为保证城市公共交通系统的正常运行，对其拓扑结构及韧性进行研究。依据城市公交与地铁之间的耦合距离，建立相互依赖的公共交通网络模型，通过深度学习对耦合网络的拓扑属性进行识别；结合熵权法与最优理想解距法提出节点综合重要性指标，根据节点重要性对节点进行择优恢复，对比不同恢复策略下的网络韧性。以武汉市公共交通网络为例，验证了该方法的适用性和准确性。
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