复杂网络社团分割算法在公交系统中的应用研究

来源 :河北工业大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:me272206010
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
  复杂网络在工程技术、社会、政治、医药、经济、管理领域都有着潜在、广泛的应用。社团分割算法是复杂网络学科的一个重要分支。本文首先介绍了复杂网络社团分割算法兴起的背景,接着历数了迄今为止比较经典的社团分割算法:Kernighan-Lin算法,谱平分算法,分裂算法,凝聚算法,把这些算法的基本思想及不足之处作出了分析。   本文提出了一种基于点权重的社团分割算法。利用拓扑中心值社团分割算法对廊坊公交网络进行分析,验证了社团分割结果的现实合理性;本着公交方便市民购物、上学、工作、休闲娱乐的宗旨,结合分析结果提出了改善公交系统的参考意见。
其他文献
在风险管理中,我们往往忽略风险之间的相关性,从而高估或低估保险公司的破产概率。目前在二维风险模型下虽然能解出破产概率的一个界限,但随着风险之间相关性的增加,破产概率的下限会增大,而破产概率的上限会减小,从而我们可以设想当保险公司的险种趋向很多的情况下,用简单的一维风险风险模型是很难预测数保险公司面临的风险,从而研究多维风险模型对于目前的保险公司来说有很大的意义。我们首先计算出在多维下其破产概率的简
  近年来,树模型引起了物理学、概率论及信息论界的广泛兴趣。树指标随机过程已成为近年来发展起来的概率论的研究方向之一。在概率论的发展过程中,对强大数定律的研究一直占
学位
由于网格的初始划分和重构工作,显得冗杂、耗时,因此数值求解微分方程近似解的无网格方法在近二十年来得到了蓬勃发展。无网格方法采用基于点的近似,可以有效克服传统数值方法依
近年来,神经网络系统的稳定性、有界性等性质有了广泛的研究.但是,神经网络系统往往会受到各种各样的干扰,例如,随机干扰、脉冲干扰、时滞等等,所以研究含有随机干扰、脉冲干扰、
学位