导读:本文包含了公交网络模型论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:风景园林,社会网络分析法,城市公园,公交中心性模型
公交网络模型论文文献综述
赵晓龙,杨洋,朱逊,卞晴[1]（2019）在《基于社会网络中心性模型的城市公园公交可达性研究——以哈尔滨道里区为例》一文中研究指出在国家优先发展公共交通的政策引导下,如何优化城市公园布局与公交网络的空间关系,提高公园的公交可达性,成为城市建设过程中所面临的现实课题。首先,依据公交站点与城市公园入口100m空间距离,将其划分为接入点与连接点,依据相同路线的公交线路数量构建邻接矩阵,初步确立了公交网络结构模型。其次,从可达性和连接性2个方面提取了公交网络中心性模型的4个自变量因子,其中表征可达性的度数中心度、接近中心度和中间中心度3个自变量因子,定量反映了城市公园在公交网络中的区位条件;其中表征连接性的聚类系数,定量反映了公交连接点与接入点的连接程度。然后,通过自变量因子权重赋值,建构了公交网络中心性模型,依此量化评估城市公园的公交可达性。最后,应用公交网络中心性模型,结合哈尔滨道里区公交站线与10个建成公园现状进行实证研究,提出了在公交中心性空洞区合理规划公交站点及线路,而在公交中心性高值区增补城市公园的对策,以此促进公交网络与城市公园布局的空间耦合关系,提高城市公园的公交可达性,使其发挥更大的综合效益。(本文来源于《中国园林》期刊2019年08期）
耿国强,张韵,武天琦,赵业馨,朱家明[2]（2019）在《基于RBF神经网络模型对公交移动支付普及的预测分析》一文中研究指出针对公交移动支付问题,对搜集的数据首先进行SOM聚类和EXCEL软件进行筛选,进而分析公交车乘车人出行支付特征。其次通过对Hotelling模型进行拓展,对公交集团的收支和盈利情况进行分析。最后,使用灰色预测模型与RBF神经网络模型进行相比较,决定运用RBF神经网络模型以及牛顿插值原理,给出蚌埠市公交移动支付模式推广的以及普及的可能性预测。同时对该模式的普及与推广进行进一步分析,对有关部门具有借鉴意义。(本文来源于《辽宁工业大学学报(自然科学版)》期刊2019年04期）
江南星[3]（2019）在《有轨电车—公交复合交通网络模型构建及脆弱性分析》一文中研究指出随着城市公共交通系统的不断丰富和完善,有轨电车线路和常规公交线路的彼此交汇使得线网结构日益复杂,一旦发生突发事故将会对整个交通系统造成巨大的影响。脆弱性是衡量突发事故对网络影响程度的指标,现有对脆弱性研究中往往忽略了不同交通网络的层间联系,并且无论是从结构失效模式还是评价指标方面对脆弱性的研究角度都较为单一。本文基于复杂网络理论,构建了有轨电车-公交复合网络模型,对网络的中心性进行分析,基于中心性提出脆弱性评价模型,对复合网络及其子网络的脆弱性进行分析,然后基于脆弱性对复合网络节点和连边重要性进行评估。主要研究内容包括:(1)以北京亦庄地区公共交通网络为例,将有轨电车和常规公交线网抽象为拓扑结构,基于Space L模型构建了有轨电车-公交复合网络模型,对复合网络及子网络的拓扑结构复杂性进行了全面分析,得到复合网络是具有无标度特性的小世界网络,公交子网络复合有轨电车子网络后网络效率提高了 17.81%,表明有轨电车线路对沿线的公交线路存在一定的整合汇聚作用。(2)研究分析了有轨电车-公交复合网络及子网络的结构中心性特征,并从结构中心性角度对复合网络重要节点进行了比较分析,同时基于中心性指标分析了不同网络的中心化程度,分析得到有轨电车子网络非同质性最强,公交子网络非同质性最弱。(3)从网络中心性的角度建立了脆弱性评价模型,对有轨电车-公交复合网络及有轨电车子网络、公交子网络分别进行连续攻击仿真实验,计算了脆弱性指标在不同攻击策略下的变化情况。结果发现叁种网络在随机攻击策略下脆弱性较低,在介数中心性攻击策略下脆弱性较高;在叁种网络中,有轨电车-公交复合网络脆弱性最低,有轨电车子网络脆弱性最高。另外提出层间紧密度的概念,计算得到复合网络层间紧密度为0.2704,有轨电车子网络和公交子网络相互连通程度较低,将层间紧密度作为脆弱性指标分析发现特征向量中心性攻击策略下对复合网络层间连边破坏最大。(4)基于脆弱性对复合网络节点和连边的重要性进行评估,得到复合网络中有轨电车节点的脆弱性较大,并且6.59%的连边脆弱性大于0.01,连边脆弱性的影响不容忽视。另外结合中心性对评估方法进行改进,提出了中心-脆弱性评价指标,得到有轨电车-公交复合网络节点和连边的重要性排序,对重要节点和连边的分布进行研究。将应急保护重点区域分为河西区、核心区、马驹桥、路东区四大重点区域。最后依据有轨电车-公交复合网络脆弱性的评价结果,提出北京亦庄地区交通线网应急规划建议。论文分析结论一定程度上为脆弱性在复合网络方面的研究提供了理论依据。(本文来源于《北京交通大学》期刊2019-04-01）
程瑜,陶冀[4]（2018）在《快充模式下电动公交充电网络优化规划模型》一文中研究指出提出一种电动公交充电网络优化规划模型,基于线路的路网及调度特征,建立快充模式下电动公交充电需求分析模型。考虑公交站点、快充站点和电网接入点的分布特征,以充电网络投资成本、公交车因充电附加损耗成本和配电网接入投资成本最小为目标,建立公交快充服务网络优化选址和定容模型。针对模型全局寻优问题,采用线性化技术,提出模型的求解算法。将模型应用到某城市区域19条公交线路更换为快充电动公交线路的规划场景,算例结果表明模型优化了城市公交快充设施的布局,有利于建立高效、低成本公交充电服务网。(本文来源于《电工技术学报》期刊2018年S2期）
钟伟,隽志才,孙宝凤[5]（2018）在《不完全网络的城乡公交一体化枢纽层级选址模型》一文中研究指出以城乡公交一体化为背景,将城市公交枢纽和重点中心镇枢纽看作一个整体,构建了树形-星形-星形的多层级不完全网络。同时,考虑上述两层级枢纽的容量约束,以网络总成本最小为目标,建立了公交一体化层级枢纽选址的整数规划模型。借助于山东省某县城乡客运数据进行模型验证和参数敏感性分析,结果表明:该模型从城市中心区、城乡结合部和乡镇村一体化角度确定了城市公交枢纽和重点中心镇枢纽及其位置;与完全网络比较,不完全网络在成本增加不大的情况下枢纽各线路的流量更大,更利于发挥枢纽规模优势,提高线路的利用率。(本文来源于《吉林大学学报(工学版)》期刊2018年05期）
高红艳[6]（2018）在《复杂公交网络模型的构建和统计特性分析》一文中研究指出为了控制城市交通拥堵,优化城市公交网络,选取了截止2017年6月宝鸡市区406个站点、51条公交线路的样本数据。采用复杂网络的方法构建了宝鸡市公交网络模型,分析了宝鸡市公交网络的度分布、聚类系数、平均路径长度和介数等统计特性。通过分析得到:宝鸡市公交站点网络是一个具有幂律分布、小世界的复杂网络。度最大节点和介数最大节点对改善公交网络,控制交通拥堵至关重要。(本文来源于《电子设计工程》期刊2018年17期）
孔繁钰,周愉峰,李献忠[7]（2018）在《基于Space-P复杂网络模型的城市公交网络特性分析》一文中研究指出针对城市公交网络中换乘网络的整体性能分析问题,提出一种基于复杂网络理论的分析方法。首先,基于图论思想,将公交网络建模成由Space-P方法表示的公交换乘网络拓扑模型;然后,统计分析了公交换乘网络的度分布、平均最短路径长度、聚类系数、紧密中心性和介数中心性等特性。以北京市的公交网络为例进行了相关分析,从宏观角度说明北京公交网络具有小世界网络特点,市民出行需要换乘的概率较大,但换乘较为便捷;同时,给出了相关站点的具体地理信息,为公交规划部门优化公交网络提供了参考。(本文来源于《计算机科学》期刊2018年08期）
梁肖裕,苗晨[8]（2018）在《基于LSTM神经网络的公交移动支付预测模型》一文中研究指出在公交移动支付平台从初步开放到全部开放的过程中,选择移动支付的人数发生变化,利用LSTM神经网络对客流量进行预测,可得日移动支付人数增加的百分比,在逻辑回归分类器中对预测进行验证,并用混淆矩阵对分类器检验,得到基于LSTM神经网络的公交移动支付预测模型。(本文来源于《数码世界》期刊2018年06期）
柳伍生,李远东,谭倩[9]（2018）在《行程时间不确定的城市公交网络设计模型与算法》一文中研究指出常规公交网络设计中一般以平均行程时间作为路段的阻抗,实际上乘客路段行程时间应是平均行程时间和缓冲时间之和。本文采用线路行程时间的标准差来衡量线路的行程时间不确定性,使用行程时间偏差权重系数来代表乘客对于行程时间不确定性的不同的风险态度,构建了城市以乘客总出行时间最短与公交公司的运营成本最小化的公交网络优化模型。并使用贪婪算法构建初始解,将乘客需求最大的两个节点连接起来作为初始线路,采用蚁群算法对初始线路进行迭代改进,从而得到最优的公交网络,最后以一个小型的公交网络设计来验证该模型的有效性。(本文来源于《系统工程》期刊2018年05期）
李晓松[10]（2018）在《面向公交乘客检测的卷积网络模型优化》一文中研究指出公交乘客检测是构建智能公交系统中重要的一环,而基于图像信息的公交乘客检测已成为计算机视觉领域的研究热点。公交场景下的乘客检测问题对算法的检测准确度和检测速度都有着较高要求。传统的基于图像检测方法虽然能满足速度要求,但在检测准确度上差距较远。卷积神经网络虽然有较高的检测准确度,但是计算量巨大,消耗资源多。因此,能够研究出一套速度快、准确度高的公交乘客检测技术具有重要的实际意义。为此,本文围绕检测准确度和检测速度做了如下研究:本文首先从摄像头角度和检测目标两方面分析了公交乘客检测任务,确定将车门正上方的摄像头垂直向下采集的数据作为乘客检测的检测图像,将图像中的乘客的肩部和头部区域作为检测目标。接着,结合公交车场景下乘客检测的特点分析了Faster R-CNN,SSD和YOLO的目标检测技术,采用YOLO的检测技术下的一个轻量级的tiny yolo模型。最后,在实验中,该检测模型取得了94%的检测准确度和1fps的检测速度。与传统的采用手工特征的方法相比,大大提升了检测准确度,但检测速度较慢,无法实际应用。为了提高卷积网络的检测速度而保持检测准确度,本文接下来对卷积网络模型的结构和通道两方面进行了研究。分析检测程序中各函数的耗时情况,得到耗时最多的函数是卷积相关的矩阵乘函数。针对这一问题,使用了一种深度可分离的卷积方法,将原始网络中的标准的卷积分为深度卷积和逐点卷积。实验结果表明,与原始的卷积网络模型相比,在检测速度方面提升了3.5倍,在检测准确度方面,基本不变。在经过卷积网络结构优化后,接下来对通道方面进行研究。首先由计算量和参数量确定待压缩的卷积层,然后使用删除通道对检测结果的影响来评估通道对检测结果的贡献大小,并根据此贡献大小来确定优先删除的通道,最后使用压缩算法对该卷积层进行通道压缩。实验结果表明,与经过网络结构优化的卷积神经网络模型相比,基于该压缩算法的方法能提高0.37倍的检测速度,而且保持检测准确度。本文tiny yolo模型经过网络结构和通道压缩的两方面优化后,与未经优化的tiny yolo模型相比,在检测速度方面提高了4.7倍,在检测准确度方面仅下降一个百分点,取得了较好的优化效果。(本文来源于《哈尔滨工程大学》期刊2018-05-01）
公交网络模型论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对公交移动支付问题,对搜集的数据首先进行SOM聚类和EXCEL软件进行筛选,进而分析公交车乘车人出行支付特征。其次通过对Hotelling模型进行拓展,对公交集团的收支和盈利情况进行分析。最后,使用灰色预测模型与RBF神经网络模型进行相比较,决定运用RBF神经网络模型以及牛顿插值原理,给出蚌埠市公交移动支付模式推广的以及普及的可能性预测。同时对该模式的普及与推广进行进一步分析,对有关部门具有借鉴意义。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
公交网络模型论文参考文献
[1].赵晓龙,杨洋,朱逊,卞晴.基于社会网络中心性模型的城市公园公交可达性研究——以哈尔滨道里区为例[J].中国园林.2019
[2].耿国强,张韵,武天琦,赵业馨,朱家明.基于RBF神经网络模型对公交移动支付普及的预测分析[J].辽宁工业大学学报(自然科学版).2019
[3].江南星.有轨电车—公交复合交通网络模型构建及脆弱性分析[D].北京交通大学.2019
[4].程瑜,陶冀.快充模式下电动公交充电网络优化规划模型[J].电工技术学报.2018
[5].钟伟,隽志才,孙宝凤.不完全网络的城乡公交一体化枢纽层级选址模型[J].吉林大学学报(工学版).2018
[6].高红艳.复杂公交网络模型的构建和统计特性分析[J].电子设计工程.2018
[7].孔繁钰,周愉峰,李献忠.基于Space-P复杂网络模型的城市公交网络特性分析[J].计算机科学.2018
[8].梁肖裕,苗晨.基于LSTM神经网络的公交移动支付预测模型[J].数码世界.2018
[9].柳伍生,李远东,谭倩.行程时间不确定的城市公交网络设计模型与算法[J].系统工程.2018
[10].李晓松.面向公交乘客检测的卷积网络模型优化[D].哈尔滨工程大学.2018