| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第12-24页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-14页 |
| 1.2 研究问题 | 第14-18页 |
| 1.3 研究意义 | 第18-19页 |
| 1.4 相关概念界定 | 第19-20页 |
| 1.5 研究方法 | 第20-21页 |
| 1.6 论文结构 | 第21-23页 |
| 1.7 本章小结 | 第23-24页 |
| 第二章 文献综述 | 第24-72页 |
| 2.1 智慧城市 | 第24-34页 |
| 2.1.1 智慧城市的概念内涵 | 第24-27页 |
| 2.1.2 智慧城市的关键要素 | 第27-28页 |
| 2.1.3 智慧城市的总体结构 | 第28-31页 |
| 2.1.4 智慧城市的主要功能 | 第31-33页 |
| 2.1.5 研究述评 | 第33-34页 |
| 2.2 交通网络 | 第34-48页 |
| 2.2.1 交通网络的理论基础 | 第34-38页 |
| 2.2.2 交通网络的主要特征 | 第38-40页 |
| 2.2.3 交通网络的复杂性研究 | 第40-43页 |
| 2.2.4 交通网络抽象为复杂网络的研究方法 | 第43-45页 |
| 2.2.5 基于复杂网络的交通网络研究现状 | 第45-47页 |
| 2.2.6 研究述评 | 第47-48页 |
| 2.3 复杂网络基础理论 | 第48-66页 |
| 2.3.1 复杂网络定义及分类 | 第50-52页 |
| 2.3.2 复杂网络的基本统计特征 | 第52-57页 |
| 2.3.3 经典网络模型 | 第57-66页 |
| 2.3.4 小结 | 第66页 |
| 2.4 网络鲁棒性 | 第66-71页 |
| 2.4.1 鲁棒性 | 第66-67页 |
| 2.4.2 网络鲁棒性衡量指标 | 第67-69页 |
| 2.4.3 攻击策略 | 第69-70页 |
| 2.4.4 研究述评 | 第70-71页 |
| 2.5 本章小结 | 第71-72页 |
| 第三章 公共汽车网络的模型研究 | 第72-92页 |
| 3.1 智慧城市视角下的公共汽车网络 | 第73-74页 |
| 3.2 公共汽车网络的建模方法 | 第74-76页 |
| 3.2.1 L空间和P空间方法 | 第74-75页 |
| 3.2.2 二部图 | 第75-76页 |
| 3.3 公共汽车网络的度分布演化过程研究 | 第76-83页 |
| 3.3.1 表演度 | 第76-77页 |
| 3.3.2 实证分析 | 第77-80页 |
| 3.3.3 网络模型 | 第80-82页 |
| 3.3.4 结论 | 第82-83页 |
| 3.4 公共汽车网络的适应度模型研究 | 第83-90页 |
| 3.4.1 实证分析 | 第83-88页 |
| 3.4.2 网络模型 | 第88-90页 |
| 3.4.3 结论 | 第90页 |
| 3.5 本章小结 | 第90-92页 |
| 第四章 地铁网络的模型研究 | 第92-107页 |
| 4.1 智慧城市视角下的地铁网络 | 第93-94页 |
| 4.2 地铁网络统计特征的实证分析 | 第94-100页 |
| 4.2.1 实证数据 | 第94-95页 |
| 4.2.2 聚类系数 | 第95-96页 |
| 4.2.3 平均路径长度 | 第96-98页 |
| 4.2.4 度分布 | 第98-100页 |
| 4.3 基于社团结构的网络模型研究 | 第100-106页 |
| 4.3.1 复杂网络的社团结构 | 第100-101页 |
| 4.3.2 基于社团结构的网络模型 | 第101-102页 |
| 4.3.3 数字模拟 | 第102-106页 |
| 4.4 本章小结 | 第106-107页 |
| 第五章 智慧城市公共交通网络的模型构建 | 第107-127页 |
| 5.1 智慧城市视角下的公共交通网络构建 | 第107-109页 |
| 5.2 相互依存网络概述 | 第109-112页 |
| 5.3 公共汽车网络与地铁网络的网络特性比较 | 第112-116页 |
| 5.4 智慧城市公共交通的相互补充网络模型研究 | 第116-124页 |
| 5.4.1 相互补充网络模型 | 第117-120页 |
| 5.4.2 基于相互补充网络的智慧城市公共交通网络构建 | 第120-124页 |
| 5.5 相互补充网络模型的适用性讨论 | 第124-125页 |
| 5.6 本章小结 | 第125-127页 |
| 第六章 智慧城市公共交通网络的鲁棒性研究 | 第127-153页 |
| 6.1 智慧城市视角下的公共交通网络鲁棒性研究 | 第127-128页 |
| 6.2 相互补充网络的仿真建模 | 第128-133页 |
| 6.2.1 仿真建模数学理论 | 第128-129页 |
| 6.2.2 仿真建模方法 | 第129-132页 |
| 6.2.3 基本统计量实证数据 | 第132-133页 |
| 6.3 地铁网络的鲁棒性研究 | 第133-139页 |
| 6.3.1 随机攻击地铁站点或者边 | 第133-136页 |
| 6.3.2 蓄意攻击地铁站点或者边 | 第136-139页 |
| 6.4 公共汽车网络的鲁棒性研究 | 第139-143页 |
| 6.4.1 随机攻击公共汽车网络的站点或者边 | 第139-141页 |
| 6.4.2 蓄意攻击公共汽车网络的站点或者边 | 第141-143页 |
| 6.5 智慧城市公共交通网络的鲁棒性研究 | 第143-151页 |
| 6.5.1 随机攻击相互补充网络站点或者边 | 第143-145页 |
| 6.5.2 蓄意攻击相互补充网络站点或者边 | 第145-146页 |
| 6.5.3 北京与广州公共交通网络鲁棒性比较 | 第146-151页 |
| 6.6 仿真结果讨论 | 第151-152页 |
| 6.7 本章小结 | 第152-153页 |
| 结论 | 第153-163页 |
| 一、主要结论 | 第153-156页 |
| 二、主要创新点 | 第156-157页 |
| 三、实践启示 | 第157-161页 |
| 四、研究局限与研究展望 | 第161-163页 |
| 参考文献 | 第163-173页 |
| 附录 | 第173-193页 |
| 附录一：ER模型数字模拟程序 | 第173-174页 |
| 1．聚类系数与平均路径长度计算 | 第173-174页 |
| 附录二：基于社团结构的网络模型数字模拟程序 | 第174-178页 |
| 1．聚类系数与平均路径长度计算 | 第174-177页 |
| 2．累积度分布及分布图绘制 | 第177-178页 |
| 附录三：鲁棒性研究数字模拟程序 | 第178-193页 |
| 1．随机攻击站点 | 第178-185页 |
| 2．蓄意攻击站点 | 第185-193页 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 | 第193-195页 |
| 致谢 | 第195-196页 |
| 附件 | 第196页 |