Urban Rail Transit System Network Reliability Analysis Based on a Coupled Map Lattice Model
Notice bibliographique
Résumé
During the last twenty years, the complex network modeling approach has been introduced to assess the reliability of rail transit networks, in which the dynamic performance involving passenger flows have attracted more attentions during operation stages recently. This paper proposes the passenger-flow-weighted network reliability evaluation indexes, to assess the impact of passenger flows on network reliability. The reliability performances of the rail transit network and passenger-flow-weighted one are analyzed from the perspective of a complex network. The actual passenger flow weight of urban transit network nodes was obtained from the Shanghai Metro public transportation card data, which were used to assess the reliability of the passenger-flow-weighted network. Furthermore, the dynamic model of the Shanghai urban rail transit network was constructed based on the coupled map lattice (CML) model. Then, the processes of cascading failure caused by network nodes under different destructive situations were simulated, to measure the changes of passenger-flow-weighted network reliability during the processes. The results indicate that when the scale of network damage attains 50%, the reliability of the passenger-flow-weighted network approaches zero. Consequently, taking countermeasures during the initial stage of network cascading may effectively prevent the disturbances from spreading in the network. The results of the paper could provide guidelines for operation management, as well as identify the unreliable stations within passenger-flow-weighted networks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».