基于复杂网络和大数据分析的城市公共交通网络复杂性及优化研究

Stepping into the big data era, the rise of complex networks and data science offer new methodologies for research of urban transportation networks.This project,from the points of complex network theory and network optimization,studies topology complexity and optimization of urban public transport network based big data. Firstly, the spatial-temporal complex of public transport network were analyzed using the dynamic complex network theory and big data analysis. The nonlinear dynamics of public transport network were analyzed using fractal theory. Secondly, based on network topology characteristics, the new metrics of vulnerability and a more comprehensive model for quantitative evaluation of vulnerability capability are established. Then, the optimization models of vulnerability for large transportation network are proposed based on topology structure, network capacity and path. Finlay, we carry out an empirical study of dynamic topology properties, vulnerability, and optimization for Lanzhou public transport network. The completion of this project not only provides theoretical basis and technical guidance for development and optimization of intelligent transportation for urban public transport network, but also provides a scientific basis for decision making of Lanzhou public transportation planning and design, management and control, and construction of intelligent transportation system of sustainable development.

进入大数据时代，复杂网络与数据科学崛起为城市交通网络的研究提供了崭新途径。本项目从复杂网络理论和网络优化观点出发，以大数据为中心，研究城市公共交通网络拓扑结构的复杂性及其优化。首先结合动态复杂网络理论和大数据分析，研究城市公共交通网络时空复杂性，应用分形理论研究交通网络拓扑的非线性动力学特性;其次,提出新的适用于城市公共交通网络脆弱性的度量指标，建立脆弱性综合定量评估模型；再次，从交通网络拓扑结构、网络容量及路径等三方面出发，提出满足交通网络脆弱性优化需求的优化模型,研究城市公共交通网络的最优防御策略与方法；最后，作为应用案例，对典型河谷型城市-兰州市的公共交通网络拓扑特征、脆弱性及优化进行实证研究。本项目的完成，不仅为城市智能交通的发展与优化提供理论依据和技术支撑，而且为兰州市交通规划与设计、管理与控制及可持续发展的智能交通系统的构建提供科学依据。

本项目从复杂网络理论和网络优化观点出发，以大数据为中心，研究了城市公共交通网络拓扑结构的复杂性及其优化。首先，结合动态复杂网络理论和仿真软件，研究了城市公共交通网络动态复杂性，主要包括拓扑结构动态中心性和时序特性；其次, 研究了城市公共交通网络拓扑结构连通性和抗毁性，建立了城市公交网络脆弱性测度指标，并对两种攻击模式下公交网络的脆弱性进行分析；然后，基于出租车轨迹数据提出了兼顾区域连通性和热点区域的车载自组织网络优化模型；最后，作为应用案例，对兰州市公共交通网络动态性特征进行了实证研究，建立了基于有向加权复杂网络的城市交通网络关键节点和关键路段识别模型；研究了兰州市交通热点区域；提出了基于时空相似性聚类的热点载客路径挖掘算法。该研究结果可为政府管理城市和居民出行提供决策服务。