具有随机重叠派系结构的加权复杂动态网络及其在公共交通网络中的应用研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    60874080
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    30.0万
  • 负责人：
    杨旭华
  • 依托单位：
    浙江工业大学
  • 学科分类：
    F0302.控制系统与应用
  • 结题年份：
    2011
  • 批准年份：
    2008
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2009-01-01 至2011-12-31

项目摘要

本项目提出公共交通网络是一种具有随机重叠派系(最大完全耦合子网)（一个派系对应一条公交线路)结构的加权复杂动态网络。提出基于随机派系增长的复杂网络模型，研究该网络的增长规律和派系之间的重叠规律。在一部分派系的权值（表征通行能力）远高于平均权值的情况下，研究网络的整体承载能力和输运能力的变化规律，为国内新兴的以快速公交(BRT)路线为干线的公交网络的设置和运行规划提供有力的技术支持。研究加权复杂动态网络中，权值为时变时，网络性能的变化规律，并在此基础上，研究公交网络在交通需求有变化时的动态调度算法。研究加权复杂网络的搜索算法和最优路径问题，并在此基础上研究公交网络的最优换乘问题。开发公交规划和调度软件，开展仿真和实验研究，力争实际应用。本项目研究公交网络的生成演化和运行规律，有助于优化公交网络的布局和调度，有助于提高道路网络运行效率，因此具有重要的理论意义和应用价值。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（12）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（2）
专利数量（2）
Research on Community Structure in Bus Transport Networks
公交网络社区结构研究
  • DOI：
    10.1088/0253-6102/52/6/10
  • 发表时间：
    2009-12
  • 期刊：
    COMMUNICATIONS IN THEORETICAL PHYSICS
  • 影响因子：
    3.1
  • 作者：
    Sun You-Xian;Yang Xu-Hua;Wang Bo
  • 通讯作者：
    Wang Bo
WS 与 NW 两种小世界网络模型的建模及仿真研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    浙江工业大学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    杨旭华;王万良;王波
  • 通讯作者：
    王波
Mean-field Theory for Some Bus Transport Networks with Random Overlapping Clique Structure
一些具有随机重叠团结构的公交网络的平均场理论
  • DOI：
    10.1088/0253-6102/53/4/20
  • 发表时间：
    2010-04
  • 期刊：
    COMMUNICATIONS IN THEORETICAL PHYSICS
  • 影响因子：
    3.1
  • 作者：
    Yang Xu-Hua;Wang Bo;Sun You-Xian;Sun Bao
  • 通讯作者：
    Sun Bao
A NOVEL SMALL-WORLD NETWORK MODEL: KEEPING CONNECTIVITY WITHOUT ADDING EDGES
新颖的小世界网络模型：在不添加边缘的情况下保持连接
  • DOI：
    10.1142/s0217979208049273
  • 发表时间：
    2008-11
  • 期刊：
    International Journal of Modern Physics B
  • 影响因子：
    1.7
  • 作者：
    Wang, Bo;Sun, Youxian;Yang, Xuhua;Wang, Wanliang
  • 通讯作者：
    Wang, Wanliang
Bus transport network model with ideal n-depth clique network topology
具有理想n深度派系网络拓扑的总线传输网络模型
  • DOI：
    10.1016/j.physa.2011.06.078
  • 发表时间：
    2011-11
  • 期刊：
    Physica A-Statistical Mechanics and Its Applications
  • 影响因子：
    3.3
  • 作者：
    Yang, Xu-Hua;Chen, Guang;Wang, Wan-Liang;Sun, Bao;Chen, Sheng-Yong
  • 通讯作者：
    Chen, Sheng-Yong

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  • 通讯作者：
    毛剑飞
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  • 发表时间：
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  • 通讯作者：
    熊帅
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  • 发表时间：
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  • 通讯作者：
    钟楠祎
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  • 作者：
    杨旭华;李传告;陈光
  • 通讯作者：
    陈光

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AI项目解读示例

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

        graph TD
          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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