Identifying the critical nodes in multi-modal transportation network with a traffic demand-based computational method

节点(物理) 情态动词 计算机科学 可靠性(半导体) 流量网络 拓扑(电路) 网络拓扑 运输工程 计算机网络 工程类 数学优化 数学 功率(物理) 化学 物理 电气工程 结构工程 量子力学 高分子化学
作者
Longjian Wang,Shuichao Zhang,Gábor Szűcs,Yonggang Wang
出处
期刊:Reliability Engineering & System Safety [Elsevier]
卷期号:244: 109956-109956 被引量:20
标识
DOI:10.1016/j.ress.2024.109956
摘要

In the last decade, there has been an abundance of research on identifying critical nodes in single-modal transportation network, but less for multi-modal transportation network (MTN). In addition, none of them consider the effect of interactions between nodes in a transportation corridor on node importance. For this purpose, a modified weighted k-shell (MWKS) model is proposed for identifying the critical nodes of the MTN, which combines the network topology and traffic demand. It is modified by the differential contribution of the multi-order neighbor nodes embodied by the passenger volume and the transportation corridor idea. Then the effectiveness of MWKS is verified with an example of a real transportation system using susceptible-infected (SI) model and cascading failure model. The analysis proves that MWKS is suitable for identifying critical nodes in the MTN. Furthermore, the proposed contribution attenuation coefficient based on the idea of the transportation corridor outperforms the topology-based and constant. It demonstrates the necessity of capturing the difference in the contribution of each neighbor node based on traffic demand when calculating the node importance. The results can provide a research basis for traffic planning to improve network reliability.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
王萌茹完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
2秒前
王浩发布了新的文献求助10
2秒前
DJDJDDDJ完成签到,获得积分10
2秒前
栗子完成签到,获得积分10
2秒前
Potato123123发布了新的文献求助10
2秒前
杨三多发布了新的文献求助10
2秒前
3秒前
zqh关闭了zqh文献求助
4秒前
SciGPT应助zyl采纳,获得10
4秒前
Jasper应助HanluMa采纳,获得20
5秒前
不争气的棺材板完成签到,获得积分10
6秒前
6秒前
7秒前
FashionBoy应助卓念梦采纳,获得10
7秒前
7秒前
小白完成签到 ,获得积分10
7秒前
周公完成签到,获得积分20
8秒前
AN发布了新的文献求助20
8秒前
8秒前
8秒前
9秒前
orixero应助高青丝采纳,获得10
9秒前
冰雪不容完成签到,获得积分10
9秒前
望北完成签到,获得积分10
10秒前
10秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
10秒前
10秒前
Grinde发布了新的文献求助10
10秒前
10秒前
生动的电脑完成签到,获得积分10
10秒前
10秒前
11秒前
ZSS_ism完成签到,获得积分10
11秒前
传奇3应助Lorain采纳,获得10
11秒前
超级桂花糕完成签到,获得积分10
11秒前
Feng完成签到,获得积分10
11秒前
jeremy发布了新的文献求助10
12秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
13秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
The Cambridge History of China: Volume 4, Sui and T'ang China, 589–906 AD, Part Two 1000
The Composition and Relative Chronology of Dynasties 16 and 17 in Egypt 1000
Russian Foreign Policy: Change and Continuity 800
Real World Research, 5th Edition 800
Qualitative Data Analysis with NVivo By Jenine Beekhuyzen, Pat Bazeley · 2024 800
Superabsorbent Polymers 700
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5709324
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 5194010
关于积分的说明 15256489
捐赠科研通 4862101
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2609855
邀请新用户注册赠送积分活动 1560307
关于科研通互助平台的介绍 1518020