吉林大学学报(工学版) ›› 2022, Vol. 52 ›› Issue (12): 2845-2851.doi: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb20211297

• 交通运输工程·土木工程 • 上一篇    下一篇

基于粗糙集理论的轨道交通节点重要度评估算法

张廷萍(),万迪   

  1. 重庆交通大学 信息科学与工程学院,重庆 400074
  • 收稿日期:2021-11-29 出版日期:2022-12-01 发布日期:2022-12-08
  • 作者简介:张廷萍(1978-),女,副教授,博士. 研究方向:复杂网络. E-mail:zhangyanping312@yeah.net
  • 基金资助:
    国家自然科学基金青年基金项目(62003063);教育部人文社会科学研究一般项目(20YJAZH132)

Evaluation algorithm of rail transit node importance based on rough set theory

Ting-ping ZHANG(),Di WAN   

  1. School of Information Science & Engineering,Chongqing Jiaotong University,Chognqing 400074,China
  • Received:2021-11-29 Online:2022-12-01 Published:2022-12-08

摘要:

为了更好地保护交通重要节点,提出了基于粗糙集理论的轨道交通节点重要度评估算法。针对轨道交通各节点中具有不确定性的客流因素,利用边界域概念对模糊数据进行清晰描述;对整理出的概念集合及元素进行知识约简,加入决策规则完成信息量求解;判断节点客流量大小,凭借知识熵确定节点权重,从节点度中心性、节点接近中心性以及节点阶数中心性3个维度评估节点重要度。实验证明,本文算法评估时间在3 s内,评估时间较短,且评估结果准确。

关键词: 粗糙集理论, 轨道交通, 网络节点, 重要度评估, 客流量因素, 节点度中心性

Abstract:

In order to better protect the important traffic nodes, a rail transit node importance evaluation algorithm based on rough set theory was proposed. For the uncertain passenger flow factors in each node of rail transit, the boundary domain concept was used to clearly describe the fuzzy data. The knowledge of the sorted concept sets and elements was reduced, decision rules was added to complete the information solution. The size of node passenger flow was judged,the node weight was determined by knowledge entropy, and the node importance was evaluated from three dimensions: node centrality, node proximity centrality, and node order centrality. The experiment proves that the evaluation time of the proposed algorithm is within 3 s, the evaluation time is short, and the evaluation result is accurate.

Key words: rough set theory, rail transit, network node, importance evaluation, passenger flow factors, node centrality

中图分类号: 

  • U491.13

图1

不同方法下移除前5个重要节点后网络最大流通分支对比"

图2

依次移除前5个重要节点后轨道交通网络最大流通分支变化情况对比"

图3

不同方法下交通节点重要度评估时间"

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