CN107563028A - 一种基于空间网络的公交‑地铁耦合网络构建方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于空间网络的公交‑地铁耦合网络构建方法，通过引入步行方式将公交和地铁网络进行衔接，考虑两种交通载体本质的差别与出行者选择交通载体的习惯所造成的人流量的不同，针对人们出行最为注重的时间花费问题，我们将车上所用的时间、步行时间和换乘中的等待时间包含在路途所花费的总时间内，拓扑出更加贴合实际情况基于空间网络的公交‑地铁耦合网络模型；另外还采用多层网络的分析方法计算网络的平均路径长度和平均加权路径长度，结果表明所构建的网络结构特性表现出比以往的拓扑更优的性能，因此这样的建模方式相比以往的单层和复合网络的建模更加能体现真实的交通系统。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于空间网络的公交-地铁耦合网络构建方法，属于网络科学和城市公共交通技术领域。
背景技术
城市公共交通系统通常情况下都是由多种出行方式网络集成的大型系统。只有这些网络(如轨道网与公交网)很好地衔接，才能更大地发挥城市交通系统的作用。轨道交通其运量大、速度快的特点，成为大部分出行者的首选出行方式；由于其站点少，大部分出行者较青睐于公交和地铁两种交通出行。鉴于公交汽车和地铁交通载体本质的差异，已有研究学者在实证分析多模式交通网络的复杂性，但大多的研究都是运用模式之间的协同性将这种空间网络耦合成单层网络进行分析，这种聚合方式会丢失网络原有的层间信息。交通网络的时空性是非常明显的，将整个公共交通系统看成是空间相互作用的网络是非常切合实际情况的，如何协调不同的交通方式是提高交通方式利用率的重点，也是交通规划的重点。
大多数公共交通网络实证模型是针对单一的或复合交通模式拓扑的单层网络模型：公交、地铁、公交-地铁多模式交通，以及全世界领域的航空网络。城市公共交通网络是具有时空性的一种网络，有些地理位置之间是可以通过不同交通方式连接，且任一网络的行为都会影响到另外一个网络的行为，网络之间形成了复杂的互动关系，可很好地用多层网络来拓扑。Zhuo Y等提出了Space L-Space P结构的双层交通模型，但此模型的上下层是针对同一交通载体的网络，没有考虑到不同交通载体之间的现实衔接问题。特别注意地是，以往的交通加权网络都不考虑换乘所需的步行和等待时间，以及模式之间换乘时间的差异性。另外对多层网络模型的结构特性分析方法还不成熟，且缺乏合适的分析工具，对于一些基本的结构特性还需要通过编写代码来实现。
值得深思的是：只有构建与实际交通相符的网络模型，才是我们研究网络其它问题的关键所在。因此，针对目前所构建的网络模型存在忽略空间特性和不同交通载体差异性的缺陷，以及分析方法的不足，我们的建模需关乎整个公共交通系统，拓扑出一个特定类型—空间相互作用网络的多层加权交通实证模型，并用分析多层网络的方法来度量公共交通系统的复杂性。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种能够更好度量城市交通系统复杂性的基于空间网络的公交-地铁耦合网络构建方法。
本发明为了解决上述技术问题采用以下技术方案：本发明设计了一种基于空间网络的公交-地铁耦合网络构建方法，包括如下步骤：
步骤A.根据城市各条公交线路，采用Space L交通网络建模方法，构建公交加权无向网络，其中，网络节点之间所连边的权值为途经两个网络节点分别对应的两个公交站点的各条公交线路中，该两个公交站点之间的最短行车用时；
同时，根据城市各条地铁线路，采用Space L交通网络建模方法，构建地铁加权无向网络，其中，网络节点之间所连边的权值为途经两个网络节点分别对应的两个地铁站点的各条地铁线路中，该两个地铁站点之间的最短行车用时；
步骤B.分别针对各个地铁站点，基于步行导航，选择距地铁站点步行距离a范围内的各个公交站点，作为该地铁站点的换乘公交站点，即分别获得各个地铁站点分别所对应的各个换乘公交站点；其中，a大于0，且a小于预设步行上限距离；
步骤C.针对各个地铁站点，以及地铁站点的各个换乘公交站点，建立层间二分加权无向网络，其中，分别针对各个地铁站点，将地铁站点所对应的网络节点分别与其各个换乘公交站点所对应的网络节点相连，且所连边的权值为两网络节点分别对应地铁站点、公交站点之间基于步行导航和预设步行速度的步行时间，以及模式间的不同步问题所引起等待时间之和；
步骤D.基于公交加权无向网络、地铁加权无向网络和层间二分加权无向网络，组建公交-地铁耦合网络。
作为本发明的一种优选技术方案，所述步骤D之后，还依次包括步骤E、步骤F如下：
步骤E.针对公交-地铁耦合网络中的所有网络节点，基于边的权值，获得所有任意两个网络节点之间的最短加权导航路径，然后分别针对各条最短加权导航路径，基于公交-地铁耦合网络，计算最短加权导航路径上的权值之和，作为该最短加权导航路径的多层加权路径长度，即获得各条最短加权导航路径分别对应的多层加权路径长度；
步骤F.针对公交-地铁耦合网络中的所有多层加权路径长度，计算获得平均多层加权路径长度，并基于平均多层加权路径长度，针对所构建的公交-地铁耦合网络实现评价。
作为本发明的一种优选技术方案：所述步骤E中，获得各条最短加权导航路径分别对应多层加权路径长度的同时，还包括针对公交-地铁耦合网络中的所有网络节点，基于路程，获得所有任意两个网络节点分别对应站点之间的最短路程导航路径，然后分别针对各条最短路程导航路径，基于公交-地铁耦合网络，获得最短路程导航路径上的网络节点数，并用该网络节点数减1的值，作为该最短路程导航路径的多层路程路径长度，即获得各条最短路程导航路径分别对应的多层路程路径长度；
所述步骤F中，获得平均多层加权路径长度的同时，针对公交-地铁耦合网络中的所有多层路程路径长度，计算获得平均多层路程路径长度，并基于平均多层路程路径长度和平均多层加权路径长度，针对所构建的公交-地铁耦合网络实现评价。
作为本发明的一种优选技术方案，所述步骤A包括：
根据城市各条公交线路，采用Space L交通网络建模方法，构建公交加权无向网络，其中，各条公交线路上来回相同两公交站点作为一个公交站点；各个公交站点分别作为各个网络节点，同一公交线路上相邻公交站点分别对应的网络节点之间相连，且所连边的权值为途经两个网络节点分别对应的两个公交站点的各条公交线路中，该两个公交站点之间的最短行车用时；
同时，根据城市各条地铁线路，采用Space L交通网络建模方法，构建地铁加权无向网络，其中，各个地铁站点分别作为各个网络节点，同一地铁线路上相邻地铁站点分别对应的网络节点之间相连，且所连边的权值为途经两个网络节点分别对应的两个地铁站点的各条地铁线路中，该两个地铁站点之间的最短行车用时。
作为本发明的一种优选技术方案：所述步骤C中，所述层间二分加权无向网络中网络节点之间所连边的权值为：两网络节点分别对应地铁站点、公交站点之间基于步行导航和预设步行速度的步行时间与换乘等待时间之和，其中，f表示经过对应公交站点公交车的发车频率，r表示经过对应公交站点的公交线路数。
本发明所述一种基于空间网络的公交-地铁耦合网络构建方法采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：本发明设计的一种基于空间网络的公交-地铁耦合网络构建方法，通过引入步行方式将公交和地铁网络进行衔接，考虑两种交通载体本质的差别与出行者选择交通载体的习惯所造成的人流量的不同，针对人们出行最为注重的时间花费问题，我们将车上所用的时间、步行时间和换乘中的等待时间包含在路途所花费的总时间内，拓扑出更加贴合实际情况基于空间网络的公交-地铁耦合网络模型；另外还采用多层网络的分析方法计算网络的平均路径长度和平均加权路径长度，结果表明所构建的网络结构特性表现出比以往的拓扑更优的性能，因此这样的建模方式相比以往的单层和复合网络的建模更加能体现真实的交通系统。
附图说明
图1是本发明所设计一种基于空间网络的公交-地铁耦合网络构建方法的示意图；
图2-a是实施例南京市区部分公交线路网结构图，根据Space L方法拓扑的网络模型以及站点的经纬度勾勒出南京市的部分公交线路网示意图；
图2-b是实施例南京市区部分地铁线路网结构图，根据Space L方法拓扑的网络模型以及站点的经纬度勾勒出南京市的部分地铁线路网示意图；
图3是本发明所设计基于空间网络的公交-地铁耦合网络模型的拓扑示意图。
具体实施方式
下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式作进一步详细的说明。
如图1所示，本发明设计了一种基于空间网络的公交-地铁耦合网络构建方法，在实际应用过程当中，具体包括如下步骤：
步骤A.根据城市各条公交线路，采用Space L交通网络建模方法，构建公交加权无向网络，其中，各条公交线路上来回相同两公交站点作为一个公交站点；各个公交站点分别作为各个网络节点，同一公交线路上相邻公交站点分别对应的网络节点之间相连，且所连边的权值为途经两个网络节点分别对应的两个公交站点的各条公交线路中，该两个公交站点之间的最短行车用时；具体实施例如图2-a所示，选取主干线和支路线公交共221条，1608个不同的停靠公交站点，构建公交加权无向网络。
同时，根据城市各条地铁线路，采用Space L交通网络建模方法，构建地铁加权无向网络，其中，各个地铁站点分别作为各个网络节点，同一地铁线路上相邻地铁站点分别对应的网络节点之间相连，且所连边的权值为途经两个网络节点分别对应的两个地铁站点的各条地铁线路中，该两个地铁站点之间的最短行车用时；具体实施例如图2-b所示，选取18条地铁线路，包括建设中的和规划中的，共200个不同地铁站点，构建地铁加权无向网络。
步骤B.分别针对各个地铁站点，基于步行导航，选择距地铁站点步行距离a范围内的各个公交站点，作为该地铁站点的换乘公交站点，即分别获得各个地铁站点分别所对应的各个换乘公交站点；其中，a大于0，且a小于预设步行上限距离，实际应用中，针对a，具体定义为550米，即分别针对各个地铁站点，基于步行导航，选择距地铁站点步行距离550米范围内的各个公交站点，作为该地铁站点的换乘公交站点，即分别获得各个地铁站点分别所对应的各个换乘公交站点。
步骤C.针对各个地铁站点，以及地铁站点的各个换乘公交站点，建立层间二分加权无向网络，其中，分别针对各个地铁站点，将地铁站点所对应的网络节点分别与其各个换乘公交站点所对应的网络节点相连，且所连边的权值为两网络节点分别对应地铁站点、公交站点之间基于步行导航和预设步行速度的步行时间，以及模式间的不同步问题所引起等待时间之和，具体层间二分加权无向网络中网络节点之间所连边的权值为：两网络节点分别对应地铁站点、公交站点之间基于步行导航和预设步行速度的步行时间与换乘等待时间之和，其中，f表示经过对应公交站点公交车的发车频率，r表示经过对应公交站点的公交线路数，这里忽略等待地铁和公交的不对称性，如地铁换乘公交和公交换乘地铁，两者对乘客的容量限制以及等待时间都有很大差异，换乘地铁时还要过安检等；并且实际应用中，针对预设步行速度定义为1.28m/s。
步骤D.如图3所示，基于公交加权无向网络、地铁加权无向网络和层间二分加权无向网络，组建公交-地铁耦合网络。
步骤E.针对公交-地铁耦合网络中的所有网络节点，基于边的权值，获得所有任意两个网络节点之间的最短加权导航路径，然后分别针对各条最短加权导航路径，基于公交-地铁耦合网络，计算最短加权导航路径上的权值之和，作为该最短加权导航路径的多层加权路径长度，即获得各条最短加权导航路径分别对应的多层加权路径长度，紧接着在各条最短加权导航路径的基础上，获取各条最短加权导航路径分别所经过的网络节点数；
同时，还包括针对公交-地铁耦合网络中的所有网络节点，基于路程，获得所有任意两个网络节点分别对应站点之间的最短路程导航路径，然后分别针对各条最短路程导航路径，基于公交-地铁耦合网络，获得最短路程导航路径上的网络节点数，并用该网络节点数减1的值，作为该最短路程导航路径的多层路程路径长度，即获得各条最短路程导航路径分别对应的多层路程路径长度。
这里对于各条最短加权导航路径和各条最短路程导航路径来说，若就相同起始网络节点到相同结束网络节点来说，分别对应了一条最短加权导航路径和一条最短路程导航路径，这样通过该最短加权导航路径所对应的网络节点数，以及该最短路程导航路径所对应的网络节点数，即可看出该最短加权导航路径与该最短路程导航路径两者之间不一定相同，并且各有侧重点，最短路程导航路径所对应的多层路程路径长度，即该最短路程导航路径上网络节点数减1的值，所反映的是该最短路程导航路径上边的个数；而最短加权导航路径所对应的多层加权路径长度，即该最短加权导航路径上各边的权值之和，而边的权值为用时，则最短加权导航路径所对应的多层加权路径长度，即最短加权导航路径上的用时，因此，相同起始网络节点到相同结束网络节点所对应的最短加权导航路径和最短路程导航路径属于互不干扰的两种评价指标，各侧重点彼此互不一样。
步骤F.针对公交-地铁耦合网络中的所有多层加权路径长度和所有多层路程路径长度，计算获得平均多层加权路径长度和平均多层路程路径长度，并基于平均多层路程路径长度和平均多层加权路径长度，针对所构建的公交-地铁耦合网络实现评价。
上述所设计基于空间网络的公交-地铁耦合网络构建方法，在实际应用中，对于其中的多层加权路径长度和多层路程路径长度来说，其中，多层路程路径长度即所对应最短路程导航路径上网络节点数减1的值，也就是该最短路程导航路径上边的个数，而对于所设计公交-地铁耦合网络来说，这其中就包含了各地铁站分别与其所对应各换乘公交站点之间的连边，因此，这里最短路程导航路径所对应多层路程路径长度反映的是边的个数，就涵盖了包含地铁站与其对应换乘公交站点之间连边的可能；同样，多层路程路径长度即所对应最短加权导航路径上各边的权值之和，也就是该最短加权导航路径上各边的权值之和，而对于所设计公交-地铁耦合网络来说，这其中就包含了各地铁站分别与其所对应各换乘公交站点之间的连边、以及各连边的权值，因此，这里最短加权导航路径所对应多层路程路径长度反映的是各边的权值之和，就涵盖了包含地铁站与其对应换乘公交站点之间连边权值的可能；如此这里多层加权路径长度和多层路程路径长度均考虑到了地铁与公交之间换乘的情况，即所设计公交-地铁耦合网络中公交加权无向网络与地铁加权无向网络之间换乘的游走过程。
为了体现耦合网络相比单层网络的构建方式更加贴合现实交通系统的优越性，以及权重值的赋予对网络的影响，以实施例为例来说明，以下将列举在单层公交网络(Bus)、耦合网络(Bus-Metro)及耦合网络的投影网络(Projection)三种不同类型网络中所计算的平均路径长度L和加权平均路径长度Lw(min)，如下表1所示，Bus单层网络、Bus-Metro公交-地铁耦合网络，以及其投影网络的L和Lw(min)。
| Bus | Bus-Metro | Projection | |
| L | 20.35 | 13.33 | 13.98 |
| Lw(min) | 39.89 | 34.10(15.77) | 28.19 |
表1
由表1我们可以看到：耦合网络中所计算的平均路径长度和平均加权路径长度都比公交单层网络所得到的值小很多，而相比于投影网络(即公交-地铁复合网络)的路径长度值，其平均路径长度略小，但其平均加权路径长度的值较大，可以解释为：耦合网络的模型中存在大量步行衔接，其权重包含行走时间和等待时间，这样会使计算的结果有所增加。另外计算了公交-地铁耦合网络各条最短加权导航路径所经过的节点数，进而得出整个网络中最短加权导航路径所对应的节点数平均值为15.77，与无权情况所得结果有差异，说明节点之间边数少的路径并不一定是权值之和小的路径，更加体现了权重的必要性。
显然，空间网络交通模型更加能反映真实的城市公共交通系统，步行方式的引入(即层间连接)更加符合市民们出行的习惯，公共交通不同模式之间良好的协同性也得以展示，整个双层耦合网络展现出很好的适航性。
上述技术方案所设计的一种基于空间网络的公交-地铁耦合网络构建方法，通过引入步行方式将公交和地铁网络进行衔接，考虑两种交通载体本质的差别与出行者选择交通载体的习惯所造成的人流量的不同，针对人们出行最为注重的时间花费问题，我们将车上所用的时间、步行时间和换乘中的等待时间包含在路途所花费的总时间内，拓扑出更加贴合实际情况基于空间网络的公交-地铁耦合网络模型；另外还采用多层网络的分析方法计算网络的平均路径长度和平均加权路径长度，结果表明所构建的网络结构特性表现出比以往的拓扑更优的性能，因此这样的建模方式相比以往的单层和复合网络的建模更加能体现真实的交通系统。
上面结合附图对本发明的实施方式作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施方式，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下做出各种变动。
Claims (5)
1.一种基于空间网络的公交-地铁耦合网络构建方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤A.根据城市各条公交线路，采用Space L交通网络建模方法，构建公交加权无向网络，其中，网络节点之间所连边的权值为途经两个网络节点分别对应的两个公交站点的各条公交线路中，该两个公交站点之间的最短行车用时；
同时，根据城市各条地铁线路，采用Space L交通网络建模方法，构建地铁加权无向网络，其中，网络节点之间所连边的权值为途经两个网络节点分别对应的两个地铁站点的各条地铁线路中，该两个地铁站点之间的最短行车用时；
步骤B.分别针对各个地铁站点，基于步行导航，选择距地铁站点步行距离a范围内的各个公交站点，作为该地铁站点的换乘公交站点，即分别获得各个地铁站点分别所对应的各个换乘公交站点；其中，a大于0，且a小于预设步行上限距离；
步骤C.针对各个地铁站点，以及地铁站点的各个换乘公交站点，建立层间二分加权无向网络，其中，分别针对各个地铁站点，将地铁站点所对应的网络节点分别与其各个换乘公交站点所对应的网络节点相连，且所连边的权值为两网络节点分别对应地铁站点、公交站点之间基于步行导航和预设步行速度的步行时间，以及模式间的不同步问题所引起等待时间之和；
步骤D.基于公交加权无向网络、地铁加权无向网络和层间二分加权无向网络，组建公交-地铁耦合网络。
2.根据权利要求1所述一种基于空间网络的公交-地铁耦合网络构建方法，其特征在于，所述步骤D之后，还依次包括步骤E、步骤F如下：
步骤E.针对公交-地铁耦合网络中的所有网络节点，基于边的权值，获得所有任意两个网络节点之间的最短加权导航路径，然后分别针对各条最短加权导航路径，基于公交-地铁耦合网络，计算最短加权导航路径上的权值之和，作为该最短加权导航路径的多层加权路径长度，即获得各条最短加权导航路径分别对应的多层加权路径长度；
步骤F.针对公交-地铁耦合网络中的所有多层加权路径长度，计算获得平均多层加权路径长度，并基于平均多层加权路径长度，针对所构建的公交-地铁耦合网络实现评价。
3.根据权利要求2所述一种基于空间网络的公交-地铁耦合网络构建方法，其特征在于，所述步骤E中，获得各条最短加权导航路径分别对应多层加权路径长度的同时，还包括针对公交-地铁耦合网络中的所有网络节点，基于路程，获得所有任意两个网络节点分别对应站点之间的最短路程导航路径，然后分别针对各条最短路程导航路径，基于公交-地铁耦合网络，获得最短路程导航路径上的网络节点数，并用该网络节点数减1的值，作为该最短路程导航路径的多层路程路径长度，即获得各条最短路程导航路径分别对应的多层路程路径长度；
所述步骤F中，获得平均多层加权路径长度的同时，针对公交-地铁耦合网络中的所有多层路程路径长度，计算获得平均多层路程路径长度，并基于平均多层路程路径长度和平均多层加权路径长度，针对所构建的公交-地铁耦合网络实现评价。
4.根据权利要求1所述一种基于空间网络的公交-地铁耦合网络构建方法，其特征在于，所述步骤A包括：
根据城市各条公交线路，采用Space L交通网络建模方法，构建公交加权无向网络，其中，各条公交线路上来回相同两公交站点作为一个公交站点；各个公交站点分别作为各个网络节点，同一公交线路上相邻公交站点分别对应的网络节点之间相连，且所连边的权值为途经两个网络节点分别对应的两个公交站点的各条公交线路中，该两个公交站点之间的最短行车用时；
同时，根据城市各条地铁线路，采用Space L交通网络建模方法，构建地铁加权无向网络，其中，各个地铁站点分别作为各个网络节点，同一地铁线路上相邻地铁站点分别对应的网络节点之间相连，且所连边的权值为途经两个网络节点分别对应的两个地铁站点的各条地铁线路中，该两个地铁站点之间的最短行车用时。
5.根据权利要求1所述一种基于空间网络的公交-地铁耦合网络构建方法，其特征在于，所述步骤C中，所述层间二分加权无向网络中网络节点之间所连边的权值为：两网络节点分别对应地铁站点、公交站点之间基于步行导航和预设步行速度的步行时间与换乘等待时间之和，其中，f表示经过对应公交站点公交车的发车频率，r表示经过对应公交站点的公交线路数。
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| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN107563028B (zh) |
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109446381A (zh) * | 2018-10-16 | 2019-03-08 | 中山大学 | 一种基于时态图的公共交通路网集成方法 |
| CN110633558A (zh) * | 2019-11-05 | 2019-12-31 | 贵州财经大学 | 一种城市交通系统建模系统 |
| CN111340673A (zh) * | 2020-01-09 | 2020-06-26 | 北京航空航天大学 | 一种基于空铁耦合网络的出行耗时计算方法 |
| CN111489017A (zh) * | 2020-03-26 | 2020-08-04 | 哈尔滨工业大学 | 一种基于带状乘客吸引区的接运公交网络优化方法 |
| CN112580176A (zh) * | 2020-12-23 | 2021-03-30 | 长安大学 | 三层复杂交通网络模型构建方法、系统、设备及存储介质 |
| CN112685864A (zh) * | 2020-12-25 | 2021-04-20 | 长安大学 | 基于现实破坏因素的双层高铁相依网络构建方法及系统 |
| CN114418228A (zh) * | 2022-01-24 | 2022-04-29 | 南京工程学院 | 一种基于多层网络的空铁联运双层加权网络建模方法 |
| CN115497326A (zh) * | 2022-11-21 | 2022-12-20 | 南京邮电大学 | 一种多模式公交出行路径规划方法 |
| CN116701495A (zh) * | 2023-08-07 | 2023-09-05 | 南京邮电大学 | 一种地铁-公交复合网络关键站点识别方法 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101650705A (zh) * | 2009-07-30 | 2010-02-17 | 北京四维图新科技股份有限公司 | 一种公交换乘网络构建的方法和装置 |
| CN105160429A (zh) * | 2015-08-25 | 2015-12-16 | 浙江工业大学 | 一种具有虚拟换乘微枢纽的多模式公交换乘方法 |
| CN106294869A (zh) * | 2016-08-23 | 2017-01-04 | 浙江工业大学 | 一种基于空间网络的具有公共自行车子网的公交网络建模方法 |
| CN106897791A (zh) * | 2017-01-06 | 2017-06-27 | 南京邮电大学 | 一种公交地铁复合网络模型构建方法 |
-
2017
- 2017-08-22 CN CN201710725043.XA patent/CN107563028B/zh active Active
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101650705A (zh) * | 2009-07-30 | 2010-02-17 | 北京四维图新科技股份有限公司 | 一种公交换乘网络构建的方法和装置 |
| CN105160429A (zh) * | 2015-08-25 | 2015-12-16 | 浙江工业大学 | 一种具有虚拟换乘微枢纽的多模式公交换乘方法 |
| CN106294869A (zh) * | 2016-08-23 | 2017-01-04 | 浙江工业大学 | 一种基于空间网络的具有公共自行车子网的公交网络建模方法 |
| CN106897791A (zh) * | 2017-01-06 | 2017-06-27 | 南京邮电大学 | 一种公交地铁复合网络模型构建方法 |
Non-Patent Citations (4)
| Title |
|---|
| DAIZONG LIU等: "《Optimization methodology of bus network along metro corridors based on key performance indicators analysis》", 《7TH ADVANCED FORUM ON TRANSPORTATION OF CHINA (AFTC 2011)》 * |
| 周晓炯: "《南京市区公交地铁加权复合网络模型及鲁棒性分析》", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》 * |
| 徐勇 等: "《公交地铁一体化下的网络模型与最优路选择算法》", 《智能系统学报》 * |
| 罗艺 等: "《公交—地铁复合网络构建及网络特性分析》", 《交通运输系统工程与信息》 * |
Cited By (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109446381A (zh) * | 2018-10-16 | 2019-03-08 | 中山大学 | 一种基于时态图的公共交通路网集成方法 |
| CN110633558B (zh) * | 2019-11-05 | 2023-01-31 | 贵州财经大学 | 一种城市交通系统建模系统 |
| CN110633558A (zh) * | 2019-11-05 | 2019-12-31 | 贵州财经大学 | 一种城市交通系统建模系统 |
| CN111340673A (zh) * | 2020-01-09 | 2020-06-26 | 北京航空航天大学 | 一种基于空铁耦合网络的出行耗时计算方法 |
| CN111489017B (zh) * | 2020-03-26 | 2023-06-16 | 哈尔滨工业大学 | 一种基于带状乘客吸引区的接运公交网络优化方法 |
| CN111489017A (zh) * | 2020-03-26 | 2020-08-04 | 哈尔滨工业大学 | 一种基于带状乘客吸引区的接运公交网络优化方法 |
| CN112580176A (zh) * | 2020-12-23 | 2021-03-30 | 长安大学 | 三层复杂交通网络模型构建方法、系统、设备及存储介质 |
| CN112580176B (zh) * | 2020-12-23 | 2024-01-30 | 长安大学 | 三层复杂交通网络模型构建方法、系统、设备及存储介质 |
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