申请/专利权人：东南大学

申请日：2021-07-28

公开（公告）日：2024-04-05

公开（公告）号：CN113642162B

主分类号：G06F30/20

分类号：G06F30/20;G06F30/18;G06Q50/26

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.05#授权;2021.11.30#实质审查的生效;2021.11.12#公开

摘要：本发明公开了一种城市道路交通应急预案仿真综合分析方法，具体包括：步骤1是基于城市交通系统仿真平台选取分析指标集；步骤2是路网常态化交通状况仿真；步骤3是道路交通突发事件下路网交通状况仿真；步骤4是备选应急预案实施后路网交通状况仿真；步骤5是实施前后分析指标数据统计及处理；步骤6是基于模糊综合分析法进行综合分析。本发明技术利用城市交通系统仿真平台，实现了在道路交通应急预案实施前对其进行快速、准确地量化综合分析，改变了传统应急预案分析中事后分析以及依赖个人经验的局限性，使对应急预案的分析更加全面科学，提高城市道路交通的综合管理和应急管理能力。

主权项：1.一种城市道路交通应急预案仿真综合分析方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，基于城市交通系统仿真平台，从其分析体系中选择对城市道路交通应急预案进行综合分析的分析指标集；所述分析指标集包括四个方面，分别为居民出行效率、道路网络运行效率、能源消耗与环境影响以及交通系统经济效能；其中，居民出行效率包括以下指标：平均出行距离、第95百分位出行距离、平均出行时耗、第95百分位出行时耗和居民出行延误比；道路网络运行效率包括以下指标：路网平均行程车速、路网干道拥堵率、路网交叉口拥堵率、路段平均饱和度、节点平均饱和度、路段负荷均衡度、节点负荷均衡度和公交运营车速；能源消耗与环境影响包括以下指标：全网络能源消耗总量、全网络大气污染物排放量、路网污染物排放量、单位客运周转率能耗和机动车污染人均出行排放量；交通系统经济效能包括以下指标：居民出行时间成本、交通系统运营成本、居民平均广义出行成本、车均运营成本、全交通网络总成本和交通拥堵直接经济损失；步骤2，根据城市的道路网络、交通需求数据，在城市交通系统仿真平台中建立城市交通仿真系统，对其路网常态化交通运行状况进行仿真，将路网常态化交通运行状况仿真结果与真实数据进行检验并相一致，在此基础上，提取步骤1所选择的分析指标集对应的数据；步骤3，基于步骤2建立的城市交通仿真系统，将道路交通突发事件的特征以及突发事件对道路交通的影响在该系统中进行建模与仿真，获得突发事件下路网的交通运行状况，并提取步骤1所选择的分析指标集对应的数据；步骤4，根据道路交通突发事件的特征以及突发事件对道路交通的影响制定至少一个备选应急预案，并在城市交通仿真系统中对各备选应急预案进行建模与仿真，获得各备选应急预案实施后路网的交通运行状况，并提取步骤1所选择的分析指标集对应的数据；步骤5，分别统计路网常态化、突发事件下以及各备选应急预案实施后三种交通运行状况仿真的分析指标集数据，并进行预处理；步骤6，采用模糊综合分析法对路网常态化、突发事件下以及各备选应急预案实施后的交通运行状况仿真结果分别进行综合分析，得到路网常态化、突发事件下以及各备选应急预案实施后各自对应的综合分析值，将综合分析值大于突发事件下的综合分析值的备选应急预案挑选出来，并从中选择综合分析值最大的备选应急预案作为最优应急预案；所述采用模糊综合分析法对路网常态化、突发事件下以及各备选应急预案实施后的交通运行状况仿真结果分别进行综合分析，得到路网常态化、突发事件下以及各备选应急预案实施后各自对应的综合分析值，具体过程如下：6.1，将分析指标集作为综合分析的因素集U，将因素集U划分为4个因素子集，即U＝{居民出行效率U1，道路网络运行效率U2，能源消耗与环境影响U3，交通系统经济性能U4}，各因素子集中的因素为：U1＝{平均出行距离u11，第95百分位出行距离u12，平均出行时耗u13，第95百分位出行时耗u14，居民出行延误比u15}；U2＝{路网平均行程车速u21，路网干道拥堵率u22，路网交叉口拥堵率u23，路段平均饱和度u24，节点平均饱和度u25，路段负荷均衡度u26，节点负荷均衡度u27，公交运营车速u28}；U3＝{全网络能源消耗总量u31，单位客运周转率能耗u32，路网污染物排放量u33，全网络大气污染物排放量u34，机动车污染物人均出行排放量u35}；U4＝{居民出行时间成本u41，交通系统运营成本u42，全交通网络总成本u43，车均运营成本u44，居民平均广义出行成本u45，交通拥堵直接经济损失u46}；综合分析的分析集V采用[0，100]分数标准，将分析等级按分数均分为五等，其中，分数区间[90,100]对应的分析等级为优，其中间值为r1＝95；[80,90对应的分析等级为良，其中间值为r2＝85；[70,80对应的分析等级为一般，其中间值为r3＝75；[60,70对应的分析等级为较差，其中间值为r4＝65；[0,60对应的分析等级为差，其中间值为r5＝60；6.2，对于有明确分析标准的因素，包括u13、u14、u15、u21、u22、u23、u24、u25和u28，采用升或降半梯形隶属函数来确定各因素分别在不同分析等级下的隶属度；具体过程如下：6.2.1，对于因素值越大越差的因素采用降半梯形隶属函数来确定各因素对应的隶属度，因素值越大越差的因素包括u13、u14、u15、u22、u23、u24和u25，则： 6.2.2，对于因素值越大越好的因素采用升半梯形隶属函数来确定各因素对应的隶属度，因素值越大越好的因素包括u21和u28，则： 其中，分别表示因素uij对应于分析等级1、k、5的隶属度，i表示因素集U中的第i个因素子集，j表示因素子集中第j个因素，rijk-1、rijk、rijk+1分别为各因素在分析等级下k-1、k、k+1的临界值；6.3，对于无明确分析标准的因素，包括u11、u12、u26、u27、u31、u32、u33、u34、u35、u41、u42、u43、u44、u45和u46，采用专家评定或模糊聚类方法确定各因素分别在不同分析等级下的隶属度；6.4，结合6.2和6.3得到所有因素在不同分析等级下的隶属度矩阵，分别采用层次分析法得到突发事件下以及各备选应急预案实施后各自对应的综合分析值；具体过程如下：6.4.1，将因素集U中的各因素子集划分为互相独立的层次，包括居民出行效率、道路网络运行效率、能源消耗与环境影响和交通系统经济性能四个层次，每个层次中的因素作为各层次对应的下层；6.4.2，对于每个层次，用其对应的下层中的因素构造判断矩阵，则判断矩阵如下：A＝ajkn×n其中，A表示判断矩阵，ajk表示因素uij与uik对于Ui的相对重要程度，akj为ajk的倒数，Ui表示第i个独立的层次，uij、uik分别表示第i个独立的层次对应的下层中的第j、k个因素，i＝1,…,m，j,k＝1,…,n，m表示因素集U中因素子集的个数，n表示因素子集中因素的个数，m＝4；采用9标度法对相对重要程度进行赋值；6.4.3，根据上一步构造的判断矩阵，计算因素ui1,…,uin各自相对于Ui的相对权重w1,w2,…,wn，并进行一致性检验；6.4.4，将每个层次的权重与该层次对应的下层中的各因素的权重相乘，得到最终权重W＝w11,w12,…,w21,w22,…,wij,…,wmn；6.4.5，根据所有因素在不同分析等级下的隶属度矩阵R和权重W，选择环合法合成算子求得模糊向量D： 6.4.6，根据模糊向量D与分析等级中间值向量r＝r1,r2,r3,r4,r5T点积得到模糊合成值，即综合分析值B：B＝D·r＝d1,d2,d3,d4,d5·r1,r2,r3,r4,r5T其中，wij表示第i个因素子集中的第j个因素的最终权重，表示第i个因素子集中的第j个因素对于分析等级k的隶属度，dk表示突发事件下或者各备选应急预案实施后的交通运行状况对于分析等级k的隶属度，rk表示分析等级k的中间值，k＝1,2,3,4,5。

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