基于介数中心性熵最大化的城市路网均衡结构辨识算法
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 均衡模型 | 第10-13页 |
| 1.2.2 介数及网络熵 | 第13-14页 |
| 1.3 研究内容 | 第14-16页 |
| 1.4 小结 | 第16-17页 |
| 第二章 介数中心性熵 | 第17-24页 |
| 2.1 最短路径的计算 | 第17-18页 |
| 2.2 中心性度量 | 第18-20页 |
| 2.3 熵 | 第20-21页 |
| 2.3.1 信息熵 | 第20页 |
| 2.3.2 最大熵原理 | 第20-21页 |
| 2.4 介数中心性熵 | 第21-24页 |
| 第三章 介数中心性熵最大化方法 | 第24-31页 |
| 3.1 BRAESS悖论 | 第25-26页 |
| 3.2 网络均衡 | 第26-27页 |
| 3.3 介数熵与网络平衡的关系 | 第27页 |
| 3.4 介数中心性熵最大化方法 | 第27-31页 |
| 第四章 实验及结果分析 | 第31-55页 |
| 4.1 厦门路网结构及建模 | 第32-41页 |
| 4.1.1 厦门市交通基本情况 | 第32-33页 |
| 4.1.2 厦门市道路交通网络建模 | 第33-35页 |
| 4.1.3 厦门市原始路网数据分析 | 第35-41页 |
| 4.2 算法的有效性证明 | 第41-47页 |
| 4.2.1 网络介数分布变化 | 第41-42页 |
| 4.2.2 平均度与平均亲密度变化 | 第42-44页 |
| 4.2.3 网络中心性随熵变化 | 第44-47页 |
| 4.3 网络均衡辨识结果 | 第47-52页 |
| 4.3.1 CEM辨识效果 | 第47-48页 |
| 4.3.2 高峰时段辨识效果 | 第48页 |
| 4.3.3 三种算法对网络均衡性辨识的对比 | 第48-52页 |
| 4.4 在交通管控中的应用 | 第52-55页 |
| 第五章 总结与展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-62页 |
| 在学期间的研究成果 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
