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铁路货物运输网络关键节点识别算法研究
被引量：
5
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作者
刘杰
《重庆交通大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第8期71-77,共7页
为了提高铁路货物运输网络安全性,科学合理分析铁路货运车站重要性,将货运车站看作节点,货运站间货物发送业务抽象为边和转移行为,构建成一个货物运输网络。在此基础上首先运用网页排序算法计算得到每个车站重要度时间序列样本,然后将...
为了提高铁路货物运输网络安全性,科学合理分析铁路货运车站重要性,将货运车站看作节点,货运站间货物发送业务抽象为边和转移行为,构建成一个货物运输网络。在此基础上首先运用网页排序算法计算得到每个车站重要度时间序列样本,然后将每个车站重要度抽象为随机变量,接着用高斯混合分布拟合重要度样本得到各车站重要度分布函数,最后以分布函数均值作为重要度衡量数值。以中国铁路成都局集团有限公司为案例进行计算,结果表明:一、二、三、四等车站平均重要度分别为4.59、2.99、4.24和2.76,说明一等站和三等站是网络中最重要的车站集群,其中三等站小寨坝是网络中最核心节点,其重要度值为118.28,与实际数据统计分析结果一致,证明了该方法的有效性。
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关键词
交通运输工程
铁路货运车站
货物运输网络
节点重要度
网页排序
高斯混合分布
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职称材料
题名
铁路货物运输网络关键节点识别算法研究
被引量：
5
1
作者
刘杰
机构
重庆工程职业技术学院智能制造与交通学院
出处
《重庆交通大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第8期71-77,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61703351)。
文摘
为了提高铁路货物运输网络安全性,科学合理分析铁路货运车站重要性,将货运车站看作节点,货运站间货物发送业务抽象为边和转移行为,构建成一个货物运输网络。在此基础上首先运用网页排序算法计算得到每个车站重要度时间序列样本,然后将每个车站重要度抽象为随机变量,接着用高斯混合分布拟合重要度样本得到各车站重要度分布函数,最后以分布函数均值作为重要度衡量数值。以中国铁路成都局集团有限公司为案例进行计算,结果表明:一、二、三、四等车站平均重要度分别为4.59、2.99、4.24和2.76,说明一等站和三等站是网络中最重要的车站集群,其中三等站小寨坝是网络中最核心节点,其重要度值为118.28,与实际数据统计分析结果一致,证明了该方法的有效性。
关键词
交通运输工程
铁路货运车站
货物运输网络
节点重要度
网页排序
高斯混合分布
Keywords
traffic and transportation engineering
railway freight station
freight transport network
node importance
PageRank
Gaussian mixture distribution
分类号
U294 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
铁路货物运输网络关键节点识别算法研究
刘杰
《重庆交通大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2021
5
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