Bus transit networks from a complex network perspective : the study cases of Cremona and Pavia

Theoretical ideas of networks and graphs are inextricably intertwined. The use of networks to represent and comprehend the structure of complex systems has been shown to be quite effective. Recently, it has prompted scientists to investigate the elements that influence the topology of complex networks. Several systems have been studied using various statistical approaches as complex network theory has evolved. Scholars have shown the intricacy of urban public transportation systems, which differ from other networks in many aspects. Although significant groundwork research has been done on complex network theories, research results on transportation networks are relatively limited. The experience demonstrates that it is the only scientific strategy to solve urban transportation challenges by logically planning out public transportation networks and prioritizing the development and improvement of efficient public transportation systems. However, many unknown factors obstruct the public transportation system's operation, causing it to be vulnerable. Consequently, improving the safety and stability of the public transportation network has become a hot topic in this field. This thesis investigates some essential aspects of network science through case studies of the public transportation networks in Cremona and Pavia, Italy. Specifications of these networks are analyzed in terms of small-world behavior, clustering, degree distribution, and robustness. The results show that the studied networks demonstrate small-world properties. However, they cannot be categorized in scale-free networks as their degree distributions fit much better to the log-normal distribution than the power law. Another achievement of this work is demonstrating a meaningful correlation between bus stop aggregation and population density. Finally, a robustness index for these networks is analyzed based on their purely topological characteristics to determine the network's dependability despite its complexity, and then for each network, a new line is suggested to increase the topological robustness.

L'uso delle reti per rappresentare e comprendere la struttura di sistemi complessi si è dimostrato abbastanza efficace. Negli ultimi decenni, ha spinto gli scienziati a studiare gli elementi che influenzano la topologia delle reti complesse. La teoria dei grafi è utilizzata oggi in un'ampia gamma di aree e iniziò come soluzione per il trasporto urbano. Diversi sistemi di trasporto pubblico (TP) sono stati studiati utilizzando approcci di fisica statistica con l'evoluzione della teoria delle reti complesse. Gli studiosi hanno mostrato la complessità dei sistemi urbani PT, che differiscono dalle altre reti. I risultati sulle reti di trasporto sono limitati. L'esperienza dimostra che è l'unica strategia scientifica per risolvere i problemi di trasporto urbano pianificando logicamente le reti di trasporto pubblico e dando priorità allo sviluppo di sistemi efficienti di trasporto pubblico. Tuttavia, molti fattori sconosciuti ostacolano il funzionamento del sistema TP, rendendolo vulnerabile. Di conseguenza, il miglioramento della sicurezza e della stabilità della rete TP è diventato un tema caldo. Questa tesi indaga parametri essenziali nella scienza delle reti attraverso casi di studio sulle reti di Cremona e Pavia TP. Sebbene la maggior parte della ricerca si sia concentrata sulle reti metropolitane non dirette, questo lavoro studia le reti di transito degli autobus urbani diretti. Le specifiche delle reti vengono analizzate nel loro comportamento, clustering, distribuzione dei gradi e robustezza nel Small-world. I risultati mostrano che le reti studiate dimostrano proprietà di Small-world. Tuttavia, non possono essere classificati in reti senza scala poiché le loro distribuzioni di gradi si adattano molto meglio alla distribuzione log-normale rispetto alla legge di potenza. Dimostrare una correlazione tra l'aggregazione delle fermate degli autobus e la densità di popolazione è un altro risultato. Infine, viene analizzato un indice di robustezza per le reti per determinare se esiste una tecnica specifica per aumentare l'affidabilità della rete nonostante la sua complessità. Per ogni rete viene suggerita una nuova linea per aumentare la robustezza.