城市地铁网络站点重要性识别与鲁棒性分析

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基本信息

案例ID：164823

技术顾问：清江一叶舟 - 3年经验 - 华中科技大学

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项目名称：城市地铁网络站点重要性识别与鲁棒性分析

所属行业：人工智能 - 其他

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案例介绍

近年来，随着大城市地铁输运的普及，对于客运输送的高时效性和高可靠性的要求也逐渐提高。其中，寻找地铁网络中的重要节点（站点），对于提高输运稳定性具有重要意义。那么到底什么样的节点是重要的节点呢？我们怎样找到这些节点呢？带着这些疑问，广大学者提出了众多度量节点重要性的方法，其中常见的有：度值大小，即节点的度越大其越重要；用介数的大小表征节点的重要性以及一些中心性指标(度中心性、介数中心性、接近度中心性以及特征向量中心性等)用于度量节点的重要性。其中，度值排序是一种局部排序方法，即网络中一个节点的度值越大则该节点越重要，但该指标的准确性不高；介数是以经过某个节点的最短路径数量来评估节点重要性的方法，即经过某节点的最短路径数越多，该节点重要性越大，该指标的计算复杂度较高，通常不适用于大型网络。本课题提出了一种新的度量网络节点重要性的方法，该方法的有效性在地铁网络中得到了验证。