1 緒論
1.1 研究背景和意義
1.2 外研究現(xiàn)狀
1.2.1 交通網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)復(fù)雜性研究
1.2.2 公共交通網(wǎng)絡(luò)演化模型研究
1.2.3 交通網(wǎng)絡(luò)脆弱性的相關(guān)研究
1.2.4 研究存在的不足
1.3 研究目標(biāo)和內(nèi)容
1.3.1 研究目標(biāo)
1.3.2 主要研究?jī)?nèi)容
1.3.3 研究?jī)?nèi)容框架結(jié)構(gòu)
1.4 本章小結(jié)
2 本書研究的理論基礎(chǔ)及相關(guān)概念解析
2.1 城市地鐵網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)脆弱性及相關(guān)概念界定
2.1.1 城市地鐵網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)范圍界定
2.1.2 城市地鐵網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)分類
2.1.3 城市地鐵網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)脆弱性定義及相關(guān)詞語(yǔ)辨析
2.1.4 城市地鐵網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)脆弱性內(nèi)涵
2.2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論
2.2.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的定義及分類
2.2.2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論常用的拓?fù)涮卣髁?br /> 2.2.3 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的抗攻擊性和抗毀性
2.3 網(wǎng)絡(luò)演化理論
2.3.1 BA模型
2.3.2 適應(yīng)度模型
2.3.3 節(jié)點(diǎn)復(fù)制模型
2.4 動(dòng)態(tài)隨機(jī)非平衡配流理論
2.4.1 Logit模型
2.4.2 模擬隨機(jī)分配法
2.5 本章小結(jié)
3 城市地鐵網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜性分析
3.1 地鐵網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)無(wú)標(biāo)度特性分析
3.1.1 已有研究回顧
3.1.2 地鐵網(wǎng)絡(luò)標(biāo)度特性評(píng)價(jià)方法
3.1.3 實(shí)證統(tǒng)計(jì)分析及討論
3.1.4 本節(jié)小結(jié)
3.2 地鐵網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)小世界特性評(píng)價(jià)
3.2.1 已有文獻(xiàn)回顧
3.2.2 基于信息傳遞效率的聚類系數(shù)新算法
3.2.3 地鐵網(wǎng)絡(luò)小世界網(wǎng)絡(luò)特性評(píng)價(jià)方法
3.2.4 實(shí)證分析
3.2.5 本節(jié)小結(jié)
3.3 本章小結(jié)
4 基于節(jié)點(diǎn)復(fù)制模型擇優(yōu)和站點(diǎn)隨機(jī)游走的地鐵網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)演化模型
4.1 公共交通網(wǎng)絡(luò)演化機(jī)制回顧
4.1.1 地鐵網(wǎng)絡(luò)演化機(jī)制
4.1.2 公交網(wǎng)絡(luò)演化機(jī)制
4.1.3 三種演化模型的局限性
4.2 基于節(jié)點(diǎn)復(fù)制模型的線路擇優(yōu)機(jī)制和站點(diǎn)隨機(jī)游走的地鐵網(wǎng)絡(luò)演化模型
4.2.1 基于節(jié)點(diǎn)復(fù)制模型線路擇優(yōu)機(jī)制
4.2.2 方向上的站點(diǎn)隨機(jī)游走
4.3 地鐵網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)仿真分析及討論
4.3.1 三種擇優(yōu)機(jī)制新增線路接入點(diǎn)比較
4.3.2 四個(gè)典型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)地鐵網(wǎng)絡(luò)仿真
4.4 本章小結(jié)
5 城市地鐵網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)連通脆弱性評(píng)價(jià)
5.1 城市地鐵網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)脆弱性研究回顧
5.1.1 地鐵網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)連通脆弱性評(píng)價(jià)指標(biāo)
5.1.2 拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)類型與脆弱性的關(guān)系
5.1.3 研究存在的不足
5.2 城市地鐵網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)連通脆弱性評(píng)價(jià)理論
5.2.1 基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的節(jié)點(diǎn)、連接重要程度指標(biāo)
5.2.2 組合攻擊策略
5.2.3 地鐵網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)連通脆弱性評(píng)價(jià)指標(biāo)
5.3 城市地鐵網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)連通脆弱性仿真結(jié)果分析
5.3.1 關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)、邊識(shí)別
5.3.2 不同拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)UMNS結(jié)構(gòu)脆弱性評(píng)價(jià)
5.3.3 網(wǎng)絡(luò)非均勻性的影響
5.4 本章小結(jié)
6 基于動(dòng)態(tài)隨機(jī)非平衡配流的地鐵網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)脆弱性評(píng)價(jià)
6.1 從乘客延誤角度出發(fā)的地鐵網(wǎng)絡(luò)脆弱性研究評(píng)述
6.2 基于擁擠、發(fā)車頻率和容量限制的出行費(fèi)用模型
6.2.1 已有文獻(xiàn)回顧
6.2.2 基于擁擠、發(fā)車頻率和容量限制的地鐵網(wǎng)絡(luò)出行費(fèi)用模型
6.3 動(dòng)態(tài)Logit配流模型
6.3.1 城市地鐵網(wǎng)絡(luò)配流模型評(píng)述
6.3.2 基于Logit模型的動(dòng)態(tài)配流模型
6.4 地鐵網(wǎng)絡(luò)流量時(shí)空分布設(shè)計(jì)
6.4.1 流量在時(shí)間上的分布
6.4.2 流量在空間上的分布設(shè)計(jì)
6.5 從乘客延誤角度出發(fā)的脆弱性評(píng)價(jià)指標(biāo)
6.5.1 基于乘客到達(dá)率的脆弱性評(píng)價(jià)指標(biāo)
6.5.2 基于OD平均乘客延誤程度的脆弱性評(píng)價(jià)指標(biāo)
6.6 基于乘客延誤的地鐵網(wǎng)絡(luò)脆弱性仿真結(jié)果及分析
6.6.1 仿真參數(shù)設(shè)置
6.6.2 隨機(jī)故障和蓄意攻擊下網(wǎng)絡(luò)的脆弱性表現(xiàn)
6.6.3 不同拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)類型的UMNS脆弱性評(píng)價(jià)
6.6.4 網(wǎng)絡(luò)非均勻性對(duì)乘客延誤程度的影響
6.7 本章小結(jié)
7 城市地鐵網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涮卣骷按嗳跣詫?shí)證研究
7.1 上海地鐵網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)特征及其脆弱性
7.1.1 基于拓?fù)渚�路的上海地鐵網(wǎng)絡(luò)無(wú)標(biāo)度特性評(píng)價(jià)
7.1.2 基于信息傳遞效率的上海地鐵網(wǎng)絡(luò)小世界特性評(píng)價(jià)
7.1.3 上海地鐵網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)脆弱性評(píng)價(jià)
7.2 北京地鐵網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涮卣骷捌浯嗳跣?br /> 7.2.1 基于拓?fù)渚�路的北京地鐵網(wǎng)絡(luò)無(wú)標(biāo)度特性評(píng)價(jià)
7.2.2 基于信息傳遞效率的北京地鐵網(wǎng)絡(luò)小世界特性評(píng)價(jià)
7.2.3 北京地鐵網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)脆弱性評(píng)價(jià)
7.3 南京地鐵網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)拓?fù)涮卣骷捌浯嗳跣?br /> 7.3.1 基于拓?fù)渚�路的南京地鐵網(wǎng)絡(luò)無(wú)標(biāo)度特性評(píng)價(jià)
7.3.2 基于信息傳遞效率的南京地鐵網(wǎng)絡(luò)小世界特性評(píng)價(jià)
7.3.3 南京地鐵網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)脆弱性評(píng)價(jià)
7.4 香港地鐵網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的拓?fù)涮卣骷捌浯嗳跣?br /> 7.4.1 基于拓?fù)渚�路的香港地鐵網(wǎng)絡(luò)無(wú)標(biāo)度特性評(píng)價(jià)
7.4.2 基于信息傳遞效率的香港地鐵網(wǎng)絡(luò)小世界特性評(píng)價(jià)
7.4.3 香港地鐵網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)脆弱性評(píng)價(jià)
7.5 四個(gè)典型城市地鐵網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)特征及脆弱性比較
7.5.1 四個(gè)城市地鐵網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)特征比較
7.5.2 四個(gè)城市地鐵網(wǎng)