城市群生态综合交通网络组团特性分析与关键节点识别

为实现城市群生态综合交通发展目标,形成交通、经济、生态环境质量一体化发展格局,以关中平原城市群为研究对象,通过熵值法对节点功能吸引、功能辐射和碳排放强度进行赋权,通过修正引力模型计算其相互联系强度;将空间结构理论与复杂网络理论相结合,构建多维空间联系网络模型;采取改进INFORMAP算法,从交通、功能和碳排放3方面分别进行区域组团划分;基于组团划分结果,构建超图网络模型,引入邻域超度、邻域影响熵指标识别城市群生态综合交通网络关键节点。结果表明：关中平原城市群功能和碳排放空间联系呈现“一极多核”的空间分布格局,西安处于核心地位,宝鸡、渭南等地级市核心区也拥有较高影响力;城市群区域组团与行政区划具有差异性,部分区县如侯马、彬州、澄城等脱离上级行政区划约束,形成了独立区域组团;西安、咸阳是城市群生态综合交通网络建设的关键节点,且城市群东部节点重要度普遍大于西部节点,因而需重点提升西安—咸阳一体化水平,优化东部节点综合交通结构,完善西部节点交通网络布局。     

全α类蛋白质超家族保守模体特征的分析

选取了全α类中序列一致性小于等于40%和25%的四个有代表性的超家族,并从中提取序列模体和结构模体,分析了其结构和功能特征的差异. 结果表明,细胞色素C超家族和EF手超家族中已知功能的模体类型相对单一,而类同源域超家族和翼螺旋DNA结合域超家族中序列模体类型较多,但是主要以HTH和wHTH两种结构模体为主. 进一步对模体的相对位置进行统计分析和比较,发现无论是已知功能的模体还是基于统计学方法识别的模体,它们相对于序列N端和C端的分布均呈现一定的规律性. 这些特征和规律将对蛋白质超家族的识别以及结构域的研究提供有力的帮助.     

基于网络优化的交通网络设计研究

针对交通网络设计问题,首先定义了赋权二分图的单边控制集问题,给出了相应的算法;然后将上述算法和割集遍历算法相结合,构建了基于网络优化思想的两个启发式算法,并对两个算法进行了比较分析,证明了算法Ⅱ可在有限步终止.最后通过算例验证了两个算法的有效性.     

城市轨道交通网络关键站点识别方法对比与分析

为总结城市轨道交通网络关键站点识别方法的研究成果,推动其在关键交通设施保护领域的更广泛应用,调研了关键站点识别方法的研究现状,总结了国内外城市轨道交通网络关键站点识别的主要方法,并以上海市地铁网络为例对不同方法进行了对比与分析.结果表明：不同方法识别出的关键站点的分布规律存在差异,基于站点度中心性和介数中心性识别出的关键站点主要是网络中的换乘站点;基于站点紧密中心性识别出的关键站点主要分布在网络中心区域;但是基于网络效率损失识别出的关键站点主要位于环形线路和临近环形线路向外辐射的支路上.研究还发现：不同方法之间的相关性大小存在差异,对于客流介数中心性高的站点,一旦失效后对网络可达性损失的影响也较大;对于失效后造成乘客未满足出行需求高的站点,一旦失效后对网络效率损失的影响也较大;但紧密中心性较高的站点失效后对网络可达性损失和网络效率损失的影响并不显著.     

基于车道特征的多层交通网络时空数据模型研究

【目的】针对当前交通地理系统(GIS-T)领域中常用数据模型在城市交通网络的几何、时空语义属性、拓扑关系等描述以及路径诱导实际需求方面的不足,提出基于车道特征的多层交通网络时空数据模型。【方法】根据数据模型的建模层次,引入道路中心线、行车道、实际车道等特征,构建交通网络的多层次表达,并依次设计概念数据模型和逻辑数据模型,最后通过实验验证模型的性能。【结果】该模型比传统基于车道的网络模型的算法效率高,行驶时间少。【结论】该模型对车道特征的描述方案可行,在交通路径诱导中的实用性、精度及效率等方面比传统模型更优。     

多元图图形基元和特征基元提取与表示方法

提出一种多维数据多元图图形基元和特征基元提取和表示的方法.首先应用多维数据多元图表示原理实现无结构数据的结构化表示,然后在建立基于多元图图形基元和特征基元表示的一般化表示模型基础上,提取出了表征多元图图形的图形基元和特征基元.为验证该方法的正确性,采用UCI机器学习数据库中的Iris等数据进行了分类实验,不同分类方法实验结果对比证明该方法具有较好的识别效果.     

我国旅游业与交通网络关系的灰色关联分析

在对旅游业和交通网络关系进行简单定性分析的基础上,采用入境旅游人数和国内旅游人数作为旅游业发展状况的度量指标,采用交通线路长度作为交通网络的度量指标,建立灰色关联模型,对二者关系进行定量研究.结果表明,旅游业发展与交通网络具有较大的灰色关联度,且不同交通运输方式对旅游业的发展具有不同程度的影响.     

基于列车时刻表的长三角城市群铁路交通网络演变特征

基于列车时刻表中2009年、2011年、2013年、2015年、2017年长三角城市群的铁路客运班次数据,运用ArcMap 10.2平台构建铁路交通网络,结合社会网络分析法,从点度中心度方面对长三角铁路交通网络演变特征进行分析。结果表明:1)长三角城市群铁路交通网络以上海和南京为核心,以苏州、无锡、杭州、常州、镇江和嘉兴为次核心,呈快速发展的多中心结构;2)铁路交通联系空间分布不平衡,主轴与次轴共同构成城市铁路网络,以上海-苏州-南京-镇江构成的四边形网络联系最为紧密,上海-南京、苏州-镇江两条对角线为核心轴线,带动域内无锡和常州的发展;3)以上海-南京-杭州构成的三角网络,城市交通联系强度不同,上海-南京线上海-杭州线南京-杭州线;4)2009-2017年,沪宁线、沪杭线始终处于点度中心度的高值集聚区域,地区发展主轴地位稳固;湖州、宁波和台州铁路客运需求增长较快,点度中心度得到不断提升;5)2017年,上海、南京、杭州3个核心城市点入度大于点出度,聚集能力明显强;苏州、镇江、绍兴等城市由极化向扩散转变,城市以辐射功能为主。     

区域创新合作网络演化特征与动力研究——以长三角为例

基于2005—2019年长三角地区产学联合申请专利数据构建合作网络，运用空间网络分析法、模体分析法和指数随机图模型研究网络的演化特征及动力机制。研究发现：在空间格局上，由“三足鼎立”向“核心-边缘”演变；在局部模体上，闭合模体是网络中的重要模体，网络存在集团化现象；在网络动力机制上，内生结构效应和节点属性效应是网络关系形成的重要动力，演化过程中存在显著的“马太效应”与“同质效应”。从战略协同、高地共建与机制重构等方面提出优化区域创新合作网络结构和促进长三角创新一体化发展的政策建议。     

新时代中国式创新型国家理论的核心机理和关键特征

中国式创新型国家理论,是习近平新时代中国特色社会主义思想的重要组成部分,是马克思主义基本原理中国化的最新成果,是创新经济学理论本土化的实践结晶,具有深厚的学术渊源和重大的理论意义.通过梳理中国式创新型国家理论的思想渊源,解析"双轮驱动、三维传动、耦合联动"的核心机理,提炼"党的领导坚持创新强国方向、政府有为激发创新活力...     

公共交通路网描述方法及诱导模型设计

在采用传统的公共交通路网描述方法的公交网络中,会出现大量两节点间有多条同向边的情况,这使得无法求解公交网络中的最短路径问题.有鉴于此,文中提出了一种新的公交路网描述方法,该方法克服了以上问题,使得所有经典的最短路径算法都能够用于公交诱导系统.在此基础上设计了3个单目标和一个多目标公交诱导模型来满足不同乘客的需求,同时对文中提出的描述方法和模型的有效性进行了证明.最后,以广州市的公交线路网络为例,对所提出的公交诱导模型进行了试验,结果表明所提出的方法和模型是十分有效的.     

变分不等式在运输网络中的运用

根据均衡的定义以及与之等价的变分不等式,讨论了运输网络中存在两种不同但相关的流量的情况.最后给出了相关流量的存在性条件,即运输网络中流量成本达到最小的条件.     

基于现代通信网技术的交通网络建模方法

应用通信网理论对交通网进行建模及规划优化.分析了交通网络的特点,并将其类比为固定带宽及节点交换能力的通信网传输定长的IP包.运用图论,以最小工程代价对线路及枢纽进行路径和容量优化.以立交桥为例作为多端间以单向边全连接进行设计,通过增加一个中转分支点可将5和6个路口立交桥需建道路数由20和30减少为18和24.排队论用于线路拥堵的数学分布分析.对所建数学建模的计算结果表明,现代通信网技术可为交通环境评价、解决交通网优化和规划提供理论借鉴.     

拥挤交通网络中交通分配和信号控制的组合

提出交通网络中交通分配和信号配时的组合模型．模型被表示为两层规划．低层表示具有排队约束的wardrop均衡模型，预测驾驶员对信号控制模式如何响应．上层确定最优信号控制以达到网络出行时间最小．     

统计网络Motif方法的研究与设计

在分析挖掘一个网络中的信息时,一个非常重要的信息就是统计Motif.现有算法是将原始网络在给定的条件下进行边与顶点转换,再从转换后的网络中找出所有子图,如果子图不满足Motif的要求则删除,存在时间复杂度过高的问题.针对这种情况,提出了一种自底向上的剪枝算法,在不需要经过网络转换的前提下,首先找到最小的符合要求的子图,再推导出更大的子图,而且所找到的每个子图均满足Motif的要求.并通过时间效率分析得出,对于该问题而言,提出的算法优于现有的算法,具有一定的理论研究价值.     

Network Motif Detection： Algorithms, Parallel and Cloud Computing,and Related Tools

Network motif is defined as a frequent and unique subgraph pattern in a network, and the search involves counting all the possible instances or listing all patterns, testing isomorphism known as NP-hard and large amounts of repeated processes for statistical evaluation. Although many efficient algorithms have been introduced, exhaustive search methods are still infeasible and feasible approximation methods are yet implausible.Additionally, the fast and continual growth of biological networks makes the problem more challenging. As a consequence, parallel algorithms have been developed and distributed computing has been tested in the cloud computing environment as well. In this paper, we survey current algorithms for network motif detection and existing software tools. Then, we show that some methods have been utilized for parallel network motif search algorithms with static or dynamic load balancing techniques. With the advent of cloud computing services, network motif search has been implemented with MapReduce in Hadoop Distributed File System(HDFS), and with Storm, but without statistical testing. In this paper, we survey network motif search algorithms in general, including existing parallel methods as well as cloud computing based search, and show the promising potentials for the cloud computing based motif search methods.     

基于复杂网络的武汉市公交网络特性研究

基于复杂网络的思想,以Gephi软件为分析工具,对武汉市公共汽车交通系统建立了邻近站点、公交线路和公交换乘3种复杂网络,获得了这3种网络的拓扑结构和几个静态几何量参数,并分析了这些网络的拓扑结构特性。结果显示,武汉公交基本可以满足当前需求,但是仍存在分布不均、乘客候车时间过长、个别站点不能通过换乘到达等问题。针对此类问题提出了优化建议。     

基于模体中心结构的蛋白质复合物识别算法

基于蛋白质相互作用的网络有明显模块化特征, 其对预测蛋白质功能、解释特定的生物进程具有重要作用, 网络模体是复杂网络演化的 重要拓扑结构, 其代表了复杂系统中的重要功能单元, 具有进化保守性的特性, 提出一种新的基于网络模体为核心节点组的蛋白质复合物识别算法. 该算法根据蛋白质相互作用网络的拓扑特性, 将模体作为蛋白质复合物的中心结构体, 并基于中心结构体进行二层节点扩充, 能准确有效地识别蛋白质复合物. 并且将复合物二维网络进行三维转化, 从而更直观清晰地展示复合物的结构体特征. 实验结果验证了该算法的有效性及可行性.     

网络基序：生物网络的最小研究单位

 网络基序(network motif),是从生物网络中分解得到的最小研究单位,是构成生物网络的“砖块”,是系统生物学中最简单的研究对象。网络基序存在于各种生物网络中,具有信息处理的功能,通过理论和实验分析发现网络基序有重要的动力学功能。本文总结了网络基序的类型和功能研究方面的工作,包括转录网络中的基序(自我调节或者是反馈(负反馈(NAR)和正反馈(PAR)),正反馈环(FFL),单输入基序(SIM),多级输入基序(MIMs),链式调节子基序(Regulator Chain Motifs),多组分环基序(Multi-component Loop),桥基序和砖基序(Bridge and Brick motif)),信号转导网络中的基序和神经基序(神经元连接的样式),以及发掘和分析基序的数据库和工具。总结了基序的电路视角、进化以及对基序的反对意见,在应用方面,网络基序可能对合成生物学有重要的作用,最后对基序的研究工作提出了建议。网络基序可能是系统生物学的生物网络分析的初级形式,它为模块的分析和合成生物学提供了理论和实验的范本,网络基序需要用更多的网络,更多的在体实验分析,它的进一步发展可能会给生物网络理论带来重大的定则(principle)发现。     

基于双层规划的危险货物高速公路运输网络收费

以危险货物高速公路运输网络为研究对象,以控制网络总风险为切入点,借鉴次优收费原理,考虑以路段收费为决策变量,建立带有变分不等式的双层规划模型,对危险货物运输管理进行优化研究。设计粒子群算法嵌套对角化算法求解所提出的模型,并应用实例进行计算验证。相应数值结果和参数灵敏度分析表明所提出的适用于高速公路网络收费问题的危险货物运输双层规划模型及相应算法有效可行,可为政府危险货物运输管理部门提供合理决策参考。