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(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号CN115620513A (43)申请公布日2023.01.17 (21)申请号202211144275.3 (22)申请日2022.09.20 (71)申请人东南大学 地址210018江苏省南京市玄武区四牌楼2 号 (72)发明人任刚陈千卓杜建玮董宇 李佳雯于诗渲沈维滢吴辰旸 曹奇 (74)专利代理机构南京经纬专利商标代理有限 公司32200 专利代理师朱小兵 (51)Int.Cl. G08G1/01(2006.01) 权利要求书3页说明书8页附图4页 (54)发明名称 基于韧性分析的城市道路网络状态监测方 法及可视化系统 (57)摘要 本发明公开了基于韧性分析的城市道路网 络状态监测方法及可视化系统,根据城市道路交 通网络特性选取路网性能指标,构建路网韧性表 征模型;获得路网静和动态属性数据,输入韧性 表征模型以量化监测时段路网韧性值;基于时韧 性值,确定路网在监测时间内的状态为正常或异 常;若路网状态正常,则对上述路网实时韧性数 据统计分析,得到路网潜在风险路段;若路网状 态被判定为异常,则在计算路网潜在风险路段的 基础上,进一步利用路网实时韧性数据,采用交 通仿真技术识别路网薄弱点。本发明基于监测区 域的静态和动态数据及路网韧性值的计算结果, 实现路网异常状态的实时监测,有助于为管理部 门快速响应突发事件、及时采取控制措施提供方 法支持。 CN115620513A CN115620513A权利要求书1/3页 1.基于韧性分析的城市道路网络状态监测方法,其特征在于,包括如下步骤: S1、根据城市道路交通网络特性选取路网性能指标,构建路网韧性表征模型; S2、在监测时间段内实时获取城市路网静态属性数据和动态属性数据,将城市路网静 态属性数据和动态属性数据输入韧性表征模型,获得监测时间段内的城市路网韧性值; S3、根据步骤S2获得的城市路网韧性值,结合预设状态阈值,判定城市路网在监测时间 内的状态为正常或异常;若路网状态正常则进入步骤S4;若路网状态异常则进入步骤S5; S4、对路网状态正常的城市路网韧性值进行统计分析,结合预设风险路段阈值,获得状 态正常城市路网低韧性值及其对应的潜在风险路段; S5、对路网状态异常的城市路网韧性值进行统计分析,结合预设风险路段阈值,获得状 态异常城市路网高韧性值及其对应的风险路段;之后利用交通仿真识别风险路段的薄弱 点。 2.根据权利要求1所述的基于韧性分析的城市道路网络状态监测方法,其特征在于,步 骤S1包括如下子步骤: S1.1、按如下公式计算路网平均度: 其中,NODi为与节点i所连边的个数,n为城市路网节点个数; S1.2、按如下公式计算路网平均连通程度: 其中,DISij为节点(i,j)间的最短路径长度; S1.3、按如下公式计算交通运行效率: 其中,Qe(0)为自由流状态下路段e的流量,Ce(0)为自由流状态下路段e的阻抗,Qe(t)为 t时刻路段e的流量,Ce(t)为t时刻路段e的阻抗, 其中,α和β是参数,Ve(t)为未受扰动时路段e的流量; S1.4、按如下公式计算路网性能: 其中,γ、为指标权重; S1.5、按如下公式构建路网韧性表征模型: 其中,PI*(n)为n时刻期望路网达到的性能。 3.根据权利要求2所述的基于韧性分析的城市道路网络状态监测方法,其特征在于,步 骤S2包括如下子步骤: S2.1、通过路网的GIS数据获取路网静态属性数据,包括:路网的经纬坐标、地址名、路 2 CN115620513A权利要求书2/3页 段编号、路段的经纬坐标、拓扑结构; S2.2、通过路网的卡口数据和GPS数据获取路网动态属性数据,包括:交通量、行程速 度。 4.根据权利要求3所述的基于韧性分析的城市道路网络状态监测方法,其特征在于,步 骤S3具体为: S3.1、按如下公式计算路网观测数据离群值分数NAD: 其中,NWR(t)为时刻t的路网韧性值,AQ为不同天不同时刻的历史路网韧性值集合,AQ (w,t)为每一周第w天时刻t所对应的历史韧性值集合,|AQ(w,t)|为集合的元素数量; S3.2、设定状态阈值为NAD的α%分位数,计算集合AQ(w,t)内所有元素的离群值分数 NAD,将其与状态阈值对比,若时刻t的NAD值小于状态阈值,则判定城市路网状态正常,否则 城市路网状态为异常。 5.根据权利要求4所述的基于韧性分析的城市道路网络状态监测方法,其特征在于,步 骤S4包括如下子步骤: S4.1、按如下公式计算第e条路段所连接节点的节点度均值: 其中,NODe,1,NODe,2分别为第e条路段两端点所连边的个数; S4.2、按如下公式计算第e条路段的边介数: 其中,SD
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