An application of the graph theory which examines the metro networks

• Autorzy: Stoilova S. , Stoev V.

Warianty tytułu

RU

Применение теории графов для исследования метро сетей

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The graph theory gives a mathematical representation of transport networks and allows us to study their characteristics effectively. A research of the structure of metro system has been conducted in the study by using the graph theory. The study includes subway systems of 22 European capitals. New indicators have been defined in the research such as a degree of routing, a connectivity of the route, average length per link (which takes into account the number of routes), intensity of the route, density of the route. The new and the existing indicators have been used to analyze and classify the metro networks. The statistical method cluster analysis has been applied to classify the networks. Ten indicators have been used to carry out an analysis. The metro systems in European capitals have been classified in three clusters. The first cluster includes large metro systems, the second one includes small metro networks whereas the third cluster includes metro networks with only one line. The combination of both two methods has been used for the first time in this research. The methodology could be used to evaluate other existing metro networks as well as for preliminary analysis in the design of subway systems.

RU

Теория графов позволяет организовать математическое представление транспортных сетей и эффективно изучить их характеристики. В работе проводится исследование структуры системы метро с использованием теории графов. Исследование включает в себя 22 метро, которые находятся в европейских столицах. В статье определены новые показатели: степень маршрутизации; подключение маршрута; средняя длина на ссылку, которая учитывает количество маршрутов; интенсивность маршрута; плотность маршрута. Новые и существующие показатели используются для анализа и классификации городских сетей. Статистический анализ при помощи метода кластерного анализа применяется для классификации сетей. Десять показателей было использовано для анализа. Системы метро в европейских столицах подразделяются на три кластера. В первом кластере включены системы больших метро, во второй включены небольшие сети метро. Третий кластер включает сеть метро с одной линией. Сочетание двух методов используется в первый раз в этом исследовании. Данную методологию можно использовать для оценки других существующих городских сетей, а также для предварительного анализа при проектировании метро.

Słowa kluczowe

EN

metro network; graph theory; cluster analysis

PL

sieć metra; teoria grafów; analiza skupień

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
• Czasopismo: Transport Problems
• Rocznik: 2015
• Tom: T. 10, z. 2
• Strony: 35--48
• Opis fizyczny: Bibliogr. 15 poz., rys., tab., wykr.

Twórcy

autor

Stoilova S.

• Technical University of Sofia, boulevard Kliment Ohridski 8, Sofia, Bulgaria

autor

Stoev V.

• Technical University of Sofia, boulevard Kliment Ohridski 8, Sofia, Bulgaria

Bibliografia

• 1. Barberillo, J. & Saldana, J. Navigation in large subway networks: An informational approach. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications. 2011. Vol. 390. No. 2. P. 374-386.
• 2. Bondy, J. & Murty, U. Graph theory with applications. New York. Amsterdam. Oxford: North-Holland. 1976.
• 3. Chang, K. & Kim, K. & et al. Subway Networks in Cities. Journal of the Korean Physical Society. 2006. Vol. 48. P. S143-S145.
• 4. Deng, Y. & Qiming Li, Q. & Ying Lu, Y. & et al. Topology vulnerability analysis and measure of urban metro network: The case of Nanjing. Journal of networks. 2013. Vol. 8. No. 6. P. 1350-1356.
• 5. Derrible, S. & Kennedy, A. Network analysis of world subway systems using updated graph theory. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board. 2009. No. 2112. P. 17-25.
• 6. Derrible, S. & Kennedy, A. Characterizing metro networks: state, form, and structure. Transportation. 2010. No. 37. P. 275-297.
• 7. Derrible, S. & Kennedy, A. The complexity and robustness of metro networks. Physica A. 2010. Vol. 389. P. 3678-3691.
• 8. Derrible, S. & Kennedy, A. Evaluating, Comparing, and Improving Metro Networks. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board. 2010. No. 2146. P. 43-51.
• 9. Garrison, W. & Marble, D. Factor-analytic study of the connectivity of a transportation network. Papers of the Regional Science Association. 1964. Vol. 12. No. 1. P. 231-238.
• 10. Musso, A. & Vuchic, V. Characteristics of metro networks and methodology for their evaluation. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board. 1988. No. 1162. P. 22-33.
• 11. Kansky, K. The structure of transportation networks: Relationships between network geography and regional characteristics. Chicago: University of Chicago. Research Paper No. 84. 1963.
• 12. Rodrige, J. The geography of transport systems. New York: Routelage. 2013.
• 13. Tan, P. & Steinbach, M. & Kumar, U. Introduction to Data mining. Minnesota: Iniversity of Minnesota. 2006.
• 14. Tutte, W. Graph theory. Cambridge: Cambridge University Press. 2001.
• 15. Zhang, J. & Xu, X. Networked analysis of the Shanghai subway network in China. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications. 2011. Vol. 390. Nos. 23-24. P. 4562-4570.