划分方法涉及到道路的路面质量、坡度和承载能力等因素,从而完成对露天矿道路的描述。提出露天矿道路网络节点的选取原则及其网络边权值的计算方法。建立起露天矿道路网络模型,设计露天矿道路网络数据库作为道路网络模型的后台数据库支持,数据库中包括网络节点数据表和节点间关系数据表,每个网络节点对应一个路段端点,每个关系对应一条网络边。设计出网络图节点的自动提取程序,并将节点数据信息自动存储到露天矿道路网络数据库中。选择粒子群算法作为道路网络路径的优化算法,实现了求解指定两点间的最短路径的粒子群算法。程序将搜索到的最优路径自动显示到网络图中,并达到了较高的搜索精度。     

计及路网权值时变特性的全局最优路径规划

由于静态路径规划（static path planning,SPP）和滚动路径规划（rolling path planning,RPP）思想无法求解全局最优路径,提出了一种计及路网权值时变特性的全局最优路径规划方法（global optimal path planning,GOPP）。利用Vissim软件对重庆大学城某区域路网进行建模与仿真,采用改进的前向关联边数据结构存储路网拓扑关键要素及行程时间仿真数据,以此作为路径规划数据库。在此基础上,推导跨时段路段的实际权值,提出一种基于Dijkstra算法的GOPP方法。最后基于路径规划数据库,在证明经典Dijkstra算法相比智能启发式算法具有全局最优求解能力的基础上,分别采用SPP、RPP和GOPP方法在MATLAB环境下仿真得到3条规划路径,结果表明GOPP累计行程时间为1 158.7 s,相比SPP和RPP分别减少了212.7 s和57.6 s,有效验证了GOPP在缩短交通出行时间的优越性,对今后智能交通系统的发展具有一定的理论指导意义。     

交通网络演化规律

基于城市空间结构与交通系统的动态互馈原理和交通系统的内在运行机制,以微观机理融合宏观机制为指导思想构建交通网络演化模型与算法,研究交通网络演化规律.在短期内,纳入道路用户外部性构造目标函数,进而建立交通系统最优模型;在较长时期,利用交通系统和城市空间结构之间的动态互馈作用、区域间经济联系的概念以及无标度网络演化规则的设计理念设计交通网络演化规则,刻画演化机制.实例研究表明,随着网络的演化,出现了层次现象并越来越清晰,更为重要的是,交通网络总费用随之下降;利用介数中心性定义了一种新的交通网络熵,该网络熵也呈现减小趋势,揭示了随着交通网络渐进地向有序演化,交通系统性能得以不断优化.     

基于图Transformer网络的城市路网短时交通流预测模型

针对城市路网短时交通流预测问题,在考虑路网交通状态时空相关性基础上,提出一种基于图Transformer（graph transformer,Graformer）的预测方法。该方法将多条路段的交通状态预测问题转化为图节点状态预测问题,针对区分相同结构的空间路网结构图,本文将带有边的图同构网络（graph isomorphism network with edges,GINE）和Transformer网络相结合,对交通状态在路网层面的时空相关性进行建模,从而实现城市路网短时交通流预测。具体来说,Graformer模型首先利用长短期记忆网络（long short-term memory,LSTM）对交通数据的时序信息进行预处理,接着采用基于GINE与Transformer的全局注意力机制提取交通数据的空间特征,最后实现路网各路段交通流的同步预测。通过使用PeMS数据集进行实验验证,结果表明提出的Graformer模型在各项性能指标上均优于对比模型,证明了其作为一种可靠且高效的路网短时交通流预测方法的有效性。     

基于节点相似性有偏游走的多层时序网络节点重要性评估

时序网络中关键节点的挖掘引起了社会广泛的关注。针对时序网络建模中存在忽略时间信息、未考虑时间切片间的交互关系进而影响关键节点识别的准确性和科学性的问题,构建了多层时序网络模型,并提出了一种基于节点相似性有偏游走的关键节点识别算法：多层时序有偏PageRank（MTB-PR）。本文中网络模型的构建引入多层网络分析方法,完整涵盖了时序网络的结构演变。同时,基于所构建的网络模型,综合层内相邻节点间相互作用及其层间影响的双重因素来区分节点的不同影响力;通过数据分析,探讨了一些偏差参数变化对节点重要性能指标的影响。最后,将模型和算法应用于真实网络中,通过实验数据验证了该方法的合理性和有效性。     

城市生态系统指标相互影响的定量研究

应用网络理论对城市生态系统进行了分析,并通过网络模型分析了城市生态系统中各因子之间的关系.对城市生态系统中3个子系统所含指标的相关关系及指标之间的权重进行确定,依此建立城市生态网,并利用复杂网络理论对城市生态网进行了研究,结果如下:1)城市生态网是以城市生态系统指标为节点,以带权有向边将其连接,构成的相互交错的网状结构;2)二、三线城市生态网的网络平均Bacon数分别为2.76和2.62,城市生态网可能是一个小世界网络;3)在城市生态网中,最短路径选择时应遵循最能满足实际问题需求的原则;4)二线城市生态网关键节点是第三产业占GDP比例,三线城市生态网关键节点是工业SO2排放量.本文为整体研究城市生态系统提供了参考.     

BBS用户回复网络的演化模型研究

结合复杂网络理论,首先利用获取的真实BBS论坛数据信息构建有向BBS用户回复网络,并分析日增节点数、日增边数、新用户发表原帖数、新用户获得回帖数、节点择优选择概率等的演化规律.其次,提出新的网络构造模型,并进行数据仿真.仿真结果表明,仿真网络的网络结构熵、度分布的演化规律与真实网络基本吻合,在一定程度上能够证明研究方法的正确性,也能解释真实BBS网络的演化规律,具有一定的现实意义.     

基于Attention机制的CNN-LSTM驾驶人意图识别方法研究

在自动驾驶系统中，系统需要准确识别驾驶人的意图，来帮助驾驶人在复杂的交通场景中安全驾驶。针对目前驾驶人意图识别准确率低，没有考虑优化特征对模型准确率影响的问题，运用深度学习知识，提出了一种基于时间序列模型的驾驶人意图识别方法。该方法基于Attention机制融合了卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)和长短时记忆网络(long short-term memory network,LSTM),引入车辆自身信息和环境信息作为时空输入来捕捉周围车辆的空间交互和时间演化。该方法可同时预测目标车辆驾驶人横向驾驶意图和纵向驾驶意图，并在实际道路数据集NGSIM(next generation simulation)上进行了训练和验证。实验结果表明，所提出的CNN-LSTM-Attention模型能够准确预测高速公路环境下驾驶人的驾驶意图，与LSTM模型和CNN-LSTM模型相比具有明显的优势，为自动驾驶系统的安全运行提供了有效保障。     

基于搜索效率的复杂网络多模型并行演化分析

很多真实的复杂网络呈现无标度性．但是,这些网络为什么在增长过程中遵从优先连接规则？现有研究尚未给出有力的解释．一个合理的猜想是：这些网络如果不遵从优先连接规则,则将处于不利的地位．为证实这一猜想,采用搜索效率作为评价指标,量化评价不同演化模型的优劣．首先提出一种新的复杂网络并行演化模式,使得同一网络中不同的局部遵从不同的演化模型,从而在统一的基础上比较不同演化模型搜索效率的优劣．以BA无标度网络、WS小世界网络和随机网络为基础,构建了异质复杂网络．其次,采用随机游走搜索策略和DS最大度搜索策略,比较遵从不同演化模型的异质子网的搜索效率,力图解释复杂网络中演化模式同质化的原因．实验发现一种“信息壁垒”现象,即处于劣势的网络模型,其所属节点很难被其他模型的节点访问到．实验结果表明：对于以搜索为重要功能的复杂网络,无标度网络具有最强的适应性,从而在一定程度上解释了无标度现象在众多现实复杂网络中存在的原因．