CN111882241B - 一种城市轨道交通网络韧性的评估方法 - Google Patents

一种城市轨道交通网络韧性的评估方法 Download PDF

Info

Publication number
CN111882241B
CN111882241B CN202010778694.7A CN202010778694A CN111882241B CN 111882241 B CN111882241 B CN 111882241B CN 202010778694 A CN202010778694 A CN 202010778694A CN 111882241 B CN111882241 B CN 111882241B
Authority
CN
China
Prior art keywords
rail transit
urban rail
transit network
index
network
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202010778694.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111882241A (zh
Inventor
杨欣
马智傲
吴建军
魏运
孙会君
尹浩东
屈云超
高自友
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing Jiaotong University
Original Assignee
Beijing Jiaotong University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing Jiaotong University filed Critical Beijing Jiaotong University
Priority to CN202010778694.7A priority Critical patent/CN111882241B/zh
Publication of CN111882241A publication Critical patent/CN111882241A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111882241B publication Critical patent/CN111882241B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
    • G06Q10/06393—Score-carding, benchmarking or key performance indicator [KPI] analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/26—Government or public services
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
    • Y02A30/00—Adapting or protecting infrastructure or their operation
    • Y02A30/60—Planning or developing urban green infrastructure

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Data Exchanges In Wide-Area Networks (AREA)

Abstract

本发明提供了一种城市轨道交通网络韧性的评估方法，包括：计算城市轨道交通网络的脆弱性指标；计算城市轨道交通网络的鲁棒性指标；计算城市轨道交通网络的恢复力指标；根据计算得到的城市轨道交通网络的脆弱性指标、城市轨道交通网络的鲁棒性指标和城市轨道交通网络的恢复力指标确定各个指标的得分；根据各个指标在城市轨道交通网络中的权重和对应的得分，计算城市轨道交通网络韧性总指数；根据得到的城市轨道交通网络韧性总指数对城市轨道交通网络韧性进行评估。本方法可以识别出交通网络中影响网络保持连通、维持高效功能的薄弱节点，对于交通网络的规划设计具有一定的指导意义。

Description

一种城市轨道交通网络韧性的评估方法
技术领域
本发明涉及轨道交通网络特性分析技术领域，尤其涉及一种城市轨道交通网络韧性的评估方法。
背景技术
近年来，城市轨道交通凭借其运输准时、速度快和效率高等优点满足了大量乘客的出行需求，逐步成为我国大中城市交通出行的主要方式。但是当该交通网络遭遇破坏或突发故障时，韧性较弱的网络便会因为产生波动而难以及时恢复，给车站带来了巨大的运输压力。因此，对轨道交通网络韧性的评估有助于管理人员掌握各条线路的应变能力，降低事故发生带来的影响和损失，保证其正常的营运工作。
现阶段，针对城市轨道交通网络韧性的评估计算已经有了一定的研究基础，但大多数研究仅聚焦于网络的某一特性上，对于受到扰动后网络指标的分析过于单一，难以指导运营管理人员精确的识别脆弱站点来及时地采取有效的措施，无法实现对城市轨道交通的保护。
因此，亟需一种可以掌握各条线路的应变能力、精确识别脆弱站点的城市轨道交通网络韧性的评估方法。
发明内容
本发明提供了一种城市轨道交通网络韧性的评估方法，以解决现有技术问题中的缺陷。
为了实现上述目的，本发明采取了如下技术方案。
一种城市轨道交通网络韧性的评估方法，包括：
计算城市轨道交通网络的脆弱性指标；
计算城市轨道交通网络的鲁棒性指标；
计算城市轨道交通网络的恢复力指标；
根据计算得到的城市轨道交通网络的脆弱性指标、城市轨道交通网络的鲁棒性指标和城市轨道交通网络的恢复力指标确定各个指标的得分；
根据各个指标在城市轨道交通网络中的权重和对应的得分，计算城市轨道交通网络韧性总指数；
根据得到的城市轨道交通网络韧性总指数对城市轨道交通网络韧性进行评估。
优选地，城市轨道交通网络的脆弱性指标包括最大脆弱率、特征路径长度和平均节点度；所述的城市轨道交通网络的鲁棒性指标包括：圈数率变动率和连通度变动率；所述的城市轨道交通网络的恢复力指标包括平均恢复系数。
优选地，最大脆弱率根据下式(1)-(4)计算：
V＝ΔEf＝Ef-E′f (3)
所述的特征路径长度根据下式(5)计算：
所述的平均节点度根据下式(6)计算：
其中，N表示初始城市轨道交通网络的拓扑结构图中所包含的节点数目,N′是删除遭遇破坏节点后的剩余节点数；dij为初始城市轨道交通网络拓扑图中节点Si传递到节点Sj的最小节点数,d′ij是删除遭遇破坏节点后的Si传递到节点Sj的最小节点数；Ef为城市轨道交通网络遭遇破坏之前的网络效率，E′f为城市轨道交通网络遭遇破坏后的网络效率；V为脆弱度，即当事故发生时，事故前后的城市轨道交通网络效率的差值，VT表示脆弱率；L为特征路径长度，k*为平均节点度，ki表示与节点Si直接相连的节点数。
优选地，圈数率变动率根据下式(7)计算：
所述的连通度变动率根据下式(8)计算：
其中，uT为圈数率变动率，N表示城市轨道交通网络的拓扑结构图中所包含的节点数目，B表示城市轨道交通网络的拓扑结构图中所包含的边的数目，u′为城市轨道交通网络遭受攻击后的圈数率，CT为连通度变动率，/>C′为城市轨道交通网络遭受攻击后的连通度变动率。
优选地，城市轨道交通网络的平均恢复系数，根据下式(9)计算：
其中，Bi表示节点Si遭遇破坏时仍存在的链接数，B表示城市轨道交通网络的拓扑结构图中所包含的边的数目，N表示轨道交通网络的拓扑结构图中所包含的节点数目。
优选地，根据各个指标在城市轨道交通网络中的权重和对应的得分，计算城市轨道交通网络韧性总指数，包括：根据下式(10)采用线性加权法计算城市轨道交通网络韧性总指数：
其中，A表示轨道交通网络韧性总指数,Wi表示第i个子指标的权重,Ai表示第i个子指标的得分。
优选地，根据得到的城市轨道交通网络韧性总指数对城市轨道交通网络韧性进行评估，包括：根据城市轨道交通网络韧性总指数对所述的城市轨道交通网络韧性级别进行判断，总指数越高则级别越高，对应的城市轨道交通网络的韧性就越好。
由上述本发明的城市轨道交通网络韧性的评估方法提供的技术方案可以看出，本方法可以通过识别出交通网络中影响网络保持连通、维持高效功能的薄弱节点，加强对站点及线路的保护力度，防止网络的崩溃，从而提高交通网络的服务质量，对于交通网络的规划设计具有一定的指导意义。
本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，这些将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本实施例提供了的城市轨道交通网络韧性的评估方法流程示意图；
图2为本实施例的指标体系的结构图；
图3为北京各地铁站点的脆弱度分布结果示意图；
图4为遭受攻击后圈数率的变化曲线图；
图5为遭受攻击后连通度的变化曲线图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施方式，所述实施方式的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。
本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤和/或操作，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作和/或它们的组。应该理解，这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的任一单元和全部组合。
本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样定义，不会用理想化或过于正式的含义来解释。
为便于对本发明实施例的理解，下面将结合附图以具体实施例为例做进一步的解释说明，且并不构成对本发明实施例的限定。
实施例
本发明实施例中轨道交通网络的韧性定义为轨道交通网络结构应对交通系统不确定性的能力。当轨道交通网络发生突发事故或遭遇破坏时，其衡量指标的变化一定程度上反映了该轨道交通网络的韧性。
本实施例的城市轨道交通网络韧性是随时间变化的动态指标，具体涉及：可根据城市轨道交通网受到扰动后的性能下降表征出脆弱性；根据城市轨道交通网性能触底后的指标表征鲁棒性；根据城市轨道交通网随时间恢复性能的速率表征恢复能力的快速性。详细的指标体系的结构图见附图2。
图1为本实施例提供了的城市轨道交通网络韧性的评估方法流程示意图，参照图1，该方法包括：
S1计算城市轨道交通网络的脆弱性指标。
城市轨道交通网络的脆弱性指标包括最大脆弱率、特征路径长度和平均节点度。
本实施例中轨道交通网络的脆弱率通过节点故障导致的连通性降低的比例来计算，当事故发生时，网络的全局效率会相应地发生变化，事故前后的差值V为脆弱度，脆弱度V与未受损状态下的全局效率的比值，即脆弱率VT，可以通过寻找节点最大脆弱率来表征该轨道交通网络的脆弱性大小。最大脆弱率根据下式(1)-(4)计算：
V＝ΔEf＝Ef-E′f (3)
其中，N表示初始城市轨道交通网络的拓扑结构图中所包含的节点数目,N′是删除遭遇破坏节点后的剩余节点数；dij为初始城市轨道交通网络拓扑图中节点Si传递到节点Sj的最小节点数,d′ij是删除遭遇破坏节点后的Si传递到节点Sj的最小节点数；Ef为城市轨道交通网络遭遇破坏之前的网络效率，E′f为城市轨道交通网络遭遇破坏后的网络效率；V为脆弱度，即当事故发生时，事故前后的城市轨道交通网络效率的差值，VT表示脆弱率。
特征路径长度L为网络中所有节点对(Si，Sj)的所有最短路径dij的平均值，反映了网络中节点的离散程度。特征路径长度根据下式(5)计算：
N表示城市轨道交通网络的拓扑结构图中所包含的节点数目。
对于轨道交通系统的拓扑网络，平均节点度k*定义为网络中所有节点的节点度之和的平均值。一般来说，平均节点度越大，该网络的密集度越高。
平均节点度根据下式(6)计算：
k*为平均节点度，ki表示与节点Si有直接联系的节点数。
S2计算城市轨道交通网络的鲁棒性指标。
轨道交通网络的鲁棒性是指系统在发生意外事故时提供替代路线的能力。在本实施例中，采取随机攻击的策略，对目标轨道交通网络中的1/10的节点进行依次攻击，通过计算其变动幅度来衡量该网络鲁棒性的大小。
城市轨道交通网络的鲁棒性指标包括：圈数率变动率和连通度变动率。
城市轨道交通网络的鲁棒性指标体现了网络提供替代路线的能力。网络能提供的替代路线可以用Berge定义的圈数来表示。但城市轨道交通网络的规模越庞大，圈数也应越多，但是这并不意味着越庞大的网络其鲁棒性越稳健。因为网络越庞大，其节点数目也越多，发生故障和遭受外界攻击的可能性也越大。因此，反映城市轨道交通网络鲁棒性的评估指标圈数率的数学表达式为随机删除轨道交通网络中1/10的节点，计算圈数率遭受攻击前后的差值与初始状态下的比例，即圈数率变动率uT。
圈数率变动率根据下式(7)计算：
其中，uT为圈数率变动率，N表示城市轨道交通网络的拓扑结构图中所包含的节点数目，B表示城市轨道交通网络的拓扑结构图中所包含的边的数目，u′为城市轨道交通网络遭受攻击后的圈数率。
连通度也是计算实际边数目与理论最大边数目的比值，由于城市轨道交通网络有其特殊性，即两条线路相交会产生新的节点，因而在整个网络图中可能存在的最多边数目为3N-6，因此，连通度
连通度变动率CT根据下式(8)计算：
γ'为城市轨道交通网络遭受攻击后的连通度变动率。
S3计算城市轨道交通网络的恢复力指标。
城市轨道交通网络的恢复力指标为城市轨道交通网络的平均恢复系数，本实施例中对网络恢复力的定义为:系统网络维持正常服务水平的能力。基于网络链路的连接度可以求得节点Si的恢复系数Ri，将整个城市轨道交通网络的恢复力系数取平均值可以得到平均恢复系数R*，根据下式(9)计算：
其中，Bi表示节点Si遭遇破坏时仍存在的链接数。
S4根据计算得到的城市轨道交通网络的脆弱性指标、城市轨道交通网络的鲁棒性指标和城市轨道交通网络的恢复力指标确定各个指标的得分。
为了数据单位的一致性，将指标值的范围进行区间划分，给每一个区间相应的分数，本实施例采用五分制量表的形式，下表1为评估各个指标打分对照表，根据表1对各各个指标进行打分。
表1
S5根据各个指标在城市轨道交通网络中的权重和对应的得分，计算城市轨道交通网络韧性总指数。
本实施例中采用的指标相对重要性的评分标准见表2，根据表2对子目标和评估指标分层进行一一对比打分，建立比较判断优选矩阵，根据相对重要程度确定各项指标的权重。
表2
根据交通网络系统的特点以及参照各指标间独立性，本实施例根据下式(10)采用线性加权法计算城市轨道交通网络韧性总指数：
其中，A表示轨道交通网络韧性总指数,Wi表示第i个子指标的权重,Ai表示第i个子指标的得分。
S6根据得到的城市轨道交通网络韧性总指数对城市轨道交通网络韧性进行评估。
根据城市轨道交通网络韧性总指数对所述的城市轨道交通网络韧性级别进行判断，总指数越高则级别越高，对应的城市轨道交通网络的韧性就越好。下表3为本实施例的对轨道交通网络韧性得分的综合评估标准表，通过该表可以对城市轨道交通网络韧性给予综合性评估。
表3
以下为选取2019年北京市城市轨道交通网络作为评估对象，首先建立该城市轨道交通网络的Space L拓扑结构，以进行下一步指标的计算。
步骤1，计算城市轨道交通网络的脆弱性指标。
(1)计算最大脆弱率
通过MATLAB模拟单个节点故障，来计算受损后对全局效率影响的差值，可以得到344个站点的脆弱度。图3为北京各地铁站点的脆弱度分布结果示意图，参照图3，排名前三的分别是117号站点、90号站点和46号站点，其中117号站点对整个地铁网络的影响最大，计算出的城市轨道交通网络最大脆弱率为9.11％。
(2)计算特征路径长度
利用MATLAB计算得到所有节点对之间的最短路径dij，计算得到特征路径长度。结果表明，北京市2019年地铁交通网络的特征路径长度L＝17.13，这表明网络中任意两个站点之间的最短路径平均需要通过17.13个站点。
(3)计算平均节点度
2019年北京市地铁线网共有节点344个，节点度最小值为1，最大值为5，节点度为2的站点最多，有183个，占所有站点数目的78.54％，整个地铁网络的平均节点度为2.25。
步骤2，计算城市轨道交通网络的鲁棒性指标。
由于北京地铁网络共有344个节点，利用MTALAB随机选取1/10(34个)的节点进行模拟攻击，每次攻击我们仅选取单一节点进行删除。
(1)计算圈数率变动率
初始网络连边数目B＝388，节点数目N＝344，所以初始圈数率为：
遭受攻击后圈数率的变化曲线如图4所示，在遭受第34次攻击后，连边数目减少为310条，节点数目减少为310个，这时的圈数率变为：
圈数率变化率可以求得：
(2)计算连通度变动率
初始网络连边数目B＝388，节点数目N＝344，所以初始连通度为：
遭受攻击后连通度的变化曲线如图5所示，在遭受第34次攻击后，连边数目减少为310条，节点数目减少为310个，这时的圈数率变为：
圈数率变化率可以求得：
步骤3，计算城市轨道交通网络的恢复力。
利用MATLAB可以求得所有节点的恢复系数Ri，将北京轨道交通网络的恢复力系数取平均值可以得到平均恢复系数R*＝0.996。
步骤4，根据计算得到的城市轨道交通网络的脆弱性指标、城市轨道交通网络的鲁棒性指标和城市轨道交通网络的恢复力指标确定各个指标的得分。
根据上表2的评分标准，得到北京市轨道交通网络的韧性评估指标的得分情况，具体分数见下表4。
表4
确定各指标的权重Wi：
对各项指标进行对比打分，得到评估体系的指标权重如下表5。
表5
步骤5，根据各个指标在城市轨道交通网络中的权重和对应的得分，计算城市轨道交通网络韧性总指数。
根据得到的城市轨道交通网络韧性总指数A为3.631，对照上表3，可以得出北京市地铁交通网络的韧性水平达到了Ⅱ类标准，韧性水平较好。
通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (3)

1.一种城市轨道交通网络韧性的评估方法，其特征在于，包括：
计算城市轨道交通网络的脆弱性指标，包括最大脆弱率、特征路径长度和平均节点度；
所述的最大脆弱率根据下式(1)-(4)计算：
V＝△Ef＝Ef-E′f(3)
所述的特征路径长度根据下式(5)计算：
所述的平均节点度根据下式(6)计算：
其中，N表示初始城市轨道交通网络的拓扑结构图中所包含的节点数目,N′是删除遭遇破坏节点后的剩余节点数；dij为初始城市轨道交通网络拓扑图中节点Si传递到节点Sj的最小节点数,di′j是删除遭遇破坏节点后的Si传递到节点Sj的最小节点数；Ef为城市轨道交通网络遭遇破坏之前的网络效率，E′f为城市轨道交通网络遭遇破坏后的网络效率；V为脆弱度，即当事故发生时，事故前后的城市轨道交通网络效率的差值，VT表示脆弱率；L为特征路径长度，k*为平均节点度，ki表示与节点Si直接相连的节点；
计算城市轨道交通网络的鲁棒性指标，包括圈数率变动率和连通度变动率；
所述的圈数率变动率根据下式(7)计算：
所述的连通度变动率根据下式(8)计算：
其中，uT为圈数率变动率，N表示城市轨道交通网络的拓扑结构图中所包含的节点数目，B表示城市轨道交通网络的拓扑结构图中所包含的边的数目，u′为城市轨道交通网络遭受攻击后的圈数率，CT为连通度变动率，/>C′为城市轨道交通网络遭受攻击后的连通度变动率；
计算城市轨道交通网络的恢复力指标包括平均恢复系数；
所述的城市轨道交通网络的平均恢复系数，根据下式(9)计算：
其中，Bi表示节点Si遭遇破坏时仍存在的链接数，B表示城市轨道交通网络的拓扑结构图中所包含的边的数目，N表示轨道交通网络的拓扑结构图中所包含的节点数目；
根据计算得到的城市轨道交通网络的脆弱性指标、城市轨道交通网络的鲁棒性指标和城市轨道交通网络的恢复力指标确定各个指标的得分；
根据各个指标在城市轨道交通网络中的权重和对应的得分，计算城市轨道交通网络韧性总指数；
根据得到的城市轨道交通网络韧性总指数对城市轨道交通网络韧性进行评估。
2.根据权利要求1所述的城市轨道交通网络韧性的评估方法，其特征在于，所述的根据各个指标在城市轨道交通网络中的权重和对应的得分，计算城市轨道交通网络韧性总指数，包括：根据下式(10)采用线性加权法计算城市轨道交通网络韧性总指数：
其中，A表示轨道交通网络韧性总指数,Wi表示第i个子指标的权重,Ai表示第i个子指标的得分。
3.根据权利要求1所述的城市轨道交通网络韧性的评估方法，其特征在于，所述的根据得到的城市轨道交通网络韧性总指数对城市轨道交通网络韧性进行评估，包括：根据城市轨道交通网络韧性总指数对所述的城市轨道交通网络韧性级别进行判断，总指数越高则级别越高，对应的城市轨道交通网络的韧性就越好。
CN202010778694.7A 2020-08-05 2020-08-05 一种城市轨道交通网络韧性的评估方法 Active CN111882241B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010778694.7A CN111882241B (zh) 2020-08-05 2020-08-05 一种城市轨道交通网络韧性的评估方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010778694.7A CN111882241B (zh) 2020-08-05 2020-08-05 一种城市轨道交通网络韧性的评估方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111882241A CN111882241A (zh) 2020-11-03
CN111882241B true CN111882241B (zh) 2023-11-07

Family

ID=73210831

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010778694.7A Active CN111882241B (zh) 2020-08-05 2020-08-05 一种城市轨道交通网络韧性的评估方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111882241B (zh)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113255979B (zh) * 2021-05-17 2022-04-15 上海旷途科技有限公司 城市公交线网脆弱点识别方法、装置、计算机设备及存储介质
CN115719186A (zh) * 2022-12-08 2023-02-28 山东大学 一种区域交通网韧性评估方法及系统

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105489013A (zh) * 2016-01-11 2016-04-13 天津大学 一种基于安全域的交通网络安全评价方法
EP3043296A1 (en) * 2015-01-09 2016-07-13 General Electric Company Method and system for robust network planning optimization of airline flight operations
CN108876203A (zh) * 2018-07-26 2018-11-23 中国地震局工程力学研究所 道路交通震后功能韧性评价方法和装置
CN109034578A (zh) * 2018-07-13 2018-12-18 交通运输部公路科学研究所 一种综合交通运输网络节点重要度评估方法
CN110135093A (zh) * 2019-05-22 2019-08-16 北京城市系统工程研究中心 面向暴雨内涝的城市道路交通系统韧性评估方法
CN111144727A (zh) * 2019-12-18 2020-05-12 东南大学 一种城市轨道交通进站客流韧性评估系统及方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3043296A1 (en) * 2015-01-09 2016-07-13 General Electric Company Method and system for robust network planning optimization of airline flight operations
CN105489013A (zh) * 2016-01-11 2016-04-13 天津大学 一种基于安全域的交通网络安全评价方法
CN109034578A (zh) * 2018-07-13 2018-12-18 交通运输部公路科学研究所 一种综合交通运输网络节点重要度评估方法
CN108876203A (zh) * 2018-07-26 2018-11-23 中国地震局工程力学研究所 道路交通震后功能韧性评价方法和装置
CN110135093A (zh) * 2019-05-22 2019-08-16 北京城市系统工程研究中心 面向暴雨内涝的城市道路交通系统韧性评估方法
CN111144727A (zh) * 2019-12-18 2020-05-12 东南大学 一种城市轨道交通进站客流韧性评估系统及方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN111882241A (zh) 2020-11-03

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111882241B (zh) 一种城市轨道交通网络韧性的评估方法
CN108876203B (zh) 道路交通震后功能韧性评价方法和装置
CN111159922B (zh) 一种电力系统连锁故障的关键线路辨识方法和装置
CN111340384B (zh) 一种多制式轨道交通系统的关键节点识别及故障恢复方法
WO2024119555A1 (zh) 一种区域交通网韧性评估方法及系统
CN114169591A (zh) 基于复杂网络的装备保障体系关键毁伤节点识别方法
CN109887280B (zh) 一种交通网络节点关键度评估方法
CN113743831A (zh) 一种桥梁网络综合性能评估方法、装置及存储介质
CN116307260B (zh) 一种面向缺陷路段扰动的城市路网韧性优化方法及系统
CN113742870A (zh) 一种基于局部异构影响力的多模式公共交通网络关键站点识别方法
CN113051728B (zh) 一种交通网络抗震鲁棒性评估方法
CN110719191A (zh) 一种面向次生失效的网络可靠性评估方法
CN113723859B (zh) 一种多层城市群综合客运网络稳定性评价方法
CN113987852B (zh) 一种电力信息物理系统的高风险线路组合分析方法
CN111553825B (zh) 一种基于系统弹性的区域轨道交通关键节点识别方法
CN114900423A (zh) 级联故障下具有应急恢复机制的复杂网络鲁棒性增强方法
CN106920125A (zh) 基于点边权值影响的多级供应商网络演化方法
CN111507606A (zh) 用于复杂能源互联系统的韧性评估方法
Bai et al. Research on the resilience of seaport-dry port container transportation network
CN115277438B (zh) 基于多因素评价指标的电力通信网节点重要性评估方法
CN112685864B (zh) 基于现实破坏因素的双层高铁相依网络构建方法及系统
CN116758725A (zh) 一种基于暴雨内涝灾害的路网韧性评价方法及恢复方法
Xian et al. Study on the robustness of Washington Metro Network
US11983472B2 (en) Method for identifying fragile lines in power grids based on electrical betweenness
CN113537767B (zh) 城市轨道交通系统运营岗位人因风险控制方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant