Cascading Reliability of Multimodal Public Transit Networks With Higher Order Interactions
Notice bibliographique
Résumé
Over time, significant progress has been made in planning and managing public transit networks (PTNs). However, most research developments are confined to pairwise interactions, thus offering restricted perspectives on the comprehension of higher order PTN reliability, particularly the exploration of cascading failure for multimodal PTNs (MPTNs). Hence, on the basis of the conventional coupled map lattice (CML) model, we propose a cliquey CML model in which failure propagation can occur via interactions within cliques of varying scales to investigate the higher order cascading reliability of MPTNs. In addition, models are constructed for three PTN types: bus-only, bus-metro, and bus-metro-taxi/ride-hailing networks. With Beijing MPTNs as empirical examples, we design various attack strategies to explore the resilience characteristics of MPTNs after being destroyed from different perspectives. Overall, Beijing MPTNs display favorable resilience and cascading reliability in the face of intentional attacks, and PTNs considering higher order interactions display better network stability than lower order node-line networks do because of the effect of cliques. Additionally, MPTNs generally exhibit better survivability than unimodal PTNs in scenarios with low perturbations and collapse relatively quickly in cases with high perturbations. This article provides a theoretical foundation for advancing research on the higher order dynamics of MPTNs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».