PROBE:NOISE-AND-ROTATION RESISTANCE OF HOPFIELD NEURAL NETWORK IN IMAGED TRAFFIC SIGN RECALL

This paper examines the noise and rotation resistance capacity of Hopfield Neural Network （HNN） given four corrupted traffic sign images. In the study, Signal-to-Noise Ratio （SNR）, recall rate and pattern complexity are defined and employed to evaluate the recall performance. The experimental results indicate that the HNN possesses significant recall capacity against the strong noise corruption, and certain restoring competence to the rotation. It is also found that combining noise with rotation does not further challenge the HNN corruption resistance capability as the noise or rotation alone does.

地铁线网性能分析及最小化韧性损失恢复策略

为更好地分析地铁线网性能,优化其在扰动状态下的恢复策略,采用基于复杂网络的地铁线网性能分析方法,并提出最小化韧性损失恢复策略.鉴于地铁线网复杂网络特征,采用Space L拓扑方法处理地铁线网,并运用复杂网络理论计算线网内各站点的基本参数,包括线网的度、平均路径和线网效率等.其次根据韧性理论以线网效率作为性能指标求解各站点韧性损失,采用遗传算法求解站点恢复序列.最后,以福州市为例,分析其地铁线网的复杂网络特征并进行扰动仿真,比较在多站点失效情况下的最小化韧性损失恢复策略与随机恢复策略的恢复效果.研究结果表明:在多个地铁站点受到扰动失效,采用最小化韧性损失恢复策略能够令地铁线网性能在恢复期间仍处于较优水平,恢复效果明显优于具有不确定性的随机恢复策略.

基于复杂网络的成渝地区双城经济圈区域铁路网络时空演化研究

基于复杂网络理论,借助Space L空间方法,构建区域铁路网络拓扑结构模型,研究2000—2030年成渝地区双城经济圈区域铁路网络时空演化。将成渝区域铁路网络的演化划分为初步发展、快速发展、高等化完善化3个发展阶段,分析铁路网络整体结构特征与节点特征的演化,结果表明,成渝地区双城经济圈区域铁路网络空间格局分布存在差异性,成渝地区双城经济圈内部已演变形成以成都、重庆双核心为引领,以遂宁、南充、合川等城市为次核心的非均衡区域铁路网络;随着铁路站点与线路的增加,成渝地区双城经济圈区域铁路网络逐渐呈现小世界特性,核心-边缘的分异特征较为明显;第二阶段的网络化水平提升幅度高于第一阶段的网络化水平提升幅度,且区域边缘节点城市的中心性指标提升较大。

考虑出行阻抗的城市群综合客运网络可达性

为阐明城市群综合客运交通网络的多层空间结构并丰富网络的功能属性,以耦合这一全新视角提出考虑城市交通换乘的城市群综合客运网络模型,并从出行费用与出行时间出发分析节点与网络的可达性。首先,基于复杂网络理论Space-P建模方法,将城市群中的客运站点抽象为网络中的节点并进行编号,以票价与出行时间标定边权,分别构建公路客运子网、铁路客运子网。其次,划设城市群中的各城市中心城区为独立的交通小区,将有城市公共交通、步行等换乘方式连接的节点间添加耦合边,构建耦合子网。再次,将两类客运子网通过耦合子网组合叠加为综合网络,改进传统网络效率指标,构建加权的阻抗效率指标评估节点与网络的阻抗可达性。最后,以成渝城市群为实例研究,构建成渝城市群综合客运网络并分析公路、铁路、综合网络的阻抗可达性。结果表明:多个节点的耦合使得这些节点的阻抗可达性较好,因此在研究城市群综合客运交通网络时,城市交通换乘是不可忽略的因素;综合网络的阻抗可达性相较于公路子网、铁路子网分别提升了83.4%,28.5%,公路与铁路客运子网的耦合提高了城市群客运交通网络的阻抗可达性;推进站点间、多种运输方式间的耦合协调,继而构建更加便捷顺畅的城市群综合客运交通网络,是降低旅客的出行成本的重要途径。

基于复杂网络的高速公路交通事故风险动态演化模型

为有效挖掘高速公路交通事故规律信息,基于复杂网络理论提出高速公路交通事故致因网络构建方法.从风险结构与风险模式两方面定义风险传播机制,通过高速公路交通事故致因网络与风险传播机制的有机结合,建立了高速公路交通事故风险演化模型.以高速公路重特大交通事故为例,对201份高速公路重特大交通事故调查报告进行风险分析.结果表明,基于复杂网络的风险演化模型适用于高速公路的交通事故风险分析;通过高速公路交通事故风险演化模型可对各致因的风险传播特性进行解析与归类,从而制定出针对不同情形致因的控制策略,为高速公路交通事故风险演化研究提供新思路.

基于复杂网络的空中交通流量短期预测

为合理预测空中交通流量,结合复杂网络链路预测进行研究。首先,将时间序列转化为可视图得到拓扑特征量,然后结合基于局部信息、路径和随机游走的算法,比较在三亚不同扇区内的预测精度,发现RWR0.85算法预测精度最高。由于链路预测只能预测可能存在的连边,不能预测节点,因此引入D⁃S证据理论预测流量值,预测精度最高可达99.85%。结果表明,复杂网络链路预测结合D⁃S证据理论进行空中交通流量的预测是可行有效的,为进一步深入研究奠定了基础。

内河船舶机会性互联的复杂网络模型及其时变特性

针对内河船舶间出现时空邻近的机会性现象开展建模及实证研究。在社会网络分析方法的基础上,提出了1种考虑时序特征的网络分析方法,将大尺度时间跨度上的网络聚类转化为小尺度跨度上的网络聚类,进而分析内河船舶在有限水域内的动态行为;考察船舶间形成邻近关系网络的时变特征,利用复杂网络表示船舶社会网络随时间的演化特性,并借助复杂网络模型对内河水域内存在较多互相熟识船舶的现象给出统计解释。基于长江下游200 km河段1个月的AIS数据,按时隙划分得到网络模型的序列,由此表现船舶间发生单跳数据交换关系的互联形态。实证结果表明:①船舶联网瞬时的度分布可用高斯分布拟合,拟合度在96%以上;②随着时间尺度的增加船舶社会网络的小世界特性和无标度特征愈加明显,网络形态在空间维度上呈现簇团情形,局部密集的组团网络由大部分静止和少量运动船舶连接起来,网络密度随时间缓慢增加至0.1左右,相对平均路径长度稳定在0.2~0.3之间,平均赋权集聚系数呈现缓慢下降的趋势最后趋于0.4~0.5,离散度较快趋向于1,并实现整体上的连通;③度值较高的船舶节点,其平均速度在不同时隙的船舶社会网络中分时段呈现相关性;④相对于船舶密度的增加,船舶在1 d内的平均友邻时间以指数形式递增,而船舶的重复相遇近似服从负指数分布。上述结果表明,内河船舶航行中数据交换关系的建立或断开是由物理空间中船舶间邻近关系的时变性决定的;内河船舶的历史交互行为对未来交互行为具有记忆性并产生影响。

基于多层复杂网络的循环神经网络交通量预测模型

针对未安装车流量检测设备的高速公路路段进行短时交通量准确预测,是一个亟待解决的问题。为此,提出一种基于复杂网络的循环神经网络路段短时交通量预测模型。该模型以入口节点交通量为输入,输出路段动态预测交通量。模型由复杂网络、交通小区划分、循环神经网络三个模块组成。复杂网络由多层网络组成,是交通小区划分的基础;交通小区划分模块根据节点特征值,采用聚类方法将节点形成小区,使同小区内节点具有类似特征。最后,以交通小区为依据,将节点交通量合并为小区交通量,采用循环神经网络进行路段动态交通量的预测。通过模型示例并与其他模型预测结果进行对比分析,验证所提模型的准确性和可靠性。结果表明,该模型能够准确地预测不同时长的交通量,MAPE为9.275%,相比于其他方法,预测精度更高且性能稳定,具有重要的应用价值。

基于可视图的空中交通不安全事件时序特性分析

空中交通安全事故的时间序列特性分析,是深入理解空中交通安全的重要手段。为分析空中交通不安全事件的时序特性,提出了基于可视图的不安全事件时序特性分析方法。采用可视图对空中交通不安全事件建模,将时间序列映射成复杂网络;再利用网络的度分布、聚类系数等拓扑指标,分析空中交通不安全事件的静态特征;在此基础上,考虑各事件间的高阶影响及作用模式,构造可视圈比指标,辨识不同事件对整体安全的差异化影响;再针对整体安全水平的动态演化特性,在可视图序模体基础上引入表征时序演化的三阶时序结构,描述不安全事件时间序列的微观演化特性。为验证所提方法的有效性,对2007—2021年美国发生的578起空中交通不安全事件进行实证分析,结果表明:①空中交通不安全事件时间序列可视图在宏观和微观尺度下度值均呈长尾分布,聚类系数均大于0.7;②不安全事件时间序列可视图网络具有小世界网络特征,宏观序列度分布服从于系数为1.852的幂律分布;③具有无标度特性不同地区的可视图网络同样具有小世界网络特征,地区间的网络规模与网络密度存在显著差异,揭示了不安全事件发生频率具有空间异质性可视圈的时序结构占比33.2%,圈比结构指标对网络鲁棒性具有重大影响,证明了圈比指标可用于辨识不同事件对整体安全水平的作用,辨识精度优于度值与节点强度等指标;④三阶时序结构在步长为1和2的情况下,呈现明显的转移特征。综上,空中交通不安全事件的发生是有别于随机性与周期性的复杂性系统性行为,不同区域间的不安全水平具有空间异质性与阶段演进性特征。考虑网络高阶结构影响,管控少数高圈比值节点可从宏观角度提升整体安全水平。分析时序结构的转移模式与趋势偏好,可以从微观角度揭示空中交通不安全事件随时间演变的内在规律。有助于预测潜在的风险点,从而为制定有效的预防措施和安全管理决策提供科学依据。

基于Kolmogorov熵权的城市轨道交通网络节点重要度识别算法

近年来,我国城市轨道交通系统中延误、破坏事件及运营故障等事故频发,事故站点大多客流量大且交通繁忙,因此识别城市轨道交通网络中的重要节点对于保证网络的正常运营具有重要意义。为更真实地反映现实世界城市轨道交通网络的实际情况,本文首先基于复杂网络理论构建城市轨道交通网络模型;其次在网络拓扑指标的基础上,考虑车站自身属性及其周边区域环境对节点重要度的影响,构建城市轨道交通网络指标评价体系;然后基于混沌时间序列与混沌系统指标序列的共性,采用Kolmogorov熵权法计算指标权重,结合城市轨道交通网络指标数据得到城市轨道交通网络节点重要度排序;最后,通过成都地铁网络的实例研究结果表明:排序前10的关键车站均位于城市中心城区且皆为换乘站点。与信息熵权法结果进行对比发现,本文方法有8个共同的关键站点,且排序结果分布更集中、极端值更少、得分差距更小。研究成果有助于更好地理解城市轨道交通网络的结构特征,为预防事故、优化运营提供了重要理论依据。

交通驱动型异质恢复概率的病毒传播

当前复杂网络上对交通驱动型病毒传播的研究均假设网络中所有节点具有相同的恢复概率,而节点间异质恢复概率对病毒传播的影响依然不清楚。文章研究异质恢复概率对交通驱动型病毒传播阈值的影响,得出网络结构、交通流量、恢复概率分配策略和路由策略等可以调整病毒传播的阈值。研究结果表明:当节点传输能力无限、网络中交通处于自由流时,合适的恢复概率分配策略可以提高传播阈值,并且恢复概率分配策略与路由策略耦合可以进一步提高传播阈值,有效抑制网络中病毒的传播;当节点传输能力有限、网络中存在交通拥挤时,病毒传播阈值增大,说明交通拥挤的存在会抑制病毒的爆发。

复杂网络理论在综合客运建模及网络评价领域的应用综述

随着中国综合运输网的持续完善,各种运输方式的不断持续、融合发展给综合客运网络提出了新要求,研究综合客运网络模型和网络性能很有必要。首先结合文献计量分析法,对比分析交通网络和运输网络研究热点的不同。其次通过综述复杂网络理论在综合客运建模及网络评价领域应用的研究现状,给出不同模型下网络构建的差异,从静、动态两个角度剖析综合客运网络的研究,总结刻画网络特征的方法。对于网络的评价,从整体网络和节点两个角度进行。一方面,梳理脆弱性、抗毁性、可靠性、鲁棒性和韧性5个典型复杂网络评价指标的相关研究;另一方面,总结研究节点影响力常用的方法。最后,总结现有研究所面临的主要问题与挑战,并从网络建模改进、客流再分配、乡村客运网络模型探索和超网络应用等方面对未来综合客运的发展方向与研究趋势进行分析。

针对大规模复杂车流的PG强化交通灯控制算法

优化城市道路中的交通信号灯控制是低成本地提升城市交通路网性能的方法之一。该研究提出了一种利用策略梯度(Policy Gradient, PG)强化调优的交通灯控制算法。该算法引入了道路压力项、旅程时间项和黑名单机制项,利用统计方式预测汽车行程轨迹,并采用策略梯度估计的优化算法调整算法中的参数。在数据挖掘国际会议Knowledge Discovery and Data Mining (KDD)组织的算法竞赛KDD Cup 2021城市大脑挑战赛中,获得了冠军的成绩。在该挑战赛提供的城市路网规模复杂车流仿真平台上的实验结果表明,算法具有应用于实际场景的价值。

道路基础设施管养标准图谱体系

为提升道路基础设施管养标准体系的一致性和完整性,探究了对道路基础设施管养影响较大的重要标准并分析了标准体系的时间、地域特色。建立道路基础设施管养标准规范的引用网络,使用度中心性、半局部中心性、PageRank算法估复杂网络中关键节点的重要性,并引入逼近理想解排序(TOPSIS)法进行综合评估,从标准引用网络中挖掘出具有重要性、代表性、权威性的标准规范。此外,使用基于词云的词频统计方法分析了不同时间段内标准和3个不同地理分区地方标准的主题热点,得到养护技术、养护对象的特点。通过道路管养标准图谱梳理了道路基础设施管养标准的关联与脉络,为完善标准体系提供了重要参考。

复杂异质路网道路阻抗函数建模研究现状综述

为科学分配路网流量,均衡道路负载,从阻抗函数的影响要素分析、不同基础设施阻抗函数构建和新型智能交通技术下阻抗函数建模应用3方面综述了复杂异质路网道路阻抗函数建模的研究进展,并从多场景建模、低碳出行和多源数据融合等方面展望了道路阻抗函数建模的未来研究重点。研究表明:1)单一基础设施下的道路阻抗函数模型研究较为丰富,但缺乏对复杂异质路网阻抗函数模型的深入剖析;2)受限于应用场景,模型存在可移植性低、精确度有待优化、参数标定难等问题;3)新型智能交通技术越发广泛地应用于道路阻抗函数建模研究,对拥堵排队场景下阻抗函数分析有待深入研究。

城市轨道交通运营突发事件风险动态演化模型

为了分析城市轨道交通运营突发事件的动态演化特征,探究影响城市轨道交通正常运营的风险致因,研究了城市轨道交通运营突发事件风险动态演化模型。采用bow-tie模型将运营突发事件的风险致因、预估时间裕度和事件严重程度有机组合,构建了风险动态模态,能够反映不同时刻城市轨道交通系统运营的风险状态。基于复杂网络模型,引入连边权重和结构洞理论改进节点的度分布,提出风险动态演化模型,表征风险动态模态及其演化过程。依托北京市轨道交通运营突发事件数据,探究运营突发事件的演化规律和重要风险致因。结果表明:北京市城市轨道交通运营突发事件网络的风险动态演化模型属于无标度网络,19.90%的风险动态模态承担了整个系统77.76%的动态演化过程;风险动态演化模型具有鲁棒且脆弱性,“较严重”“严重”模态对应的风险致因分别为“列车兑现率”“正点率”,这些风险致因给系统的动态演化造成了严重后果。因此,需要重点关注可能带来严重后果的风险致因,并根据系统的动态演化特征开展精准化的风险防控与韧性提升工作。

基于复杂网络的水上交通风险辨识及事故演化机理研究

为探索水上交通事故风险演化机理,基于水上交通事故调查报告,采用“2-4模型”提取事故致因链,结合复杂网络分析理论构建水上交通事故风险演化网络模型。从事故潜伏、扩散、发生阶段辨识水上交通事故关键致因因素,并开展案例研究。研究结果表明:船舶碰撞为该辖区主要水上交通事故类型,碰撞事故的关键致因因素包括船员操作不当、应急处置不当等;碰撞事故在风险演化网络中具有传递路径短、随机性强的特征,且风险因素间相互依赖关系紧密。研究结果可为海事监管部门精准管控水上交通安全风险提供理论依据。

考虑航班重分配的航班计划网络鲁棒性评估

为提升航班计划的鲁棒性,提出基于航班重分配策略的航班计划网络鲁棒性的评估方法。首先,提出航班计划网络的构建方法,分析航班计划网络的无标度和小世界特性。给出航班计划网络鲁棒性的定义,以及航班重分配策略,重分配方式包括延迟起飞、取消起飞和转移起飞。基于复杂网络理论,从功能和结构两方面构建鲁棒性指标,并进行综合计算。最后以2019年上半年我国航班计划为例,采用本文方法分别对随机攻击和蓄意攻击下每小时航班计划网络的鲁棒性进行动态计算,分析航班计划网络鲁棒性与攻击时段、攻击机场数量、容量损失率和指标权重的关系。结果显示,随机攻击下,攻击机场数在20以内时,航班计划鲁棒性变化不大。蓄意攻击下航班计划网络鲁棒性较随机攻击有大幅下降,尤其对于高峰时段内机场容量损失率达10%及以上时,鲁棒性下降更为明显,并挖掘出使网络综合效率下降较快的7个关键机场。不同权重设置对鲁棒性较差时段的识别影响较小。结果表明,本文方法能实现不同时段航班计划网络鲁棒性的动态评估,并能挖掘出对航班计划编制和实际运行具有重要意义的规律。

基于组合赋权-云模型的高速公路网交通韧性评价

为了制定提升高速公路网交通韧性的策略,提出一种基于组合赋权-云模型的路网韧性评价方法.首先,选取结构熵、边介数、聚类系数、路网密度4个路网拓扑结构指标和行程时间指数、路网流量非均匀指数2个交通运行状态指标,从路网拓扑结构与功能两方面对路网韧性进行综合评价.其次,对路网韧性等级进行划分,确定各评价指标在不同韧性等级的阈值,并基于逆向云发生器计算云参数特征值及确定度.随后,采用层次分析法和熵值法对指标进行组合赋权,通过加权平均得到不同韧性等级的隶属度,根据隶属度最大原则判定高速公路网韧性等级.最后,以某高速公路网为例进行实证研究,将所提出的组合赋权-云模型评价方法与综合模糊评价法进行对比.研究表明,二者的评价结果相近,但组合赋权-云模型评价方法克服了综合模糊评价法中随机性的缺陷,能更客观地反映路网的真实运行状态.

基于复杂网络的空中交通流分形特征分析

为准确把握空中交通流量变化规律,掌握空中交通系统内在特性,需要对空中交通流时间序列进行基于复杂网络的分形特征分析。收集空中交通流量数据,利用可视图方法构建复杂网络模型,分析网络拓扑结构,验证了该网络度分布服从幂律分布,拟合直线斜率为-2.086,证明了网络是无标度网络,具有单分形特征。验证了覆盖整个网络所有节点所需要的最少盒子数目与盒子直径成幂律关系,拟合直线斜率为-0.2121,相关系数为-0.8722,再次证明了网络具有单分形特征。通过验证网络广义分形维数关于参数的图像为非线性,拟合直线斜率分别为-1.942、-1.936、-1.78,相关系数均在0.8以上,拟合效果较好,证明了网络具有多重分形特性。通过计算重整化前后网络的幂指数相似,证明了网络具有自相似性。结果表明,应用复杂网络的理论分析空中交通流时间序列是可行有效的,为进一步深入应用研究奠定了基础。