| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状和进展 | 第12-17页 |
| 1.2.1 复杂网络交通拥堵传播研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 多层网络与超网络研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.2.1 多层网络研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2.2 超网络研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.3 复杂网络节点影响力传播研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.3.1 节点影响力测度研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.3.2 节点影响力传播研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 论文研究内容和组织结构 | 第17-19页 |
| 1.4 论文的技术路线 | 第19-21页 |
| 第二章 复杂网络与传播动力学模型 | 第21-33页 |
| 2.1 复杂网络理论基础 | 第21-29页 |
| 2.1.1 网络定义及图表示 | 第21-22页 |
| 2.1.2 复杂网络统计特征 | 第22-23页 |
| 2.1.3 复杂网络基本模型 | 第23-27页 |
| 2.1.4 网络节点中心性指标 | 第27-29页 |
| 2.2 经典病毒传播动力学模型 | 第29-32页 |
| 2.2.1 SI(Susceptible-Infected)模型 | 第29-30页 |
| 2.2.2 SIS(Susceptible-Infected-Susceptible)模型 | 第30-31页 |
| 2.2.3 SIR(Susceptible-Infected-Recovered)模型 | 第31-32页 |
| 2.3 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 交通拥堵与预警信息交互传播模型 | 第33-43页 |
| 3.1 基于SIS病毒传播模型的交通拥堵-预警信息交互传播模型 | 第33-36页 |
| 3.1.1 交通拥堵传播的SIS病毒传播模型分析 | 第33页 |
| 3.1.2 顾及状态概率转移的交通拥堵-预警信息交互传播模型 | 第33-36页 |
| 3.2 模型阈值分析 | 第36-38页 |
| 3.3 实验仿真分析 | 第38-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 位置-社交网络关键节点传播影响力研究 | 第43-53页 |
| 4.1 位置-社交网络模型构建 | 第43-45页 |
| 4.2 用户的社交与地理影响力分析 | 第45-49页 |
| 4.2.1 实验数据描述 | 第45-47页 |
| 4.2.2 社交与地理影响力分析 | 第47-49页 |
| 4.3 影响力节点识别方法与评估 | 第49-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-53页 |
| 第五章 多层网络耦合的交通拥堵传播模型研究 | 第53-67页 |
| 5.1 “社交-信息-拥堵”超网络模型 | 第53-54页 |
| 5.2 基于超网络的交通拥堵传播模型 | 第54-60页 |
| 5.2.1 特征表征 | 第54-56页 |
| 5.2.2 模型框架 | 第56-57页 |
| 5.2.3 模型细化 | 第57-60页 |
| 5.3 实验仿真分析 | 第60-66页 |
| 5.4 本章小结 | 第66-67页 |
| 第六章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 6.1 研究工作总结 | 第67-68页 |
| 6.2 下一步研究工作展望 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-78页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第78页 |
