摘要: |
近年来,物理学、社会学、经济学、计算机通信等多领域学者对复杂网络进行了大量的研究,掀起了其在不同学科的研究热潮。对网络复杂性问题从定量和定性两方面进行研究与分析,是一项极其重要而又富有挑战性的科研课题。
网络的拓扑结构分为规则网络、随机网络和复杂网络。复杂网络,首先,它是大量真实复杂系统的拓扑抽象;其次,它至少在感觉上比规则网络和随机网络复杂。复杂网络有两个主要特性:无标度特性和小世界效应。无标度网络节点度服从幂律分布,网络缺乏一个描述节点度的特征尺度,它的一个重要特征是网络中存在少量高连通的轴心节点,而大部分节点只有少数连接。小世界网络则具有大的簇系数和小的平均距离的几何性质。这些特征是描叙一个网络特性的重要物理量,我们可以根据这些特征来分析现实中的交通网络。
本人选择复杂网络为题,研究复杂网络在城市公交网络中的应用。本文的研究对象是深圳市公交网络,通过已有的深圳市公交网络数据,采用三种组织数据的方法对深圳市公交网络进行实证研究:
公交站点作为网络的节点,如果站点间有公交线路通过,且没有中间站点,则给站点连边构建停靠站点网络模型。在公交停靠站点网络模型中,节点的度在双对数坐标下呈双直线分布,单数度节点和双数度节点的斜率不同;停靠站点的平均最短路径为20.693,这反映了深圳市利用公交系统出行,任意两个站点间的要经过19~20个站点;该网络簇系数非常小,说明网络中的节点连接程度不高。公交站点为网络的节点,如果站点有公交线路通过,不管站点间是否存在中间站点,都将它们连边,此构成公交换乘网络模型。在公交换乘网络模型中,节点的度成幂律分布,具有无标度网络的特性。节点间的最短距离为2.168,说明任意两个站点平均只需要换乘1~2次即可到达。簇系数主要分布在0.4~0.7之间,平均簇系数为0.46129。此网络为同时具有无标度特性与小世界特性的复杂网络。
以公交线路为节点,公交线路之间有相同停靠站点则给节点连边,重复站点的个数为边的权重。在公交线路网络模型中,节点的度成指数分布,簇系数非常大,高达0.9953。平均最短路径为1.00467。
综合三个角度的分析,本文提出三条改善公交网络的建议:
1、有针对的设计公交路线,缩短网络的平均最短距离,提高网络效率,减少出行时间。
2、加强枢纽站点建设,给枢纽站点处增加附设站点,提高轴心站点的辐射能力与预防换乘网络的阻塞。
3、根据公交线路网络节点度分析,有针对的加强连接性不高的、出行不便的公交线路的建设。
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