基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
为研究区域内船舶行为对交通状况的影响,研究了基于复杂网络的关键船舶识别方法.将水域中的船舶看作为复杂网络中的节点,根据船舶间的行为交互关系构建区域面向船舶行为分析的复杂网络;并结合复杂网络的节点中心性指标构建节点综合重要度评价模型;通过节点综合重要度评估结果,对网络中的节点进行节点重要度排序,识别网络中的关键节点.对比度节点中心性识别关键节点方法,实验结果表明,2种方法的分析结果中节点排序结果相同的节点数占节点总数的比例达到77.8%,但节点综合重要度评价方法对各指标进行权重配比,充分考虑了各指标对关键节点识别结果的影响,能有效识别区域关键船舶.
推荐文章
基于有向含权复杂网络的城市交通路网关键路段识别
城市交通路网
关键路段
有向含权复杂网络
LinkRank算法
变异SI模型
基于卷积神经网络的交通声音事件识别方法
Gammatone滤波器
卷积神经网络
音频事件识别
公路交通环境
声音数字信号
子带滤波
东洞庭湖区大风灾害及其对水上交通安全的影响
东洞庭湖区
大风灾害
分布特征
水上交通安全
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于复杂网络的区域水上交通关键船舶识别方法
来源期刊 交通信息与安全 学科 交通运输
关键词 交通安全 船舶行为 关键节点识别 复杂网络
年,卷(期) 2020,(4) 所属期刊栏目 交通安全
研究方向 页码范围 1-9
页数 9页 分类号 U692
字数 语种 中文
DOI 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.04.001
五维指标
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (106)
共引文献  (60)
参考文献  (12)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1954(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1972(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1977(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1995(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1997(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1998(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1999(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2000(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2001(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2002(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2003(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2004(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2005(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2006(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2007(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2008(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2009(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2010(6)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(4)
2011(7)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(7)
2012(11)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(10)
2013(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2014(12)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(12)
2015(12)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(12)
2016(7)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(5)
2017(13)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(11)
2018(8)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(7)
2019(10)
  • 参考文献(4)
  • 二级参考文献(6)
2020(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
交通安全
船舶行为
关键节点识别
复杂网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
交通信息与安全
双月刊
1674-4861
42-1781/U
大16开
武汉市武昌和平大道1178号
38-94
1983
chi
出版文献量(篇)
3739
总下载数(次)
14
总被引数(次)
29572
论文1v1指导