地铁网络节点的聚类分析与关键节点识别

作     者：薛锋 刘泳博 施政 户佐安 何传磊 XUE Feng;LIU Yongbo;SHI Zheng;HU Zuoan;HE Chuanlei

作者机构：西南交通大学交通运输与物流学院成都611756 西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室成都611756 西南交通大学唐山研究生院唐山063000 中铁第一勘察设计院集团有限公司西安710043 

基　　金：国家重点研发计划项目(2017YFB1200702) 四川省科技计划项目(2019YJ0211) 综合交通大数据应用技术国家工程实验室开放基金项目(CTBDAT201902) 

出 版 物：《武汉理工大学学报（交通科学与工程版）》 (Journal of Wuhan University of Technology（Transportation Science & Engineering）)

年 卷 期：2021年第45卷第5期

页      码：811-816页

摘      要：为克服传统评价模型在寻找网络关键节点时主观因素的干扰,使用聚类思想来进行网络关键节点识别.结合聚类分析的思想,提出了识别网络关键节点的数学模型.将蚁群聚类算法和遗传算法进行融合,对成都市地铁网络的136个节点进行聚类分析,完成了关键节点的识别.采用网络效率和最大连通子图来衡量网络鲁棒性,观察关键节点类被随机攻击后网络指标的变化趋势.结果表明:改进后的蚁群聚类算法聚类性能和效率有了较大提升,并且准确识别出了26个关键节点;关键节点类被随机攻击后,网络效率和最大连通子图下降80%以上,远高于其他节点类,验证了通过聚类进行关键节点识别的可行性.

主 题 词：城市交通 地铁网络 关键节点识别 聚类分析 蚁群聚类算法 

学科分类：08[工学] 0814[工学-地质类] 082301[082301] 0823[工学-农业工程类] 

D　O　I：10.3963/j.issn.2095-3844.2021.05.001

馆 藏 号：203105849...