一种地铁路网特性分析方法、装置、设备和存储介质

技术特征：
1.一种地铁路网特性分析方法，其特征在于，包含：获取地铁网络的换乘站点数据和线路数据；根据所述换乘站点数据和所述线路数据，以线路为节点，以换乘站点为超边，构建基于超图的地铁超网络模型h＝(v,e)；其中，v＝{v1、v2、
…
、v
n
}表示地铁网络中线路的集合、v
n
表示第n条地铁线路、n为地铁线路的数量、e＝{e1、e2、
…
、e
m
}表示地铁网络中换乘站点的集合、e
m
表示第m个换乘站点、m为换乘站点的数量；根据所述地铁超网络模型，构建节点邻接矩阵a、超边邻接矩阵b和节点超边关联矩阵c；根据所述节点邻接矩阵、所述超边邻接矩阵和所述节点超边关联矩阵，计算各个节点和超边的度值和超度值、平均路径长度、集聚系数和介数；根据所述度值、超度值、平均路径长度、集聚系数和介数，获取所述地铁超网络模型的网络特性，以及重要节点和重要超边；从而获得地铁网络的重要换乘站点和重要地铁线路。2.根据权利要求1所述的地铁路网特性分析方法，其特征在于，所述地铁路网特性分析方法还包括：根据各个节点的节点度，计算平均节点度，用以评估线路的整体换乘能力；根据各个节点的节点超度，获取最大节点超度，用以评估线路最多包含的换乘站数量；根据各个超边的超边度，计算平均超边度，用以评估换乘站的换乘能力和规模；根据各个超边的超边超度，获取最大超边超度，用以评估换乘站最多可经过的线路条数；节点邻接矩阵a的表达式为：式中，v
n
表示第n条地铁线路、n为地铁线路的数量、a
ij
表示第i条地铁线路和第j条地铁线路是否存在同一换乘站，存在则a
ij
＝1，不存在则a
ij
＝0；超边邻接矩阵b的表达式为：式中，e
m
表示第m个换乘站点、m为换乘站点的数量、b
ij
表示第i个换乘站点和第j个换乘站点是否在同一地铁线路上，存在则b
ij
＝1，不存在则b
ij
＝0；
节点超边关联矩阵c的表达式为：式中，v
n
表示第n条地铁线路、n为地铁线路的数量、e
m
表示第m个换乘站点、m为换乘站点的数量、c
ij
表示地铁线路i是否经过换乘站点j，经过则c
ij
＝1，不经过则c
ij
＝0。3.根据权利要求1所述的地铁路网特性分析方法，其特征在于，根据所述节点邻接矩阵、所述超边邻接矩阵和所述节点超边关联矩阵，计算各个节点和超边的度值和超度值、平均路径长度、集聚系数和介数，具体包括：根据所述节点邻接矩阵a，计算各个节点的节点度k
i
；其中，所述节点度的计算模型为式中，k
i
表示与第i条地铁线路交叉的地铁线路的数量，n为地铁线路的数量、a
ij
表示第i条地铁线路和第j条地铁线路是否存在同一换乘站，存在则a
ij
＝1，不存在则a
ij
＝0；根据所述节点超边关联矩阵c，计算各个节点的节点超度d(v
i
)；其中，所述节点超度的计算模型为：式中，d(v
i
)表示第i条地铁线路的换乘站点数量；m为换乘站点的数量、c
ij
表示地铁线路i是否经过换乘站点j，经过则c
ij
＝1，不经过则c
ij
＝0；根据所述超边邻接矩阵b，计算各个超边的超边度d(e
j
)；其中，所述超边度的计算模型为：式中，d(e
j
)表示与换乘站点j存在连接关系的换乘站点数量、m为换乘站点的数量、b
ij
表示第i个换乘站点和第j个换乘站点是否在同一地铁线路上，存在则b
ij
＝1，不存在则b
ij
＝0；根据所述节点超边关联矩阵c，计算各个超边的超边超度d
s
(e
j
)；其中，所述超边超度的计算模型为：式中，d
s
(e
j
)表示经过换乘站点j的地铁线路的数量；n为地铁线路的数量、c
ij
表示地铁线路i是否经过换乘站点j，经过则c
ij
＝1，不经过则c
ij
＝0；根据所述节点邻接矩阵a、所述超边邻接矩阵b和所述节点超边关联矩阵c，计算各个节点和超边的最短路径长度；根据所述各个节点和超边的最短路径长度，分别计算节点和超边的平均路径长度；其中，节点的平均路径长度l
ver
的计算模型为：式中，n为地铁线路的数量、d
ij
(v)为地铁线路i到地铁线路j的最短距离；超边的平均路径长度l
edge
的计算模型为
式中，m为换乘站点的数量、d
ij
(e)为换乘站点i到换乘站点j的最短距离；根据所述节点超边关联矩阵c，计算各个节点的集聚系数；其中，节点的集聚系数c
i
的计算模型为：式中，e
i
是地铁线路i与地铁线路i的k
i
个邻接节点之间实际具有的连边数目；根据所述最短路径长度，计算各个节点和超边的数；其中，节点的节点介数b
i
的计算模型为：式中，b
i
表示地铁线路i的介数、n
jk
(i)表示地铁线路j和k之间的最短路径中经过地铁线路i的数目、n
jk
表示地铁线路j和k之间的最短路径的数目；超边的超边介数b
j
的计算模型为：式中，b
j
表示换乘站点j的介数、n
ik
(j)表示换乘站点i和k之间的最短路径中经过换乘站点j的数目、n
ik
表示超边i和k之间的最短路径的数目。4.根据权利要求1所述的地铁路网特性分析方法，其特征在于，根据所述度值、超度值、平均路径长度、集聚系数和介数，获取所述地铁超网络模型的网络特性，以及重要节点和重要超边，具体包括：根据各个节点的节点度，获取节点度均值、节点度方差、节点度最大值、节点度熵，以及节点累计度分布，从而获取所述地铁超网络模型的节点度的分布情况，以得到地铁超网络模型的网络结构的复杂程度；根据所述节点累计度分布，进行单对数拟合，获取所述节点累计度分布的拟合线性方程，从而获取地铁网络特征所属的类型；根据各个节点的节点超度，获取节点超度均值、节点超度方差、节点超度最大值、节点超度熵，以及节点累计超度分布，以获取所述地铁超网络模型的节点超度的分布情况；根据所述节点累计超度分布，进行单对数拟合，获取所述节点累计超度分布的拟合线性方程，从而获取地铁网络特征所属的类型；根据各个超边的所述超边度，获取超边度均值、超边度方差、超边度最大值、超边度熵，以及超边累计度分布；以获取所述地铁超网络模型的超边度的分布情况；根据所述超边累计度分布，进行单对数拟合，获取超边累计度分布的拟合线性方程；根据各个超边的所述超边超度，获取超边超度均值、超边超度方差、超边超度最大值、超边超度熵，以及超边累计超度分布；根据所述超边累计超度分布，进行单对数拟合，获取超边累计超度分布的拟合线性方程；根据所述集聚系数、所述平均路径长度、所述超边度的分布情况和所述超边超度的分布情况，获取所述地铁网络的网络特性；其中，所述网络特性包括无标度网络特性、小世界网络特性和随机网络特性；
根据所述介数、所述节点度和所述节点超度，获取重要节点；根据所述介数、所述超边度和所述超边超度，获取重要超边。5.根据权利要求1所述的地铁路网特性分析方法，其特征在于，所述地铁路网特性分析方法还包括：对所述地铁超网络模型进行节点失效攻击和超边失效攻击，然后计算攻击后的网络效率和最大连通子图率，并根据所述网络效率和所述最大连通子图率的变化获取地铁超网络模型的关键节点和关键超边，从而获得地铁网络的关键换乘站点和关键线路。6.根据权利要求5所述的地铁路网特性分析方法，其特征在于，对所述地铁超网络模型进行节点失效攻击和超边失效攻击，然后计算攻击后的网络效率和最大连通子图率，并根据所述网络效率和所述最大连通子图率的变化获取地铁超网络模型的关键节点和关键超边，从而获得地铁网络的关键换乘站点和关键线路，具体包括：对所述地铁超网络模型进行节点失效攻击，并计算节点失效攻击前后的网络效率和最大连通子图率；其中，所述节点失效攻击包括节点随机失效攻击、节点蓄意失效攻击、单节点失效攻击；所述节点蓄意失效攻击依据节点的节点度大小、节点超度大小和节点介数大小分别进行攻击；根据节点失效攻击前后网络效率和所述最大连通子图率的变化获取地铁超网络模型的关键节点，从而获得地铁网络的关键线路；对所述地铁超网络模型进行超边失效攻击，并计算超边失效攻击前后的网络效率和最大连通子图率；其中，所述超边失效攻击包括超边随机失效攻击、超边蓄意失效攻击、单超边失效攻击；所述超边蓄意失效攻击依据超边的超边度大小、超边超度大小和超边介数大小分别进行攻击；根据超边失效攻击前后网络效率和所述最大连通子图率的变化获取地铁超网络模型的关键超边，从而获得地铁网络的关键换乘站点。7.根据权利要求5所述的地铁路网特性分析方法，其特征在于，所述网络效率包括节点网络效率ge
v
和超边网络效率ge
e
；所述最大连通子图率包括节点最大连通子图率s
v
和超边最大连通子图率s
e
；所述节点网络效率ge
v
的计算模型为：式中，n表示地铁超网络模型中节点的个数、d
ij
(v)为线路i与线路j之间的最短距离；所述超边网络效率ge
e
的计算模型为：式中，m地铁超网络模型中超边的个数、d
ij
(e)为换乘站i与换乘站j之间的最短距离；所述节点最大连通子图率s
v
的计算模型为：式中，n
′
为最大连通子图所包含的节点数，n为地铁超网络模型中节点的个数；
所述超边最大连通子图率s
e
的计算模型为：式中，m
′
为最大连通子图所包含的超边数，m为地铁超网络模型中超边的个数。8.一种地铁路网特性分析装置，其特征在于，包含：数据获取模块，用于获取地铁网络的换乘站点数据和线路数据；模型构建模块，用于根据所述换乘站点数据和所述线路数据，以线路为节点，以换乘站点为超边，构建基于超图的地铁超网络模型h＝(v,e)；其中，v＝{v1、v2、
…
、v
n
}表示地铁网络中线路的集合、v
n
表示第n条地铁线路、n为地铁线路的数量、e＝{e1、e2、
…
、e
m
}表示地铁网络中换乘站点的集合、e
m
表示第m个换乘站点、m为换乘站点的数量；矩阵构建模块，用于根据所述地铁超网络模型，构建节点邻接矩阵a、超边邻接矩阵b和节点超边关联矩阵c；参数计算模块，用于根据所述节点邻接矩阵、所述超边邻接矩阵和所述节点超边关联矩阵，计算各个节点和超边的度值和超度值、平均路径长度、集聚系数和介数；重点获取模块，用于根据所述度值、超度值、平均路径长度、集聚系数和介数，获取所述地铁超网络模型的网络特性，以及重要节点和重要超边；从而获得地铁网络的重要换乘站点和重要地铁线路。9.一种地铁路网特性分析设备，其特征在于，包括处理器、存储器，以及存储在所述存储器内的计算机程序；所述计算机程序能够被所述处理器执行，以实现如权利要求1至7任意一项所述的地铁路网特性分析方法。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如权利要求1至7任意一项所述的地铁路网特性分析方法。

技术总结
本发明实施例提供一种地铁路网特性分析方法、装置、设备和存储介质，涉及公共交通路网特性分析技术领域。该分析方法包含：S1、获取地铁网络的换乘站点数据和线路数据。S2、根据换乘站点数据和线路数据，以线路为节点，以换乘站点为超边，构建基于超图的地铁超网络模型。S3、根据地铁超网络模型，构建节点邻接矩阵、超边邻接矩阵和节点超边关联矩阵。S4、根据节点邻接矩阵、超边邻接矩阵和节点超边关联矩阵，计算各个节点和超边的度值和超度值、平均路径长度、集聚系数和介数。S5、根据度值、超度值、平均路径长度、集聚系数和介数，获取地铁超网络模型的网络特性，以及重要节点和重要超边。从而获得地铁网络的重要换乘站点和重要地铁线路。路。路。


技术研发人员：肖雪梅 崔梦璇 张晨琛 王艳辉
受保护的技术使用者：厦门理工学院
技术研发日：2022.07.29
技术公布日：2022/11/8