CN113255979A - 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 - Google Patents

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 Download PDF

Info

Publication number
CN113255979A
CN113255979A CN202110535061.8A CN202110535061A CN113255979A CN 113255979 A CN113255979 A CN 113255979A CN 202110535061 A CN202110535061 A CN 202110535061A CN 113255979 A CN113255979 A CN 113255979A
Authority
CN
China
Prior art keywords
bus
station
urban public
network
index value
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.)
Granted
Application number
CN202110535061.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113255979B (zh
Inventor
薄坤
杨正
李旭
母雪艺
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.)
Shanghai Kuangtu Technology Co ltd
Original Assignee
Shanghai Kuangtu Technology Co ltd
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 Shanghai Kuangtu Technology Co ltd filed Critical Shanghai Kuangtu Technology Co ltd
Priority to CN202110535061.8A priority Critical patent/CN113255979B/zh
Publication of CN113255979A publication Critical patent/CN113255979A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113255979B publication Critical patent/CN113255979B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

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
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G06Q10/047—Optimisation of routes or paths, e.g. travelling salesman problem
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/10—Geometric CAD
    • G06F30/18—Network design, e.g. design based on topological or interconnect aspects of utility systems, piping, heating ventilation air conditioning [HVAC] or cabling
    • 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
    • G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G06Q10/06315—Needs-based resource requirements planning or 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
    • 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
    • G06Q50/265—Personal security, identity or safety
    • 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
    • G06Q50/40—Business processes related to the transportation industry

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Economics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Computer Security & Cryptography (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Small-Scale Networks (AREA)

Abstract

本发明涉及智能交通技术领域，公开了一种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，即可基于城市公交线网的公交拓扑网络数据和在城市公共安全事件发生时记录的且所有公交车线路的车辆运行数据和客流采集数据，自动计算得到所述城市公交线网在多种静态脆弱性指标和多种动态脆弱性指标上的指标值，然后通过指标值与预设指标阈值的比较结果判断城市公交线网、各个公交站点、各段公交站间线路和各条公交车线路是否为城市公交线网脆弱点，形成可量化的且可匹配城市公共安全事件发展演化特征的脆弱点识别方案，确保最终识别结果的准确性，进而可为城市公交应急预案的保障点确定提供科学的决策依据，便于实际应用和推广。

Description

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
技术领域
本发明属于智能交通技术领域，具体地涉及一种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。
背景技术
城市公交是城市交通的基础设施，公交韧性是城市韧性的重要组成，是城市正常运行的关键。城市公交线网连通性降低，会导致公交运行服务能力降级。已有研究成果多以解决利用公交进行应急疏散，少有解决城市公交线网连通性下降有限情况的应急问题，因此识别在城市公共安全事件发生时的城市公交线网脆弱点是势在必行。
现有城市公交线网脆弱点的识别方法多基于城市公交线网物理拓扑结构，即对线网拓扑结构中的结构要素进行静态识别，但是这种方法明显不适用于城市公共安全事件的发展演化特征，会导致在城市公共安全事件发生时的城市公交线网脆弱点识别结果缺乏足够的准确性，无法为城市公交应急预案的保障点确定提供科学的决策依据。
发明内容
为了解决现有城市公交线网脆弱点识别方法所存在识别结果缺乏足够准确性的问题，本发明目的在于提供一种新型的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，可基于城市公交线网的公交拓扑网络数据和在城市公共安全事件发生时记录的且所有公交车线路的车辆运行数据和客流采集数据，自动计算得到所述城市公交线网在多种静态脆弱性指标和多种动态脆弱性指标上的指标值，然后通过指标值与预设指标阈值的比较结果判断城市公交线网、各个公交站点、各段公交站间线路和各条公交车线路是否为城市公交线网脆弱点，形成可量化的且可匹配城市公共安全事件发展演化特征的脆弱点识别方案，确保最终识别结果的准确性，进而可为城市公交应急预案的保障点确定提供科学的决策依据，便于实际应用和推广。
第一方面，本发明提供了一种城市公交线网脆弱点识别方法，包括：
获取城市公交线网的公交拓扑网络数据和在城市公共安全事件发生时记录的且所有公交车线路的车辆运行数据和客流采集数据，其中，所述公交拓扑网络数据包含有公交站点集合、公交站间线路集合和公交车线路集合，所述公交站点集合包含有所述城市公交线网中的所有公交站点，所述公交站间线路集合包含有所述城市公交线网中所有在公交站点对之间存在的公交站间线路，所述公交车线路集合包含有所述城市公交线网中的所有公交车线路；
根据所述公交拓扑网络数据，计算得到所述公交站点集合中各个公交站点的站点度中心性指标值和站点介数中心性指标值以及所述公交站间线路集合中各段公交站间线路的区间介数中心性指标值，其中，所述站点度中心性指标值用于表征对应公交站点与其它公交站点的关联程度及对应公交站点在周围相邻区域的区位重要程度，所述站点介数中心性指标值用于表征所有公交站点对之间的最短公交路径经过对应公交站点的次数多寡程度，所述区间介数中心性指标值用于表征所有经过对应公交站间线路的最短公交路径条数占总最短公交路径条数的比例大小程度；
根据所述公交拓扑网络数据，计算得到所述城市公交线网的公交线网有效性指标值，其中，所述公交线网有效性指标值用于表征所述城市公交线网中所有公交站点对之间客流传输效率的平均值大小程度；
根据所述公交拓扑网络数据和所述客流采集数据，计算得到所述公交站点集合中各个公交站点在城市公共安全事件影响时段内的客流OD站点度指标值和所述公交站间线路集合中各段公交站间线路在城市公共安全事件影响时段内的客流OD区间介数指标值，其中，所述客流OD站点度指标值用于表征对应公交站点的重要性在所述城市公共安全事件发生时受乘客出行选择行为影响的大小程度，所述客流OD区间介数指标值用于表征对应公交站间线路的重要性在所述城市公共安全事件发生时受乘客出行选择行为影响的大小程度；
根据所述公交拓扑网络数据和所述客流采集数据，计算得到所述公交站点集合中各个公交站点的乘客站点换乘度指标值，其中，所述乘客站点换乘度指标值用于表征对应公交站点在所述城市公共安全事件发生时换乘客流数量与上下客流数量的比例大小程度；
根据所述公交拓扑网络数据和所述车辆运行数据，计算得到所述公交车线路集合中各条公交车线路的车辆中心性指标值，其中，所述车辆中心性指标值用于表征对应公交车线路在所述城市公共安全事件发生时运行的实际发车间隔与期望发车间隔的偏离大小程度；
在站点度中心性指标、站点介数中心性指标、区间介数中心性指标、公交线网有效性指标、客流OD站点度指标、客流OD区间介数指标、乘客站点换乘度指标和车辆中心性指标上，分别根据对应的指标值与预设指标阈值的比较结果，判断目标对象是否为所述城市公交线网中的脆弱点，其中，所述目标对象包含有所述城市公交线网、所述公交站点集合中各个公交站点、所述公交站间线路集合中的各段公交站间线路和所述公交车线路集合中的各条公交车线路。
基于上述发明内容，可提供一种在静态脆弱性指标基础上进一步考虑客流量和公交车辆出行等动态属性的城市公交线网脆弱点鉴定方案，即可基于城市公交线网的公交拓扑网络数据和在城市公共安全事件发生时记录的且所有公交车线路的车辆运行数据和客流采集数据，自动计算得到所述城市公交线网在多种静态脆弱性指标和多种动态脆弱性指标上的指标值，然后通过指标值与预设指标阈值的比较结果判断城市公交线网、各个公交站点、各段公交站间线路和各条公交车线路是否为城市公交线网脆弱点，形成可量化的且可匹配城市公共安全事件发展演化特征的脆弱点识别方案，确保最终识别结果的准确性，进而可为城市公交应急预案的保障点确定提供科学的决策依据，便于实际应用和推广。
在一个可能的设计中，在判断目标对象是否为所述城市公交线网中的脆弱点之后，所述方法还包括:
汇总在所述站点度中心性指标、所述站点介数中心性指标、所述区间介数中心性指标、所述公交线网有效性指标、所述客流OD站点度指标、所述客流OD区间介数指标、所述乘客站点换乘度指标和所述车辆中心性指标上判定的脆弱点，得到所述城市公交线网的脆弱点评价结果；
针对预设的应急保障目的，根据所述脆弱点评价结果确定需要保障的脆弱点，以便为应急预案的制定提供决策依据。
基于前述可能设计，可以自动根据不同应急保障目的确定匹配的待保脆弱点，为应急预案的制定提供科学的决策依据。
在一个可能的设计中，根据所述公交拓扑网络数据，计算得到所述公交站点集合中各个公交站点的站点度中心性指标值和站点介数中心性指标值以及所述公交站间线路集合中各段公交站间线路的区间介数中心性指标值，包括：
按照如下公式计算得到所述公交站点集合中各个公交站点的站点度中心性指标值：
Figure RE-GDA0003154815700000031
式中，i和j分别表示正整数，DCi表示所述公交站点集合中第i个公交站点的站点度中心性指标值，N表示所述公交站点集合中的公交站点数目，aij表示在所述第i个公交站点与所述公交站点集合中第j个公交站点之间是否存在公交站间线路的逻辑值；
和/或，按照如下公式计算得到所述公交站点集合中各个公交站点的站点介数中心性指标值：
Figure RE-GDA0003154815700000032
式中，i、j和k分别表示正整数，BCk表示所述公交站点集合中第k个公交站点的站点介数中心性指标值，N表示所述公交站点集合中的公交站点数目，δij表示经过所述第i个公交站点和所述公交站点集合中第j个公交站点的最短公交路径条数，
Figure RE-GDA0003154815700000033
表示经过所述第i个公交站点和所述第j个公交站点的且经过所述第k个公交站点的最短公交路径条数；
和/或，按照如下公式计算得到所述公交站间线路集合中各段公交站间线路的区间介数中心性指标值：
Figure RE-GDA0003154815700000034
式中，i、j和x分别表示正整数，BCx表示所述公交站间线路集合中第x段公交站间线路的区间介数中心性指标值，M表示所述公交站点集合中所有公交站点对的最短公交路径总条数，N表示所述公交站点集合中的公交站点总数，
Figure RE-GDA0003154815700000041
表示经过所述公交站点集合中第i个公交站点和第j个公交站点的公交车线路总数，
Figure RE-GDA0003154815700000042
表示在经过所述第i个公交站点和所述第j个公交站点的所有公交车线路中经过所述第x段公交站间线路的公交车线路总数。
在一个可能的设计中，根据所述公交拓扑网络数据，计算得到所述城市公交线网的公交线网有效性指标值，包括：
根据所述公交拓扑网络数据，获取所述公交站点集合中所有公交站点对的最短公交路径条数；
按照如下公式计算得到所述城市公交线网的公交线网有效性指标值Eff：
Figure RE-GDA0003154815700000043
式中，i和j分别表示正整数，N表示所述公交站点集合中的公交站点总数，dij表示经过所述公交站点集合中第i个公交站点和第j个公交站点的最短公交路径条数。
在一个可能的设计中，根据所述公交拓扑网络数据和所述客流采集数据，计算得到所述公交站点集合中各个公交站点在城市公共安全事件影响时段内的客流OD站点度指标值和所述公交站间线路集合中各段公交站间线路在城市公共安全事件影响时段内的客流OD区间介数指标值，包括：
按照如下公式计算得到所述公交站点集合中各个公交站点在所述城市公共安全事件影响时段内的客流OD站点度指标值：
Figure RE-GDA0003154815700000044
式中，i、j、p和q分别表示正整数，
Figure RE-GDA0003154815700000045
表示所述公交站点集合中第i个公交站点在所述城市公共安全事件影响时段内的客流OD站点度指标值，N表示所述公交站点集合中的公交站点总数，Ii表示所述第i个公交站点的效能指标值，Ij表示所述公交站点集合中第j个公交站点的效能指标值，wij表示在所述城市公共安全事件影响时段内的且在与所述第i个公交站点和所述第j个公交站点对应的公交站间线路上的客流量，
Figure RE-GDA0003154815700000046
表示所述第j个公交站点的节点度，
Figure RE-GDA0003154815700000051
表示所述公交站点集合中所有公交站点的节点度平均值，dip表示经过所述第i 个公交站点和所述公交站点集合中第p个公交站点的最短公交路径条数，djq表示经过所述第j个公交站点和所述公交站点集合中第q个公交站点的最短公交路径条数；
和/或，按照如下公式计算得到所述公交站间线路集合中各段公交站间线路在所述城市公共安全事件影响时段内的客流OD区间介数指标值：
Figure RE-GDA0003154815700000052
式中，i、j和k分别表示正整数，ek表示所述公交站间线路集合中经过所述公交站点集合中第k个公交站点的公交站间线路，
Figure RE-GDA0003154815700000053
表示公交站间线路ek在所述城市公共安全事件影响时段内的客流OD区间介数指标值，N表示所述公交站点集合中的公交站点总数，lij表示经过所述公交站点集合中第i个公交站点和第j个公交站点的公交车线路，δOD(lij,ek)表示公交车线路lij在所述城市公共安全事件影响时段内经过所述公交站间线路ek的客流量，
Figure RE-GDA0003154815700000054
表示所述公交车线路集合中所有公交车线路在所述城市公共安全事件影响时段内经过所述第k 个公交站点的客流量。
在一个可能的设计中，根据所述公交拓扑网络数据和所述客流采集数据，计算得到所述公交站点集合中各个公交站点的乘客站点换乘度指标值，包括：
将所述客流采集数据导入宏观交通仿真软件TransCAD，仿真得到所述公交站点集合中各个公交站点在城市公共安全事件影响时段内的下车人次、上车人次、下车换乘人次和上车换乘人次；
按照如下公式计算得到所述公交站点集合中各个公交站点的乘客站点换乘度指标值：
Figure RE-GDA0003154815700000055
式中，i表示正整数，TranSi表示所述公交站点集合中第i个公交站点的乘客站点换乘度指标值，TPi A表示所述第i个公交站点在所述城市公共安全事件影响时段内的下车换乘人次， TPi B表示所述第i个公交站点在所述城市公共安全事件影响时段内的上车换乘人次，Pi A表示所述第i个公交站点在所述城市公共安全事件影响时段内的下车人次，Pi B表示所述第i个公交站点在所述城市公共安全事件影响时段内的上车人次。
在一个可能的设计中，根据所述公交拓扑网络数据和所述车辆运行数据，计算得到所述公交车线路集合中各条公交车线路的车辆中心性指标值，包括：
根据所述车辆运行数据，提取出所述公交车线路集合中各条公交车线路在城市公共安全事件影响时段内的计划发车间隔、备车数量和在对应各段公交站间线路上的平均行程车速；
按照如下公式计算得到所述公交车线路集合中各条公交车线路在所述城市公共安全事件影响时段内的实际发车间隔值；
Figure RE-GDA0003154815700000061
式中，s、x和y分别表示正整数，
Figure RE-GDA0003154815700000062
表示所述公交车线路集合中第s条公交车线路在所述城市公共安全事件影响时段内的实际发车间隔值，Ts表示所述第s条公交车线路在所述城市公共安全事件影响时段内的周转时长，Ks表示所述第s条公交车线路在所述城市公共安全事件影响时段内的备车数量，Xu表示所述第s条公交车线路的上行公交站间线路总段数，
Figure RE-GDA0003154815700000063
表示所述第s条公交车线路在第x段上行公交站间线路上的路程，
Figure RE-GDA0003154815700000064
表示所述第s条公交车线路在所述城市公共安全事件影响时段内的且在第x段上行公交站间线路上的平均行程车速，Yd表示所述第s条公交车线路的下行公交站间线路总段数，
Figure RE-GDA0003154815700000065
表示所述第s条公交车线路在第y段下行公交站间线路上的路程，
Figure RE-GDA0003154815700000066
表示所述第s条公交车线路在所述城市公共安全事件影响时段内的且在第y段下行公交站间线路上的平均行程车速；
按照如下公式计算得到所述公交车线路集合中各条公交车线路在所述城市公共安全事件影响时段内的车辆中心性指标值：
Figure RE-GDA0003154815700000067
式中，s表示正整数，VBCs表示所述公交车线路集合中第s条公交车线路在所述城市公共安全事件影响时段内的车辆中心性指标值，
Figure RE-GDA0003154815700000068
表示所述第s条公交车线路在所述城市公共安全事件影响时段内的计划发车间隔。
第二方面，本发明提供了一种城市公交线网脆弱点识别装置，包括有依次通信连接的数据获取模块、指标计算模块和脆弱点判断模块，其中，所述指标计算模块包括有静态脆弱性指标计算子模块和动态脆弱性指标计算子模块；
所述数据获取模块，用于获取城市公交线网的公交拓扑网络数据和在城市公共安全事件发生时记录的且所有公交车线路的车辆运行数据和客流采集数据，其中，所述公交拓扑网络数据包含有公交站点集合、公交站间线路集合和公交车线路集合，所述公交站点集合包含有所述城市公交线网中的所有公交站点，所述公交站间线路集合包含有所述城市公交线网中所有在公交站点对之间存在的公交站间线路，所述公交车线路集合包含有所述城市公交线网中的所有公交车线路；
所述静态脆弱性指标计算子模块，用于根据所述公交拓扑网络数据，计算得到所述公交站点集合中各个公交站点的站点度中心性指标值和站点介数中心性指标值以及所述公交站间线路集合中各段公交站间线路的区间介数中心性指标值，以及根据所述公交拓扑网络数据，计算得到所述城市公交线网的公交线网有效性指标值，其中，所述站点度中心性指标值用于表征对应公交站点与其它公交站点的关联程度及对应公交站点在周围相邻区域的区位重要程度，所述站点介数中心性指标值用于表征所有公交站点对之间的最短公交路径经过对应公交站点的次数多寡程度，所述区间介数中心性指标值用于表征所有经过对应公交站间线路的最短公交路径条数占总最短公交路径条数的比例大小程度，所述公交线网有效性指标值用于表征所述城市公交线网中所有公交站点对之间客流传输效率的平均值大小程度；
所述动态脆弱性指标计算子模块，用于根据所述公交拓扑网络数据和所述客流采集数据，计算得到所述公交站点集合中各个公交站点在城市公共安全事件影响时段内的客流OD 站点度指标值和所述公交站间线路集合中各段公交站间线路在城市公共安全事件影响时段内的客流OD区间介数指标值，以及根据所述公交拓扑网络数据和所述客流采集数据，计算得到所述公交站点集合中各个公交站点的乘客站点换乘度指标值，以及根据所述公交拓扑网络数据和所述车辆运行数据，计算得到所述公交车线路集合中各条公交车线路的车辆中心性指标值，其中，所述客流OD站点度指标值用于表征对应公交站点的重要性在所述城市公共安全事件发生时受乘客出行选择行为影响的大小程度，所述客流OD区间介数指标值用于表征对应公交站间线路的重要性在所述城市公共安全事件发生时受乘客出行选择行为影响的大小程度，所述乘客站点换乘度指标值用于表征对应公交站点在所述城市公共安全事件发生时换乘客流数量与上下客流数量的比例大小程度，所述车辆中心性指标值用于表征对应公交车线路在所述城市公共安全事件发生时运行的实际发车间隔与期望发车间隔的偏离大小程度；
所述脆弱点判断模块，用于在站点度中心性指标、站点介数中心性指标、区间介数中心性指标、公交线网有效性指标、客流OD站点度指标、客流OD区间介数指标、乘客站点换乘度指标和车辆中心性指标上，分别根据对应的指标值与预设指标阈值的比较结果，判断目标对象是否为所述城市公交线网中的脆弱点，其中，所述目标对象包含有所述城市公交线网、所述公交站点集合中各个公交站点、所述公交站间线路集合中的各段公交站间线路和所述公交车线路集合中的各条公交车线路。
在一个可能设计中，还包括有脆弱点汇总模块和待保脆弱点确定模块；
所述脆弱点汇总模块，通信连接所述脆弱点判断模块，用于汇总在所述站点度中心性指标、所述站点介数中心性指标、所述区间介数中心性指标、所述公交线网有效性指标、所述客流OD站点度指标、所述客流OD区间介数指标、所述乘客站点换乘度指标和所述车辆中心性指标上判定的脆弱点，得到所述城市公交线网的脆弱点评价结果；
所述待保脆弱点确定模块，通信连接所述脆弱点汇总模块，用于针对预设的应急保障目的，根据所述脆弱点评价结果确定需要保障的脆弱点，以便为应急预案的制定提供决策依据。
第三方面，本发明提供了一种计算机设备，包括有通信相连的存储器和处理器，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于读取所述计算机程序，执行如第一方面或第一方面中任意一种可能设计所述的城市公交线网脆弱点识别方法。
第四方面，本发明提供了一种存储介质，所述存储介质上存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，执行如上第一方面或第一方面中任意一种可能设计所述的城市公交线网脆弱点识别方法。
第五方面，本发明提供了一种包含指令的计算机程序产品，当所述指令在计算机上运行时，使所述计算机执行如上第一方面或第一方面中任意一种可能设计所述的城市公交线网脆弱点识别方法。
本发明的技术效果：
(1)本发明创造提供了一种在静态脆弱性指标基础上进一步考虑客流量和公交车辆出行等动态属性的城市公交线网脆弱点鉴定方案，即可基于城市公交线网的公交拓扑网络数据和在城市公共安全事件发生时记录的且所有公交车线路的车辆运行数据和客流采集数据，自动计算得到所述城市公交线网在多种静态脆弱性指标和多种动态脆弱性指标上的指标值，然后通过指标值与预设指标阈值的比较结果判断城市公交线网、各个公交站点、各段公交站间线路和各条公交车线路是否为城市公交线网脆弱点，形成可量化的且可匹配城市公共安全事件发展演化特征的脆弱点识别方案，确保最终识别结果的准确性，进而可为城市公交应急预案的保障点确定提供科学的决策依据，便于实际应用和推广；
(2)通过算法流程的设计，摆脱了人工能力的局限性，可高效地识别城市公共安全事件影响下的公交线网脆弱点，并能够使脆弱点随事态变化而发生变化；
(3)首次基于互联网数据基础，提出了公交线网脆弱点的识别方法以及由互联网数据驱动的优化方法，充分利用了大数据资源；
(4)基于互联网数据等更新率高的数据，可以提出适用于不同应急要求的识别方法，可以适应变化的交通需求；
(5)此方法是以客流、车流和公交基础设施数据为基础，有广泛的适用性，适用于多场景的城市公共安全事件的应对，如疫情、气象灾害、突发安全事件等；
(6)缩短了应急方案的制定时长，可以为常规应急预案的制定和突发应急事件的预案制定提供高效、快速地输出识别结论；
(7)还可以自动根据不同应急保障目的确定匹配的待保脆弱点，为应急预案的制定提供科学的决策依据。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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是本发明提供的城市公交线网脆弱点识别方法的流程示意图。
图2是本发明提供的有向有权拓扑网络的示例图。
图3是本发明提供的无向无权拓扑网络的示例图。
图4是本发明提供的城市公交线网脆弱点识别装置的结构示意图。
图5是本发明提供的计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图及具体实施例来对本发明作进一步阐述。在此需要说明的是，对于这些实施例方式的说明虽然是用于帮助理解本发明，但并不构成对本发明的限定。本文公开的特定结构和功能细节仅用于描述本发明示例的实施例。然而，可用很多备选的形式来体现本发明，并且不应当理解为本发明限制在本文阐述的实施例中。
应当理解，对于本文中可能出现的术语“和/或”，其仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，单独存在B，同时存在A和B三种情况；对于本文中可能出现的术语“/和”，其是描述另一种关联对象关系，表示可以存在两种关系，例如，A/和B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B两种情况；另外，对于本文中可能出现的字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”关系。
如图1～3所示，本实施例第一方面提供的所述城市公交线网脆弱点识别方法，可以但不限于由能够从互联网上，下载获取城市公交线网的公交拓扑网络数据以及城市公共安全事件对城市公交运行影响的历史数据、公交车辆运行数据和客流数据的，且具有大数据计算能力的计算机设备执行，以便实现可量化的且可匹配城市公共安全事件发展演化特征的脆弱点识别方案，确保最终识别结果的准确性，进而为城市公交应急预案的保障点确定提供科学的决策依据。所述城市公交线网脆弱点识别方法，可以但不限于包括有如下步骤S1～S7。
S1.获取城市公交线网的公交拓扑网络数据和在城市公共安全事件发生时记录的且所有公交车线路的车辆运行数据和客流采集数据，其中，所述公交拓扑网络数据包含但不限于有公交站点集合、公交站间线路集合和公交车线路集合等，所述公交站点集合包含但不限于有所述城市公交线网中的所有公交站点，所述公交站间线路集合包含但不限于有所述城市公交线网中所有在公交站点对之间存在的公交站间线路，所述公交车线路集合包含但不限于有所述城市公交线网中的所有公交车线路。
在所述步骤S1中，公交拓扑网络是所述城市公交线网的物理结构表达，可定义所述公交拓扑网络中的公交站点和公交站间线路，构建表达式为G＝(S,E)的拓扑结构图，其中，S 表示所述公交站点集合，E表示所述公交站间线路集合。在所述公交站间线路集合中，所述公交站间线路是由所述公交站点集合S中两公交站点连接产生，如此可根据所述公交车线路集合中的所有公交车线路生成邻接矩阵：即01矩阵，其中，0表示在对应公交站点对之间不存在所述公交站间线路，1表示在对应公交站点对之间存在所述公交站间线路。由于在拓扑结构图中，根据任意边的端点有序或无序，可分为有向图或无向图，以及根据任意边的有权值或无权值，可分为有权图或无权图，由此可采用L-space方法(即一种现有的网络拓扑构建方法)构建公交拓扑网络的有向有权网络拓扑结构或无向无权网络拓扑结构。
在所述有向有权网络拓扑结构中，可以节点为所述公交站点，以边为所述公交站间线路，以公交上行方向和公交下行方向为边的方向，以公交站间线路的最短公交路径条数、客流量或路程等为边的权值，建立二维的邻接矩阵和边权矩阵(即非01矩阵，元素值为对应公交站间线路的最短公交路径条数、客流量或路程等)，以便后续用于指标计算(针对不同的指标计算，由于所需权值不同，因此对应的边权矩阵也会不同)。举例的，如图2所示的有向有权拓扑网络，对应的邻接矩阵A和边权矩阵W可分别表示为：
Figure RE-GDA0003154815700000101
在所述无向无权网络拓扑结构中，可以节点为所述公交站点，以边为所述公交站间线路，建立二维的邻接矩阵(因为是无权网络，因此没有边权矩阵)，以便后续用于指标计算。举例的，如图3所示的无向无权拓扑网络，对应的邻接矩阵B可表示如下：
Figure RE-GDA0003154815700000102
由于所述无向无权网络拓扑结构可以简单地表达公交拓扑网络的物理特征，即体现公交站点与公交站点的关联关系，因此后续指标计算处理较为简单。而所述有向有权网络拓扑结构具有趋于真实地反映实际公交线路网络的特征，并且针对不同的指标计算所需权值不同，因此后续指标计算处理会较为复杂。此外，所述公交拓扑网络数据、所述车辆运行数据和所述客流采集数据的获取方式可以但不限于为从互联网上下载得到；所述城市公共安全事件可以但不限于是指疫情、气象灾害和/或突发安全事件等。
S2.根据所述公交拓扑网络数据，计算得到所述公交站点集合中各个公交站点的站点度中心性指标值和站点介数中心性指标值以及所述公交站间线路集合中各段公交站间线路的区间介数中心性指标值，其中，所述站点度中心性指标值用于表征对应公交站点与其它公交站点的关联程度及对应公交站点在周围相邻区域的区位重要程度，所述站点介数中心性指标值用于表征所有公交站点对之间的最短公交路径经过对应公交站点的次数多寡程度，所述区间介数中心性指标值用于表征所有经过对应公交站间线路的最短公交路径条数占总最短公交路径条数的比例大小程度。
在所述步骤S2中，所述站点度中心性指标值、所述站点介数中心性指标值和所述区间介数中心性指标值，分别为与站点度中心性指标、站点介数中心性指标和区间介数中心性指标对应的静态脆弱性指标值，用于从对应指标维度反映所述城市公交线网的公交通行条件。
在所述步骤S2中，根据所述公交拓扑网络数据，计算得到所述公交站点集合中各个公交站点的站点度中心性指标值，包括但不限于有：按照如下公式计算得到所述公交站点集合中各个公交站点的站点度中心性指标值：
Figure RE-GDA0003154815700000111
式中，i和j分别表示正整数，DCi表示所述公交站点集合中第i个公交站点的站点度中心性指标值，N表示所述公交站点集合中的公交站点数目，aij表示在所述第i个公交站点与所述公交站点集合中第j个公交站点之间是否存在公交站间线路的逻辑值。所述站点度中心性指标值越大，表示对应公交站点的度中心性(即在网络分析中刻画节点中心性的最直接度量指标；一个节点的节点度越大就意味着这个节点的度中心性越高，该节点在网络中就越重要)越强，重要度越高。此外，所述逻辑值即为在公交拓扑网络的邻接矩阵中元素值，可从所述公交拓扑网络数据中常规提取得到。
在所述步骤S2中，根据所述公交拓扑网络数据，计算得到所述公交站点集合中各个公交站点的站点介数中心性指标值，包括但不限于有：按照如下公式计算得到所述公交站点集合中各个公交站点的站点介数中心性指标值：
Figure RE-GDA0003154815700000112
式中，i、j和k分别表示正整数，BCk表示所述公交站点集合中第k个公交站点的站点介数中心性指标值，N表示所述公交站点集合中的公交站点数目，δij表示经过所述第i个公交站点和所述公交站点集合中第j个公交站点的最短公交路径条数，
Figure RE-GDA0003154815700000113
表示经过所述第i个公交站点和所述第j个公交站点的且经过所述第k个公交站点的最短公交路径条数。所述站点介数中心性指标值反映了对应公交站点在公交拓扑网络中的中转和衔接能力，数值越大越重要。此外，所述最短公交路径条数可从所述公交拓扑网络数据中常规提取得到，也可作为所述边权矩阵中的元素值。
在所述步骤S2中，根据所述公交拓扑网络数据，计算得到所述公交站间线路集合中各段公交站间线路的区间介数中心性指标值，包括但不限于有：按照如下公式计算得到所述公交站间线路集合中各段公交站间线路的区间介数中心性指标值：
Figure RE-GDA0003154815700000121
式中，i、j和x分别表示正整数，BCx表示所述公交站间线路集合中第x段公交站间线路的区间介数中心性指标值，M表示所述公交站点集合中所有公交站点对的最短公交路径总条数，N表示所述公交站点集合中的公交站点总数，
Figure RE-GDA0003154815700000122
表示经过所述公交站点集合中第i个公交站点和第j个公交站点的公交车线路总数，
Figure RE-GDA0003154815700000123
表示在经过所述第i个公交站点和所述第j个公交站点的所有公交车线路中经过所述第x段公交站间线路的公交车线路总数。所述区间介数中心性指标值反映了对应公交站间线路与其它公交站间线路的紧密程度，数值越大越重要。此外，所述公交车线路总数可从所述公交拓扑网络数据中常规提取得到。
S3.根据所述公交拓扑网络数据，计算得到所述城市公交线网的公交线网有效性指标值，其中，所述公交线网有效性指标值用于表征所述城市公交线网中所有公交站点对之间客流传输效率的平均值大小程度。
在所述步骤S3中，所述公交线网有效性指标值为与公交线网有效性指标对应的静态脆弱性指标值，用于从整体维度反映所述城市公交线网的公交通行条件，数值越大越重要。具体的，根据所述公交拓扑网络数据，计算得到所述城市公交线网的公交线网有效性指标值，包括但不限于有如下步骤S31～S32。
S31.根据所述公交拓扑网络数据，获取所述公交站点集合中所有公交站点对的最短公交路径条数。
在所述步骤S31中，所述最短公交路径条数可从所述公交拓扑网络数据中常规提取得到，也可作为所述边权矩阵中的元素值。
S32.按照如下公式计算得到所述城市公交线网的公交线网有效性指标值Eff：
Figure RE-GDA0003154815700000124
式中，i和j分别表示正整数，N表示所述公交站点集合中的公交站点总数，dij表示经过所述公交站点集合中第i个公交站点和第j个公交站点的最短公交路径条数。
S4.根据所述公交拓扑网络数据和所述客流采集数据，计算得到所述公交站点集合中各个公交站点在城市公共安全事件影响时段内的客流OD站点度指标值和所述公交站间线路集合中各段公交站间线路在城市公共安全事件影响时段内的客流OD区间介数指标值，其中，所述客流OD站点度指标值用于表征对应公交站点的重要性在所述城市公共安全事件发生时受乘客出行选择行为影响的大小程度，所述客流OD区间介数指标值用于表征对应公交站间线路的重要性在所述城市公共安全事件发生时受乘客出行选择行为影响的大小程度。
在所述步骤S4中，所述客流OD(“O”来源于英文ORIGIN，指出行的出发地点，“D”来源于英文DESTINATION，指出行的目的地)站点度指标值和所述客流OD区间介数指标值，分别为与客流OD站点度指标和客流OD区间介数指标对应的动态脆弱性指标值，用于从对应乘客中心性指标维度反映所述城市公交线网的公交运行服务水平，以便在静态脆弱性指标基础上，进一步考虑了客流量等动态属性，加载了城市公共安全事件演化特征、城市路政救援水平、城市路网通行条件、乘客出行行为和公交运行服务能力等的影响与变化。
在所述步骤S4中，根据所述公交拓扑网络数据和所述客流采集数据，计算得到所述公交站点集合中各个公交站点在城市公共安全事件影响时段内的客流OD站点度指标值，包括但不限于有：按照如下公式计算得到所述公交站点集合中各个公交站点在所述城市公共安全事件影响时段内的客流OD站点度指标值：
Figure RE-GDA0003154815700000131
式中，i、j、p和q分别表示正整数，
Figure RE-GDA0003154815700000132
表示所述公交站点集合中第i个公交站点在所述城市公共安全事件影响时段内的客流OD站点度指标值，N表示所述公交站点集合中的公交站点总数，Ii表示所述第i个公交站点的效能指标值，Ij表示所述公交站点集合中第j个公交站点的效能指标值，wij表示在所述城市公共安全事件影响时段内的且在与所述第i个公交站点和所述第j个公交站点对应的公交站间线路上的客流量，
Figure RE-GDA0003154815700000133
表示所述第j个公交站点的节点度，
Figure RE-GDA0003154815700000134
表示所述公交站点集合中所有公交站点的节点度平均值，dip表示经过所述第i 个公交站点和所述公交站点集合中第p个公交站点的最短公交路径条数，djq表示经过所述第j个公交站点和所述公交站点集合中第q个公交站点的最短公交路径条数。所述客流OD站点度指标值反映了城市公共安全事件影响下客流OD的变化对公交拓扑网络中公交站点的重要性影响程度，其数值越大越重要。此外，所述客流量可从所述客流采集数据中常规提取得到，也可作为所述边权矩阵中的元素值；所述节点度(即指与拓扑网络中节点相关联的边的条数，又称关联度；特别地，对于有向图，节点度为节点的入度与节点的出度之和，其中，节点的入度是指进入该节点的边的条数；节点的出度是指从该节点出发的边的条数)和所述最短公交路径条数可从所述公交拓扑网络数据中常规提取得到。
在所述步骤S4中，根据所述公交拓扑网络数据和所述客流采集数据，计算得到所述公交站间线路集合中各段公交站间线路在城市公共安全事件影响时段内的客流OD区间介数指标值，包括但不限于有：按照如下公式计算得到所述公交站间线路集合中各段公交站间线路在所述城市公共安全事件影响时段内的客流OD区间介数指标值：
Figure RE-GDA0003154815700000141
式中，i、j和k分别表示正整数，ek表示所述公交站间线路集合中经过所述公交站点集合中第k个公交站点的公交站间线路，
Figure RE-GDA0003154815700000142
表示公交站间线路ek在所述城市公共安全事件影响时段内的客流OD区间介数指标值，N表示所述公交站点集合中的公交站点总数，lij表示经过所述公交站点集合中第i个公交站点和第j个公交站点的公交车线路，δOD(lij,ek)表示公交车线路lij在所述城市公共安全事件影响时段内经过所述公交站间线路ek的客流量，
Figure RE-GDA0003154815700000143
表示所述公交车线路集合中所有公交车线路在所述城市公共安全事件影响时段内经过所述第k 个公交站点的客流量。所述客流OD区间介数指标值反映了城市公共安全事件影响下客流OD 的变化对公交拓扑网络中公交站间线路的重要性影响程度，其数值越大越重要。此外，所述客流量可从所述客流采集数据中常规提取得到，也可作为所述边权矩阵中的元素值。
S5.根据所述公交拓扑网络数据和所述客流采集数据，计算得到所述公交站点集合中各个公交站点的乘客站点换乘度指标值，其中，所述乘客站点换乘度指标值用于表征对应公交站点在所述城市公共安全事件发生时换乘客流数量与上下客流数量的比例大小程度。
在所述步骤S5中，所述乘客站点换乘度指标值为与乘客站点换乘度指标对应的动态脆弱性指标值，用于从另一乘客中心性指标维度反映站点乘客换乘情况和所述城市公交线网的公交运行服务水平。具体的，根据所述公交拓扑网络数据和所述客流采集数据，计算得到所述公交站点集合中各个公交站点的乘客站点换乘度指标值，包括但不限于有如下步骤S51～ S52。
S51.将所述客流采集数据导入宏观交通仿真软件TransCAD，仿真得到所述公交站点集合中各个公交站点在城市公共安全事件影响时段内的下车人次、上车人次、下车换乘人次和上车换乘人次。
在所述步骤S51中，所述宏观交通仿真软件TransCAD为由美国Caliper公司开发的一套强有力的交通规划和需求预测软件，是第一个为满足交通专业人员设计需要面设计的地理信息系统，可以用于储存、显示、管理和分析交通数据，同时将地理信息系统与交通需求预测模型和方法有机结合成一个单独的平台，是世界上最流行和强有力的交通规划和需求预测软件，由此可基于常规方式仿真得到各个公交站点在城市公共安全事件影响时段内的下车人次、上车人次、下车换乘人次和上车换乘人次。
S52.按照如下公式计算得到所述公交站点集合中各个公交站点的乘客站点换乘度指标值：
Figure RE-GDA0003154815700000151
式中，i表示正整数，TranSi表示所述公交站点集合中第i个公交站点的乘客站点换乘度指标值，TPi A表示所述第i个公交站点在所述城市公共安全事件影响时段内的下车换乘人次， TPi B表示所述第i个公交站点在所述城市公共安全事件影响时段内的上车换乘人次，Pi A表示所述第i个公交站点在所述城市公共安全事件影响时段内的下车人次，Pi B表示所述第i个公交站点在所述城市公共安全事件影响时段内的上车人次。
S6.根据所述公交拓扑网络数据和所述车辆运行数据，计算得到所述公交车线路集合中各条公交车线路的车辆中心性指标值，其中，所述车辆中心性指标值用于表征对应公交车线路在所述城市公共安全事件发生时运行的实际发车间隔与期望发车间隔的偏离大小程度。
在所述步骤S6中，所述车辆中心性指标值为与车辆中心性指标对应的动态脆弱性指标值，用于从车辆中心性指标维度反映城市公共安全事件影响下公交运行状态的变化和所述城市公交线网的公交运行服务水平，即直接反映了公交运行服务降级的程度，其数值越大，车辆中心性越低，公交运行服务降级越严重。具体的，根据所述公交拓扑网络数据和所述车辆运行数据，计算得到所述公交车线路集合中各条公交车线路的车辆中心性指标值，包括但不限于有如下步骤S61～S63。
S61.根据所述车辆运行数据，提取出所述公交车线路集合中各条公交车线路在城市公共安全事件影响时段内的计划发车间隔、备车数量和在对应各段公交站间线路上的平均行程车速。
在所述步骤S61中，所述计划发车间隔、所述备车数量和所述平均行程车速可从所述车辆运行数据中常规提取得到。
S62.按照如下公式计算得到所述公交车线路集合中各条公交车线路在所述城市公共安全事件影响时段内的实际发车间隔值；
Figure RE-GDA0003154815700000161
式中，s、x和y分别表示正整数，
Figure RE-GDA0003154815700000162
表示所述公交车线路集合中第s条公交车线路在所述城市公共安全事件影响时段内的实际发车间隔值，Ts表示所述第s条公交车线路在所述城市公共安全事件影响时段内的周转时长，Ks表示所述第s条公交车线路在所述城市公共安全事件影响时段内的备车数量，Xu表示所述第s条公交车线路的上行公交站间线路总段数，
Figure RE-GDA0003154815700000163
表示所述第s条公交车线路在第x段上行公交站间线路上的路程，
Figure RE-GDA0003154815700000164
表示所述第s条公交车线路在所述城市公共安全事件影响时段内的且在第x段上行公交站间线路上的平均行程车速，Yd表示所述第s条公交车线路的下行公交站间线路总段数，
Figure RE-GDA0003154815700000165
表示所述第s条公交车线路在第y段下行公交站间线路上的路程，
Figure RE-GDA0003154815700000166
表示所述第s条公交车线路在所述城市公共安全事件影响时段内的且在第y段下行公交站间线路上的平均行程车速。
S63.按照如下公式计算得到所述公交车线路集合中各条公交车线路在所述城市公共安全事件影响时段内的车辆中心性指标值：
Figure RE-GDA0003154815700000167
式中，s表示正整数，VBCs表示所述公交车线路集合中第s条公交车线路在所述城市公共安全事件影响时段内的车辆中心性指标值，
Figure RE-GDA0003154815700000168
表示所述第s条公交车线路在所述城市公共安全事件影响时段内的计划发车间隔。
前述步骤S2～S6的执行顺序不定，可以同时进行计算。
S7.在站点度中心性指标、站点介数中心性指标、区间介数中心性指标、公交线网有效性指标、客流OD站点度指标、客流OD区间介数指标、乘客站点换乘度指标和车辆中心性指标上，分别根据对应的指标值与预设指标阈值的比较结果，判断目标对象是否为所述城市公交线网中的脆弱点，其中，所述目标对象包含有所述城市公交线网、所述公交站点集合中各个公交站点、所述公交站间线路集合中的各段公交站间线路和所述公交车线路集合中的各条公交车线路。
在所述步骤S7中，具体的，当所述目标对象包含有所述城市公交线网时，即在所述公交线网有效性指标上，根据对应的指标值与预设指标阈值的比较结果，判断所述城市公交线网是否为脆弱点；当所述目标对象包含有所述公交站点时，即在所述站点度中心性指标、所述站点介数中心性指标、所述客流OD站点度指标和所述乘客站点换乘度指标上，分别根据对应的指标值与预设指标阈值的比较结果，判断所述公交站点是否为脆弱点；当所述目标对象包含有所述公交站间线路时，即在所述区间介数中心性指标和所述客流OD区间介数指标上，分别根据对应的指标值与预设指标阈值的比较结果，判断所述公交站间线路是否为脆弱点；当所述目标对象包含有所述公交车线路时，即在所述车辆中心性指标上，根据对应的指标值与预设指标阈值的比较结果，判断所述公交车间线路是否为脆弱点。
由此通过上述步骤S1～S7所详细描述的城市公交线网脆弱点识别方法，可提供一种在静态脆弱性指标基础上进一步考虑客流量和公交车辆出行等动态属性的城市公交线网脆弱点鉴定方案，即可基于城市公交线网的公交拓扑网络数据和在城市公共安全事件发生时记录的且所有公交车线路的车辆运行数据和客流采集数据，自动计算得到所述城市公交线网在多种静态脆弱性指标和多种动态脆弱性指标上的指标值，然后通过指标值与预设指标阈值的比较结果判断城市公交线网、各个公交站点、各段公交站间线路和各条公交车线路是否为城市公交线网脆弱点，形成可量化的且可匹配城市公共安全事件发展演化特征的脆弱点识别方案，确保最终识别结果的准确性，进而可为城市公交应急预案的保障点确定提供科学的决策依据，便于实际应用和推广。
详细的，前述步骤S1～S7所详细描述的城市公交线网脆弱点识别方法，具备以下优点： (1)通过算法流程的设计，摆脱了人工能力的局限性，可高效地识别城市公共安全事件影响下的公交线网脆弱点，并能够使脆弱点随事态变化而发生变化；(2)首次基于互联网数据基础，提出了公交线网脆弱点的识别方法以及由互联网数据驱动的优化方法，充分利用了大数据资源；(3)基于互联网数据等更新率高的数据，可以提出适用于不同应急要求的识别方法，可以适应变化的交通需求；(4)此方法是以客流、车流和公交基础设施数据为基础，有广泛的适用性，适用于多场景的城市公共安全事件的应对，如疫情、气象灾害、突发安全事件等；(5)缩短了应急方案的制定时长，可以为常规应急预案的制定和突发应急事件的预案制定提供高效、快速地输出识别结论。
本实施例在前述第一方面的技术方案基础上，还提出了一种根据应急保障目的确定待保脆弱点的可能设计一，即在判断目标对象是否为所述城市公交线网中的脆弱点之后，所述方法还包括但不限于有如下步骤S8～S9。
S8.汇总在所述站点度中心性指标、所述站点介数中心性指标、所述区间介数中心性指标、所述公交线网有效性指标、所述客流OD站点度指标、所述客流OD区间介数指标、所述乘客站点换乘度指标和所述车辆中心性指标上判定的脆弱点，得到所述城市公交线网的脆弱点评价结果。
在所述步骤S8中，若针对某个指标，确定有多个脆弱点，则还可以根据各个脆弱点的对应指标值进行脆弱点排序，脆弱点排序越靠前，代表其越需要被保障。例如在发现多条公交车线路的车辆中心性指标值分别高于预设指标阈值时，可确定所述多条公交车线路为所述多个脆弱点，此时可根据车辆中心性指标值从大到小的顺序对所述多条公交车线路进行排序，排序越靠前的公交车线路，其在城市公交安全事件影响时段内公交运行服务降级越严重，越需要被保障。
S9.针对预设的应急保障目的，根据所述脆弱点评价结果确定需要保障的脆弱点，以便为应急预案的制定提供决策依据。
由此基于前述步骤S8～S9的可能设计一，可以自动根据不同应急保障目的确定匹配的待保脆弱点，为应急预案的制定提供科学的决策依据。
如图4所示，本实施例第二方面提供了一种实现第一方面或第一方面中任意一种可能设计的所述方法的虚拟装置，包括有依次通信连接的数据获取模块、指标计算模块和脆弱点判断模块，其中，所述指标计算模块包括有静态脆弱性指标计算子模块和动态脆弱性指标计算子模块；
所述数据获取模块，用于获取城市公交线网的公交拓扑网络数据和在城市公共安全事件发生时记录的且所有公交车线路的车辆运行数据和客流采集数据，其中，所述公交拓扑网络数据包含有公交站点集合、公交站间线路集合和公交车线路集合，所述公交站点集合包含有所述城市公交线网中的所有公交站点，所述公交站间线路集合包含有所述城市公交线网中所有在公交站点对之间存在的公交站间线路，所述公交车线路集合包含有所述城市公交线网中的所有公交车线路；
所述静态脆弱性指标计算子模块，用于根据所述公交拓扑网络数据，计算得到所述公交站点集合中各个公交站点的站点度中心性指标值和站点介数中心性指标值以及所述公交站间线路集合中各段公交站间线路的区间介数中心性指标值，以及根据所述公交拓扑网络数据，计算得到所述城市公交线网的公交线网有效性指标值，其中，所述站点度中心性指标值用于表征对应公交站点与其它公交站点的关联程度及对应公交站点在周围相邻区域的区位重要程度，所述站点介数中心性指标值用于表征所有公交站点对之间的最短公交路径经过对应公交站点的次数多寡程度，所述区间介数中心性指标值用于表征所有经过对应公交站间线路的最短公交路径条数占总最短公交路径条数的比例大小程度，所述公交线网有效性指标值用于表征所述城市公交线网中所有公交站点对之间客流传输效率的平均值大小程度；
所述动态脆弱性指标计算子模块，用于根据所述公交拓扑网络数据和所述客流采集数据，计算得到所述公交站点集合中各个公交站点在城市公共安全事件影响时段内的客流OD 站点度指标值和所述公交站间线路集合中各段公交站间线路在城市公共安全事件影响时段内的客流OD区间介数指标值，以及根据所述公交拓扑网络数据和所述客流采集数据，计算得到所述公交站点集合中各个公交站点的乘客站点换乘度指标值，以及根据所述公交拓扑网络数据和所述车辆运行数据，计算得到所述公交车线路集合中各条公交车线路的车辆中心性指标值，其中，所述客流OD站点度指标值用于表征对应公交站点的重要性在所述城市公共安全事件发生时受乘客出行选择行为影响的大小程度，所述客流OD区间介数指标值用于表征对应公交站间线路的重要性在所述城市公共安全事件发生时受乘客出行选择行为影响的大小程度，所述乘客站点换乘度指标值用于表征对应公交站点在所述城市公共安全事件发生时换乘客流数量与上下客流数量的比例大小程度，所述车辆中心性指标值用于表征对应公交车线路在所述城市公共安全事件发生时运行的实际发车间隔与期望发车间隔的偏离大小程度；
所述脆弱点判断模块，用于在站点度中心性指标、站点介数中心性指标、区间介数中心性指标、公交线网有效性指标、客流OD站点度指标、客流OD区间介数指标、乘客站点换乘度指标和车辆中心性指标上，分别根据对应的指标值与预设指标阈值的比较结果，判断目标对象是否为所述城市公交线网中的脆弱点，其中，所述目标对象包含有所述城市公交线网、所述公交站点集合中各个公交站点、所述公交站间线路集合中的各段公交站间线路和所述公交车线路集合中的各条公交车线路。
在一个可能设计中，还包括有脆弱点汇总模块和待保脆弱点确定模块；
所述脆弱点汇总模块，通信连接所述脆弱点判断模块，用于汇总在所述站点度中心性指标、所述站点介数中心性指标、所述区间介数中心性指标、所述公交线网有效性指标、所述客流OD站点度指标、所述客流OD区间介数指标、所述乘客站点换乘度指标和所述车辆中心性指标上判定的脆弱点，得到所述城市公交线网的脆弱点评价结果；
所述待保脆弱点确定模块，通信连接所述脆弱点汇总模块，用于针对预设的应急保障目的，根据所述脆弱点评价结果确定需要保障的脆弱点，以便为应急预案的制定提供决策依据。
本实施例第二方面提供的前述装置的工作过程、工作细节和技术效果，可以参见第一方面或第一方面中任意一种可能设计所述的方法，于此不再赘述。
如图5所示，本实施例第三方面提供了一种执行第一方面或第一方面中任意一种可能设计的所述方法的计算机设备，包括有通信相连的存储器和处理器，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于读取所述计算机程序，执行如第一方面或第一方面中任意一种可能设计所述的城市公交线网脆弱点识别方法。具体举例的，所述存储器可以但不限于包括随机存取存储器(Random-Access Memory，RAM)、只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、闪存(Flash Memory)、先进先出存储器(First Input First Output，FIFO)和/或先进后出存储器(First Input Last Output，FILO)等等；所述处理器可以不限于采用型号为 STM32F105系列的微处理器。此外，所述计算机设备还可以但不限于包括有电源模块、显示屏和其它必要的部件。
本实施例第三方面提供的前述计算机设备的工作过程、工作细节和技术效果，可以参见第一方面或第一方面中任意一种可能设计所述的方法，于此不再赘述。
本实施例第四方面提供了一种存储包含第一方面或第一方面中任意一种可能设计的所述方法的指令的存储介质，即所述存储介质上存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，执行如第一方面或第一方面中任意一种可能设计所述的城市公交线网脆弱点识别方法。其中，所述存储介质是指存储数据的载体，可以但不限于包括软盘、光盘、硬盘、闪存、优盘和/或记忆棒(Memory Stick)等计算机可读存储介质，所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。
本实施例第四方面提供的前述存储介质的工作过程、工作细节和技术效果，可以参见第一方面或第一方面中任意一种可能设计所述的方法，于此不再赘述。
本实施例第五方面提供了一种包含指令的计算机程序产品，当所述指令在计算机上运行时，使所述计算机执行如第一方面或第一方面中任意一种可能设计所述的城市公交线网脆弱点识别方法。其中，所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围。
最后应说明的是，本发明不局限于上述可选的实施方式，任何人在本发明的启示下都可得出其他各种形式的产品。上述具体实施方式不应理解成对本发明的保护范围的限制，本发明的保护范围应当以权利要求书中界定的为准，并且说明书可以用于解释权利要求书。

Claims (10)

1.一种城市公交线网脆弱点识别方法，其特征在于，包括:
获取城市公交线网的公交拓扑网络数据和在城市公共安全事件发生时记录的且所有公交车线路的车辆运行数据和客流采集数据，其中，所述公交拓扑网络数据包含有公交站点集合、公交站间线路集合和公交车线路集合，所述公交站点集合包含有所述城市公交线网中的所有公交站点，所述公交站间线路集合包含有所述城市公交线网中所有在公交站点对之间存在的公交站间线路，所述公交车线路集合包含有所述城市公交线网中的所有公交车线路；
根据所述公交拓扑网络数据，计算得到所述公交站点集合中各个公交站点的站点度中心性指标值和站点介数中心性指标值以及所述公交站间线路集合中各段公交站间线路的区间介数中心性指标值，其中，所述站点度中心性指标值用于表征对应公交站点与其它公交站点的关联程度及对应公交站点在周围相邻区域的区位重要程度，所述站点介数中心性指标值用于表征所有公交站点对之间的最短公交路径经过对应公交站点的次数多寡程度，所述区间介数中心性指标值用于表征所有经过对应公交站间线路的最短公交路径条数占总最短公交路径条数的比例大小程度；
根据所述公交拓扑网络数据，计算得到所述城市公交线网的公交线网有效性指标值，其中，所述公交线网有效性指标值用于表征所述城市公交线网中所有公交站点对之间客流传输效率的平均值大小程度；
根据所述公交拓扑网络数据和所述客流采集数据，计算得到所述公交站点集合中各个公交站点在城市公共安全事件影响时段内的客流OD站点度指标值和所述公交站间线路集合中各段公交站间线路在城市公共安全事件影响时段内的客流OD区间介数指标值，其中，所述客流OD站点度指标值用于表征对应公交站点的重要性在所述城市公共安全事件发生时受乘客出行选择行为影响的大小程度，所述客流OD区间介数指标值用于表征对应公交站间线路的重要性在所述城市公共安全事件发生时受乘客出行选择行为影响的大小程度；
根据所述公交拓扑网络数据和所述客流采集数据，计算得到所述公交站点集合中各个公交站点的乘客站点换乘度指标值，其中，所述乘客站点换乘度指标值用于表征对应公交站点在所述城市公共安全事件发生时换乘客流数量与上下客流数量的比例大小程度；
根据所述公交拓扑网络数据和所述车辆运行数据，计算得到所述公交车线路集合中各条公交车线路的车辆中心性指标值，其中，所述车辆中心性指标值用于表征对应公交车线路在所述城市公共安全事件发生时运行的实际发车间隔与期望发车间隔的偏离大小程度；
在站点度中心性指标、站点介数中心性指标、区间介数中心性指标、公交线网有效性指标、客流OD站点度指标、客流OD区间介数指标、乘客站点换乘度指标和车辆中心性指标上，分别根据对应的指标值与预设指标阈值的比较结果，判断目标对象是否为所述城市公交线网中的脆弱点，其中，所述目标对象包含有所述城市公交线网、所述公交站点集合中各个公交站点、所述公交站间线路集合中的各段公交站间线路和所述公交车线路集合中的各条公交车线路。
2.如权利要求1所述的城市公交线网脆弱点识别方法，其特征在于，在判断目标对象是否为所述城市公交线网中的脆弱点之后，所述方法还包括:
汇总在所述站点度中心性指标、所述站点介数中心性指标、所述区间介数中心性指标、所述公交线网有效性指标、所述客流OD站点度指标、所述客流OD区间介数指标、所述乘客站点换乘度指标和所述车辆中心性指标上判定的脆弱点，得到所述城市公交线网的脆弱点评价结果；
针对预设的应急保障目的，根据所述脆弱点评价结果确定需要保障的脆弱点，以便为应急预案的制定提供决策依据。
3.如权利要求1所述的城市公交线网脆弱点识别方法，其特征在于，根据所述公交拓扑网络数据，计算得到所述公交站点集合中各个公交站点的站点度中心性指标值和站点介数中心性指标值以及所述公交站间线路集合中各段公交站间线路的区间介数中心性指标值，包括：
按照如下公式计算得到所述公交站点集合中各个公交站点的站点度中心性指标值：
Figure FDA0003069488710000021
式中，i和j分别表示正整数，DCi表示所述公交站点集合中第i个公交站点的站点度中心性指标值，N表示所述公交站点集合中的公交站点数目，aij表示在所述第i个公交站点与所述公交站点集合中第j个公交站点之间是否存在公交站间线路的逻辑值；
和/或，按照如下公式计算得到所述公交站点集合中各个公交站点的站点介数中心性指标值：
Figure FDA0003069488710000022
式中，i、j和k分别表示正整数，BCk表示所述公交站点集合中第k个公交站点的站点介数中心性指标值，N表示所述公交站点集合中的公交站点数目，δij表示经过所述第i个公交站点和所述公交站点集合中第j个公交站点的最短公交路径条数，
Figure FDA0003069488710000023
表示经过所述第i个公交站点和所述第j个公交站点的且经过所述第k个公交站点的最短公交路径条数；
和/或，按照如下公式计算得到所述公交站间线路集合中各段公交站间线路的区间介数中心性指标值：
Figure FDA0003069488710000024
式中，i、j和x分别表示正整数，BCx表示所述公交站间线路集合中第x段公交站间线路的区间介数中心性指标值，M表示所述公交站点集合中所有公交站点对的最短公交路径总条数，N表示所述公交站点集合中的公交站点总数，
Figure FDA0003069488710000025
表示经过所述公交站点集合中第i个公交站点和第j个公交站点的公交车线路总数，
Figure FDA0003069488710000026
表示在经过所述第i个公交站点和所述第j个公交站点的所有公交车线路中经过所述第x段公交站间线路的公交车线路总数。
4.如权利要求1所述的城市公交线网脆弱点识别方法，其特征在于，根据所述公交拓扑网络数据，计算得到所述城市公交线网的公交线网有效性指标值，包括：
根据所述公交拓扑网络数据，获取所述公交站点集合中所有公交站点对的最短公交路径条数；
按照如下公式计算得到所述城市公交线网的公交线网有效性指标值Eff：
Figure FDA0003069488710000031
式中，i和j分别表示正整数，N表示所述公交站点集合中的公交站点总数，dij表示经过所述公交站点集合中第i个公交站点和第j个公交站点的最短公交路径条数。
5.如权利要求1所述的城市公交线网脆弱点识别方法，其特征在于，根据所述公交拓扑网络数据和所述客流采集数据，计算得到所述公交站点集合中各个公交站点在城市公共安全事件影响时段内的客流OD站点度指标值和所述公交站间线路集合中各段公交站间线路在城市公共安全事件影响时段内的客流OD区间介数指标值，包括：
按照如下公式计算得到所述公交站点集合中各个公交站点在所述城市公共安全事件影响时段内的客流OD站点度指标值：
Figure FDA0003069488710000032
式中，i、j、p和q分别表示正整数，
Figure FDA0003069488710000033
表示所述公交站点集合中第i个公交站点在所述城市公共安全事件影响时段内的客流OD站点度指标值，N表示所述公交站点集合中的公交站点总数，Ii表示所述第i个公交站点的效能指标值，Ij表示所述公交站点集合中第j个公交站点的效能指标值，wij表示在所述城市公共安全事件影响时段内的且在与所述第i个公交站点和所述第j个公交站点对应的公交站间线路上的客流量，
Figure FDA0003069488710000034
表示所述第j个公交站点的节点度，
Figure FDA0003069488710000035
表示所述公交站点集合中所有公交站点的节点度平均值，dip表示经过所述第i个公交站点和所述公交站点集合中第p个公交站点的最短公交路径条数，djq表示经过所述第j个公交站点和所述公交站点集合中第q个公交站点的最短公交路径条数；
和/或，按照如下公式计算得到所述公交站间线路集合中各段公交站间线路在所述城市公共安全事件影响时段内的客流OD区间介数指标值：
Figure FDA0003069488710000041
式中，i、j和k分别表示正整数，ek表示所述公交站间线路集合中经过所述公交站点集合中第k个公交站点的公交站间线路，
Figure FDA0003069488710000042
表示公交站间线路ek在所述城市公共安全事件影响时段内的客流OD区间介数指标值，N表示所述公交站点集合中的公交站点总数，lij表示经过所述公交站点集合中第i个公交站点和第j个公交站点的公交车线路，δOD(lij,ek)表示公交车线路lij在所述城市公共安全事件影响时段内经过所述公交站间线路ek的客流量，
Figure FDA0003069488710000043
表示所述公交车线路集合中所有公交车线路在所述城市公共安全事件影响时段内经过所述第k个公交站点的客流量。
6.如权利要求1所述的城市公交线网脆弱点识别方法，其特征在于，根据所述公交拓扑网络数据和所述客流采集数据，计算得到所述公交站点集合中各个公交站点的乘客站点换乘度指标值，包括：
将所述客流采集数据导入宏观交通仿真软件TransCAD，仿真得到所述公交站点集合中各个公交站点在城市公共安全事件影响时段内的下车人次、上车人次、下车换乘人次和上车换乘人次；
按照如下公式计算得到所述公交站点集合中各个公交站点的乘客站点换乘度指标值：
Figure FDA0003069488710000044
式中，i表示正整数，TranSi表示所述公交站点集合中第i个公交站点的乘客站点换乘度指标值，TPi A表示所述第i个公交站点在所述城市公共安全事件影响时段内的下车换乘人次，TPi B表示所述第i个公交站点在所述城市公共安全事件影响时段内的上车换乘人次，Pi A表示所述第i个公交站点在所述城市公共安全事件影响时段内的下车人次，Pi B表示所述第i个公交站点在所述城市公共安全事件影响时段内的上车人次。
7.如权利要求1所述的城市公交线网脆弱点识别方法，其特征在于，根据所述公交拓扑网络数据和所述车辆运行数据，计算得到所述公交车线路集合中各条公交车线路的车辆中心性指标值，包括：
根据所述车辆运行数据，提取出所述公交车线路集合中各条公交车线路在城市公共安全事件影响时段内的计划发车间隔、备车数量和在对应各段公交站间线路上的平均行程车速；
按照如下公式计算得到所述公交车线路集合中各条公交车线路在所述城市公共安全事件影响时段内的实际发车间隔值；
Figure FDA0003069488710000051
式中，s、x和y分别表示正整数，
Figure FDA0003069488710000052
表示所述公交车线路集合中第s条公交车线路在所述城市公共安全事件影响时段内的实际发车间隔值，Ts表示所述第s条公交车线路在所述城市公共安全事件影响时段内的周转时长，Ks表示所述第s条公交车线路在所述城市公共安全事件影响时段内的备车数量，Xu表示所述第s条公交车线路的上行公交站间线路总段数，
Figure FDA0003069488710000053
表示所述第s条公交车线路在第x段上行公交站间线路上的路程，
Figure FDA0003069488710000054
表示所述第s条公交车线路在所述城市公共安全事件影响时段内的且在第x段上行公交站间线路上的平均行程车速，Yd表示所述第s条公交车线路的下行公交站间线路总段数，
Figure FDA0003069488710000055
表示所述第s条公交车线路在第y段下行公交站间线路上的路程，
Figure FDA0003069488710000056
表示所述第s条公交车线路在所述城市公共安全事件影响时段内的且在第y段下行公交站间线路上的平均行程车速；
按照如下公式计算得到所述公交车线路集合中各条公交车线路在所述城市公共安全事件影响时段内的车辆中心性指标值：
Figure FDA0003069488710000057
式中，s表示正整数，VBCs表示所述公交车线路集合中第s条公交车线路在所述城市公共安全事件影响时段内的车辆中心性指标值，
Figure FDA0003069488710000058
表示所述第s条公交车线路在所述城市公共安全事件影响时段内的计划发车间隔。
8.一种城市公交线网脆弱点识别装置，其特征在于，包括有依次通信连接的数据获取模块、指标计算模块和脆弱点判断模块，其中，所述指标计算模块包括有静态脆弱性指标计算子模块和动态脆弱性指标计算子模块；
所述数据获取模块，用于获取城市公交线网的公交拓扑网络数据和在城市公共安全事件发生时记录的且所有公交车线路的车辆运行数据和客流采集数据，其中，所述公交拓扑网络数据包含有公交站点集合、公交站间线路集合和公交车线路集合，所述公交站点集合包含有所述城市公交线网中的所有公交站点，所述公交站间线路集合包含有所述城市公交线网中所有在公交站点对之间存在的公交站间线路，所述公交车线路集合包含有所述城市公交线网中的所有公交车线路；
所述静态脆弱性指标计算子模块，用于根据所述公交拓扑网络数据，计算得到所述公交站点集合中各个公交站点的站点度中心性指标值和站点介数中心性指标值以及所述公交站间线路集合中各段公交站间线路的区间介数中心性指标值，以及根据所述公交拓扑网络数据，计算得到所述城市公交线网的公交线网有效性指标值，其中，所述站点度中心性指标值用于表征对应公交站点与其它公交站点的关联程度及对应公交站点在周围相邻区域的区位重要程度，所述站点介数中心性指标值用于表征所有公交站点对之间的最短公交路径经过对应公交站点的次数多寡程度，所述区间介数中心性指标值用于表征所有经过对应公交站间线路的最短公交路径条数占总最短公交路径条数的比例大小程度，所述公交线网有效性指标值用于表征所述城市公交线网中所有公交站点对之间客流传输效率的平均值大小程度；
所述动态脆弱性指标计算子模块，用于根据所述公交拓扑网络数据和所述客流采集数据，计算得到所述公交站点集合中各个公交站点在城市公共安全事件影响时段内的客流OD站点度指标值和所述公交站间线路集合中各段公交站间线路在城市公共安全事件影响时段内的客流OD区间介数指标值，以及根据所述公交拓扑网络数据和所述客流采集数据，计算得到所述公交站点集合中各个公交站点的乘客站点换乘度指标值，以及根据所述公交拓扑网络数据和所述车辆运行数据，计算得到所述公交车线路集合中各条公交车线路的车辆中心性指标值，其中，所述客流OD站点度指标值用于表征对应公交站点的重要性在所述城市公共安全事件发生时受乘客出行选择行为影响的大小程度，所述客流OD区间介数指标值用于表征对应公交站间线路的重要性在所述城市公共安全事件发生时受乘客出行选择行为影响的大小程度，所述乘客站点换乘度指标值用于表征对应公交站点在所述城市公共安全事件发生时换乘客流数量与上下客流数量的比例大小程度，所述车辆中心性指标值用于表征对应公交车线路在所述城市公共安全事件发生时运行的实际发车间隔与期望发车间隔的偏离大小程度；
所述脆弱点判断模块，用于在站点度中心性指标、站点介数中心性指标、区间介数中心性指标、公交线网有效性指标、客流OD站点度指标、客流OD区间介数指标、乘客站点换乘度指标和车辆中心性指标上，分别根据对应的指标值与预设指标阈值的比较结果，判断目标对象是否为所述城市公交线网中的脆弱点，其中，所述目标对象包含有所述城市公交线网、所述公交站点集合中各个公交站点、所述公交站间线路集合中的各段公交站间线路和所述公交车线路集合中的各条公交车线路。
9.一种计算机设备，其特征在于,包括有通信相连的存储器和处理器，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于读取所述计算机程序，执行如权利要求1～7中任意一项所述的城市公交线网脆弱点识别方法。
10.一种存储介质，其特征在于,所述存储介质上存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，执行如权利要求1～7中任意一项所述的城市公交线网脆弱点识别方法。
CN202110535061.8A 2021-05-17 2021-05-17 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 Active CN113255979B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110535061.8A CN113255979B (zh) 2021-05-17 2021-05-17 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

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110535061.8A CN113255979B (zh) 2021-05-17 2021-05-17 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

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113255979A true CN113255979A (zh) 2021-08-13
CN113255979B CN113255979B (zh) 2022-04-15

Family

ID=77182264

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110535061.8A Active CN113255979B (zh) 2021-05-17 2021-05-17 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

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113255979B (zh)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113408833A (zh) * 2021-08-19 2021-09-17 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司 一种公共交通重点区域识别方法、装置及电子设备
CN113849942A (zh) * 2021-09-11 2021-12-28 宁波市规划设计研究院 基于复杂网络的公交网络分析方法、系统、存储介质及SP-Space模型
CN114626682A (zh) * 2022-02-17 2022-06-14 华录智达科技股份有限公司 一种考虑聚集区域的城市公交线网规划方法
CN117392854A (zh) * 2023-12-13 2024-01-12 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司 一种基于高速公路收费数据提取行政区域od方法

Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103871246A (zh) * 2014-02-10 2014-06-18 南京大学 基于路网空间关系约束Lasso的短时交通流预测方法
CN105388496A (zh) * 2015-10-30 2016-03-09 上海交通大学 基于gps的交通应用脆弱性检测系统及其方法
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
US20180147993A1 (en) * 2002-09-20 2018-05-31 Donnelly Corporation Method of manufacturing variable reflectance mirror reflective element for exterior mirror assembly
CN108920892A (zh) * 2018-09-30 2018-11-30 南京地铁集团有限公司 一种城市轨道交通站点脆弱性测量方法
CN109034654A (zh) * 2018-08-20 2018-12-18 中国民航大学 空中交通相依网络脆弱性的度量方法
CN109543934A (zh) * 2018-10-08 2019-03-29 北京交通大学 城市公交线网的综合指标的评价方法
CN109768894A (zh) * 2019-03-04 2019-05-17 中国民航大学 空中交通相依网络脆弱性识别与控制方法及系统
CN110188974A (zh) * 2019-04-01 2019-08-30 浙江交通职业技术学院 一种地铁交通网络脆弱性评估方法
CN111882241A (zh) * 2020-08-05 2020-11-03 北京交通大学 一种城市轨道交通网络韧性的评估方法
CN111950155A (zh) * 2020-08-14 2020-11-17 江苏师范大学 一种城市公共交通系统脆弱性评估方法

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20180147993A1 (en) * 2002-09-20 2018-05-31 Donnelly Corporation Method of manufacturing variable reflectance mirror reflective element for exterior mirror assembly
CN103871246A (zh) * 2014-02-10 2014-06-18 南京大学 基于路网空间关系约束Lasso的短时交通流预测方法
CN105388496A (zh) * 2015-10-30 2016-03-09 上海交通大学 基于gps的交通应用脆弱性检测系统及其方法
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
CN109034654A (zh) * 2018-08-20 2018-12-18 中国民航大学 空中交通相依网络脆弱性的度量方法
CN108920892A (zh) * 2018-09-30 2018-11-30 南京地铁集团有限公司 一种城市轨道交通站点脆弱性测量方法
CN109543934A (zh) * 2018-10-08 2019-03-29 北京交通大学 城市公交线网的综合指标的评价方法
CN109768894A (zh) * 2019-03-04 2019-05-17 中国民航大学 空中交通相依网络脆弱性识别与控制方法及系统
CN110188974A (zh) * 2019-04-01 2019-08-30 浙江交通职业技术学院 一种地铁交通网络脆弱性评估方法
CN111882241A (zh) * 2020-08-05 2020-11-03 北京交通大学 一种城市轨道交通网络韧性的评估方法
CN111950155A (zh) * 2020-08-14 2020-11-17 江苏师范大学 一种城市公共交通系统脆弱性评估方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
李彦瑾: ""基于路网压缩的城市路网脆弱路段识别"", 《公路交通科技》 *

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113408833A (zh) * 2021-08-19 2021-09-17 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司 一种公共交通重点区域识别方法、装置及电子设备
CN113849942A (zh) * 2021-09-11 2021-12-28 宁波市规划设计研究院 基于复杂网络的公交网络分析方法、系统、存储介质及SP-Space模型
CN113849942B (zh) * 2021-09-11 2024-01-30 宁波市规划设计研究院 基于复杂网络的公交网络分析方法、系统、存储介质及SP-Space模型
CN114626682A (zh) * 2022-02-17 2022-06-14 华录智达科技股份有限公司 一种考虑聚集区域的城市公交线网规划方法
CN117392854A (zh) * 2023-12-13 2024-01-12 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司 一种基于高速公路收费数据提取行政区域od方法
CN117392854B (zh) * 2023-12-13 2024-03-26 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司 一种基于高速公路收费数据提取行政区域od方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN113255979B (zh) 2022-04-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN113255979B (zh) 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
Kim et al. Evacuation route planning: scalable heuristics
CN109033718B (zh) 一种城市轨道交通线路失效的动态应急疏散方法
CN112862203B (zh) 一种确定区域消防站布局的方法、装置、设备及存储介质
CN110135092A (zh) 基于半局部中心性的复杂加权交通网关键节点识别方法
CN108053673A (zh) 一种路况预报方法、存储介质和服务器
CN109543934B (zh) 城市公交线网的综合指标的评价方法
CN104424812B (zh) 一种公交到站时间预测系统和方法
CN109859505B (zh) 高速站点的预警处理方法、装置、服务器和介质
CN109002959A (zh) 一种基于大数据的危化品运输风险预测系统
CN108694516A (zh) 一种基于大数据的危化品运输风险预测方法
CN108108859A (zh) 一种基于大数据分析的交通管理勤务优化方法
CN114443303A (zh) 资源分配方法、装置、设备及介质
CN108694517A (zh) 一种基于大数据的危化品运输风险因素的统计和分析方法
CN113899381B (zh) 用于生成路线信息的方法、装置、设备、介质和产品
CN110991913A (zh) 繁忙机场高峰时间拥堵风险分析方法
CN113177046B (zh) 路网拓扑图的生成方法、装置、设备及存储介质
Song et al. Traffic prediction based route planning in urban road networks
CN115018374A (zh) 一种城市公交韧性评价方法、装置及计算机设备
CN111310340A (zh) 基于人类移动的城市区域交互异常关系识别方法及设备
CN109325617A (zh) 一种城市交通状态预测方法及装置
Sun et al. Route recommendation for evacuation networks using MMPP/M/1/N queueing models
CN115063175A (zh) 店铺服务范围划定方法、系统、计算机设备及存储介质
CN112598305B (zh) 基于局域结构流量的城市路网重要节点识别方法
CN114519500A (zh) 道路安全风险等级的确定方法、装置、设备及存储介质

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