Vulnerability Analysis of Urban Rail Transit Network considering Cascading Failure Evolution
Notice bibliographique
Résumé
Vulnerability analysis is the premise of operational risk management and control for the large-scale and complex urban rail transit network (URTN) under the operation interruption of important stations. The temporary operation interruption of one station in an emergency may lead to the cascading failure and the paralysis of the whole URTN due to the load of other stations exceeding the limited capacity. The priority of important stations is proposed by combining its location and function in URTN. In addition, focusing on the analysis of the travel behaviour of passengers and the synergy of public transport networks, a novel cascading failure evolution model is established to simulate the cascading failure process of URTN under different attack scenarios. The vulnerability indicators are constructed to dynamically evaluate the vulnerability of URTN considering cascading failure evolution, which are different from the traditional vulnerability indicators based on complex network theory. Taking the Beijing urban rail transit network as an example, the dynamic simulation results show that the cascading failure of URTN is closely related to the temporal-spatial distribution of passenger flows and malicious attacks are more destructive than random attacks. Compared with the important stations with the largest betweenness or degree, the interrupted stations with largest intensity have a greater impact on the operational stability of URTN. Moreover, increasing the capacity coefficient of the station can reduce the vulnerability of URTN.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».