通过复杂网络理论和Infomap聚类揭示铁路时刻表的连接模式
物理与社会
2025-07-22 v2
摘要
本文提出了一种新方法，用于利用复杂网络理论和Infomap聚类算法分析铁路时刻表的连接性。通过将铁路时刻表转化为网络表示，我们检查了挪威铁路系统在2024年当前时刻表以及2033年未来时刻表的连接性和效率。我们定义并应用了时刻表连接指数（Timetable Connectivity Index），该指数基于服务数量、旅行时间和网络层次结构，评估整体连接性。该分析在三个不同的网络空间中进行：车站、车站和换乘，包括加权和非加权网络。我们的结果揭示了基础设施发展、服务频率和旅行时间调整如何影响网络连接性的关键见解。这些发现为铁路规划者和运营商提供了宝贵的见解，旨在提高列车网络的效率和可靠性。
引用
@article{arxiv.2504.09214,
title = {Unveiling connectivity patterns of railway timetables through complex network theory and Infomap clustering},
author = {Fabio Lamanna and Michele Prisma and Giorgio Medeossi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.09214},
year = {2025}
}
备注
10 pages, 6 figures. Presented at the 11th International Conference on Railway Operations Modelling and Analysis (RailDresden 2025)