城市地铁网络站点重要性识别与鲁棒性分析

人工智能 其他 案例ID:164823
清江一叶舟
3 年经验· 华中科技大学
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案例介绍

近年来,随着大城市地铁输运的普及,对于客运输送的高时效性和高可靠性的要求也逐渐提高。其中,寻找地铁网络中的重要节点(站点), 对于提高输运稳定性具有重要意义。那么到底什么样的节点是重要的节点呢?我们怎样找到这些节点呢?带着这些疑问,广大学者提出了众多度量节点重要性的方法,其中常见的有:度值大小,即节点的度越大其越重要;用介数的大小表征节点的重要性以及一些中心性指标(度中心性、介数中心性、接近度中心性以及特征向量中心性等)用于度量节点的重要性。其中,度值排序是一种局部排序方法,即网络中一个节点的度值越大则该节点越重要,但该指标的准确性不高;介数是以经过某个节点的最短路径数量来评估节点重要性的方法,即经过某节点的最短路径数越多, 该节点重要性越大,该指标的计算复杂度较高,通常不适用于大型网络。本课题提出了一种新的度量网络节点重要性的方法,该方法的有效性在地铁网络中得到了验证。

城市地铁网络站点重要性识别与鲁棒性分析

人工智能 · 其他 案例ID:164823
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作者: 清江一叶舟 - 3年经验- 华中科技大学

案例介绍

近年来,随着大城市地铁输运的普及,对于客运输送的高时效性和高可靠性的要求也逐渐提高。其中,寻找地铁网络中的重要节点(站点), 对于提高输运稳定性具有重要意义。那么到底什么样的节点是重要的节点呢?我们怎样找到这些节点呢?带着这些疑问,广大学者提出了众多度量节点重要性的方法,其中常见的有:度值大小,即节点的度越大其越重要;用介数的大小表征节点的重要性以及一些中心性指标(度中心性、介数中心性、接近度中心性以及特征向量中心性等)用于度量节点的重要性。其中,度值排序是一种局部排序方法,即网络中一个节点的度值越大则该节点越重要,但该指标的准确性不高;介数是以经过某个节点的最短路径数量来评估节点重要性的方法,即经过某节点的最短路径数越多, 该节点重要性越大,该指标的计算复杂度较高,通常不适用于大型网络。本课题提出了一种新的度量网络节点重要性的方法,该方法的有效性在地铁网络中得到了验证。

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