基于耦合空间网络的城市交通网络机理及优化方法研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61374152
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    79.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0303.系统建模理论与仿真技术
  • 结题年份:
    2017
  • 批准年份:
    2013
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2014-01-01 至2017-12-31

项目摘要

We study large urban public transport networks containing subway. The network consists of surface road sub-network (carrier of social vehicles), surface bus sub-network and subway sub-network (rail transit). These sub-networks embedded in space are interdependent and typically coupling spatial networks. We study the temporal-spatial models of urban transport networks based on three coupled sub-networks. On the basis of the percolation theory, we study cascading failures of coupling spatial networks and further study the impact of traffic congestion on transport network, robustness of network and methods of predicting and releasing congestion. Under the condition that three sub-networks have different transit capacity respectively and there is no congestion in subway, we study the impact of coupling and coupling strength on system transit performance. We will propose new coupling based performance evaluating indicator and study corresponding optimization algorithm. We explore optimization methods in which reducing the average travel time and minimizing the imbalance of traffic flow distribution are considered at the same time. We explore optimal coupling way. We propose spatial nodes clustering based real-time optimal path searching algorithm involving different sub-networks for passengers. We will develop software of system analysis and optimization.The objective of this project is that we will propose effective system analytical and optimizing method which accord with coupling spatial networks for urban transport networks containing subway. Therefore, the study has theoretical and applied importance.
研究含地铁的大城市交通网络,该网络由地面道路子网(社会车辆载体)、地面公交巴士子网和地铁子网(轨道交通)构成,这些子网嵌入在所处的空间中,彼此之间存在相互影响,属于典型的耦合空间网络。研究基于三个子网耦合的城市交通网络时空模型;基于渗流理论研究耦合空间网络的级联失效问题并基于此研究道路拥堵对交通网络的影响和交通网络的鲁棒性,研究预测和缓解拥堵的方法;在三个子网输运能力不同和地铁子网的道路无拥堵的情况下,研究耦合作用和耦合强度对系统输运性能的影响;提出新的基于耦合的性能评价指标并研究性能优化算法,探索兼顾降低平均出行时间和最小化交通流量分布失衡的优化方法,探索最优耦合方式;提出基于空间节点聚类的乘客出行跨不同子网的实时最优路径搜索算法;开发系统分析和优化软件。本项目的目标是提出符合耦合空间网络特性的,有效实用的含地铁的城市交通网络的系统分析和优化方法,因此具有重要的理论意义和应用价值。

结项摘要

本项目提出基于耦合空间网络的城市公交网络的建模方法,研究了耦合子网对城市公交网络输运性能的影响;建立了网络参数、耦合参数和交通系统通行性能之间的定性和定量关系,提出优化耦合系统的设计方法;研究了竞争网络中合作策略,研究模块网络间不同合作策略对集群网络乃至整个网络的资源配置的影响;提出了低复杂度的通过添加连边来降低网络平均路径长度的方法;提出了基础-核心双层耦合网络模型,用以模拟含地铁的城市公交网络;提出一种无参数拉普拉斯中心性峰值聚类算法,不需要任何先验参数,便可以自动地对数据集分类或对网络进行社团划分;提出基于重叠社团划分的大规模道路网络双层路由算法,有效地降低算法的搜索空间和计算复杂度;提出基于局部社团属性的链路预测算法,获得了良好的链路预测效果;提出基于低采样率浮动车数据的全局投票地图匹配算法,能够充分利用已有信息,达到较好的地图匹配效果;提出基于GIS的最大最短路径长度的网络优化方法,可以优化实际公交网络,降低最大换乘次数和平均换乘次数,有助于优化公交网络拓扑结构和提高网络的运营效率;提出城市拥堵时段的多模式公交换乘方法,考虑了短距离公共自行车和地铁出行方式不受地面道路拥堵影响的特点,提出的多模式换乘方法可以自动地根据路面的拥堵情况调整换乘方案,使拥堵影响最小化;本项目提出符合耦合空间网络特性的城市公交网络的分析和优化方法,有助于提高优化公交网络的运行效率,具有重要的理论和实践意义。

项目成果

期刊论文数量(19)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(11)
基于重叠社团划分的大规模道路网络双层路由算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    计算机科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    杨旭华;周诗杰
  • 通讯作者:
    周诗杰
Controllability robustness for scale-free networks based on nonlinear load-capacity
基于非线性负载能力的无标度网络的可控鲁棒性
  • DOI:
    10.1016/j.neucom.2017.04.011
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    Neurocomputing
  • 影响因子:
    6
  • 作者:
    Wang Lei;Fu Yingbin;Chen Michael Z. Q.;Yang Xuhua
  • 通讯作者:
    Yang Xuhua
Study on properties of traffic flow on bus transport networks
公交网络交通流特性研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    WSEAS Transactions on Systems
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Yang Xu-Hua;Zhao Jiu-Qiang;Chen Guang;Dong You-Yu
  • 通讯作者:
    Dong You-Yu
基于低采样率浮动车数据的全局投票地图匹配算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    浙江工业大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    杨旭华;汪向飞
  • 通讯作者:
    汪向飞
A Framework for Bus Trajectory Extraction and Missing Data Recovery for Data Sampled from the Internet
一种用于从互联网采样的数据的总线轨迹提取和丢失数据恢复的框架
  • DOI:
    10.3390/s17020342
  • 发表时间:
    2017-02-10
  • 期刊:
    Sensors
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Tong C;Chen H;Xuan Q;Yang X
  • 通讯作者:
    Yang X

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一种考虑屏蔽效应的电路输入向量敏感性计算方法
  • DOI:
    kns.cnki.net/kcms/detail/11.1826.tp.20170401.1758.002.html
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    计算机学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    肖杰;李伟;江建慧;杨旭华;高楠;胡海根
  • 通讯作者:
    胡海根
一种考虑屏蔽效应的电路输入向量敏感性计算方法
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    计算机学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    肖杰;李伟;江建慧;杨旭华;高楠;胡海根
  • 通讯作者:
    胡海根

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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