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龙图腾网获悉重庆交通大学申请的专利一种基于SOBOL敏感性分析的城市LID设施布局优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119312451B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411417076.4，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权一种基于SOBOL敏感性分析的城市LID设施布局优化方法是由陈垚;程麒铭;何旸;苏义鸿;刘非;刘臻;朱家悦;饶烨;肖泓俊;王开丰;邹高菊;孟朝韩;肖文宇设计研发完成，并于2024-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于SOBOL敏感性分析的城市LID设施布局优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于SOBOL敏感性分析的城市LID设施布局优化方法，其特征在于，先建立研究城市区域的SWMM模型，在SWMM模型中构建节点溢流量与LID方案建设成本的函数关系，采用SOBOL法对每个子汇水区域的LID设施的布设规模参数进行全局敏感性分析，并根据参数敏感性分析结果调整优化筛选出的敏感变量的LID设施布设面积，对比分析参数优化前后的Pareto最优解集，获得更优的城市LID设施布局方案。故相对于现有技术，本方法通过增加敏感区域LID布设面积提高节点溢流量的削减效果，减少不敏感区域LID布设面积以降低方案建设成本；故本发明计算效率更高，且使得LID空间布局更加合理。

本发明授权一种基于SOBOL敏感性分析的城市LID设施布局优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于SOBOL敏感性分析的城市LID设施布局优化方法，其特征在于，先建立研究城市区域的SWMM模型，在SWMM模型中构建节点溢流量与LID方案建设成本的函数关系，采用SOBOL法对每个子汇水区域的LID设施的布设规模参数进行全局敏感性分析，考察参数对节点溢流影响的显著性程度；随后利用MATLAB软件platEMO4.0平台中的NSGA-II算法寻找LID设施空间布局的Pareto最优解集，并根据参数敏感性分析结果调整优化筛选出的敏感变量的LID设施布设面积，对比分析参数优化前后的Pareto最优解集，获得更优的城市LID设施布局方案； 本方法包括以下步骤： 步骤a：获取研究城市区域相关建模的基础资料，在SWMM软件中建立城市的SWMM模型；基于SWMM软件，根据城市的管网走向、建筑物和街道分布，划分子汇水区，将研究区域划分为x个子汇水区；完成对SWMM模型的参数率定；最后成功构建城市完整的SWMM模型并导出inp文件； 步骤b：在各个子汇水区域上布设LID设施，LID设施数量为y种；以x个子汇水区域上的y种LID设施的布设面积为模型自变量，共计z个自变量，z＝x·y；基于matlab软件，以LID设施建设成本与节点溢流量为2个目标函数，建立多目标优化模型，在多目标优化模型上建立LID设施建设成本的函数关系，即： 式中：f1为研究区域LID设施建设成本函数，单位为元；i为子汇水区域数量，i＝1，2，3，…，x；j为LID设施类型，j＝1，2，…，y；Sij为第i个子汇水区域上第j类LID设施面积；Mj为第j类LID设施单位面积建设成本； 利用matlab的函数命令封装建设成本函数； 步骤c：建立节点溢流量的函数关系式； minf2＝gSij2 式中：f2为节点溢流量，单位为m3s；g为SWMM模型计算与结果提取函数，由matlab编程取得； 利用matlab的函数命令封装节点溢流量函数； 步骤d：上述两个步骤开发了相应程序封装了建设成本和节点溢流量两个函数，即paper1_problemYL2x与paper1_problemCB2x，完成了建设成本与节点溢流量之间相互关联的准备工作，使得其满足platEMO平台的数据接口形式，便于后续利用平台的NSGA-Ⅱ进化算法进行方案成本和节点溢流量的求解过程； 基于platEMO平台，设置约束条件如下： 式中：S′i为第i个子汇水区域面积； 按照platEMO平台自定义问题的求解步骤，首先利用参数encoding定义x个子汇水区域上的y种LID设施，即共z个变量的编码方式，采用ones函数创造由1值组成的1行，z列的矩阵；接着利用参数lower定义z个自变量的下界，采用zeros函数创建由0值组成的1行，z列的矩阵，即每种LID设施最小布设面积为0；利用参数upper定义每个自变量的上界；利用参数objFcn，使两个问题函数建设成本和节点溢流量最小化；最后利用参数conFcn，当且仅当约束违反值小于等于零时，该约束被满足，按上述步骤完成其他子汇水区域的处理；使得后续进行求解建设成本与节点溢流量的函数关系时，即可以成功调用platEMO平台的进化算法进行模拟分析； 步骤e：采用SOBOL敏感性分析法，对步骤a中的z个自变量参数进行敏感性分析，分析过程采用matlab编程而得，具体如下： 1由于共有z个参数，故参数维度D设置为z，为了对称采样，故扩展参数维度M＝D*2；设置采样点个数N＝5000，即抽样组数5000组；设定每个参数的上下限，采用zeros函数设置1行81列的0矩阵为每个参数的下限，命为MIN；上限为每个参数不可超过该子汇水区的总面积，命为MAX，由于每个汇水区布设3种LID，故为了采样均匀，对MAX数组进行了除以3的处理； 2采用sobolset函数，根据参数维度M生成均匀分布的样本点，命为p；建立for循环函数，筛选从1至N的样本点，逐一获取p的样本命为r，其范围r＝Min+r.*Max-Min；最终将抽样结果分配至矩阵R当中，即N×M的参数矩阵； 3将矩阵R拆分为矩阵A，矩阵B；其中，矩阵R前D列划为矩阵A，即格式为N×D，第D+1列开始至M则划为矩阵B，即格式为N×D；根据矩阵A、B构造矩阵ABii＝1，2，…，D，具体过程为建立for循环函数从1至D将矩阵B中的第i列替换矩阵A的i列，其余列不变，则可替换D次，共计D个AB矩阵； 4上述步骤得到A、B、ABii＝1，2，…，D这些矩阵，共计D+2*N组输入数据，这样可计算出D+2*N组Y值；将D+2*N组输入数据输入步骤a中构建的节点溢流量函数中求解得出YA、YB、YABii＝1，2，…，D值； 5计算主效应指数Si，其公式为： 式中：Xi为第i个自变量；Y为目标变量；E[Y|Xi]表示输入第i个自变量X的条件下输出目标变量Y的平均值；Vxi为方差运算符，将其他变量固定时输入自变量Xi进行方差计算；VY为输出目标变量Y的总方差，表示所有自变量X1，X2，…，Xk共同作用下输出目标变量Y的方差；Si为一阶敏感性指数，即第i个自变量对输出目标变量Y的直接贡献，且不考虑自变量间的交互作用； 具体计算过程通过matlab编程而得，如下： 采用zeros函数定义VX与Si，其格式为D，1，建立for循环函数，从1至N，计算每一行的VXi值，VXi＝VX+YB*YAB-YA；VXiN即为每个参数变量的VX值，VY格式则定义为[YA；YB],1，[YA；YB]为YA和YB矩阵堆叠而成；最终计算出Si＝VXVY； 6计算总效应指数STi，其公式为： 式中：X～i为剔除第i个自变量X后的剩余变量；E[Y∣X_～i]表示输入剔除第i个自变量X后剩余变量条件下输出目标变量Y的平均值；V～xi为方差运算符，表示剔除第i个自变量X后剩余变量的方差计算；STi为第i个自变量X对输出目标变量Y的影响，包括自变量间的交互作用； 具体计算过程通过matlab编程而得，如下： 采用zeros函数定义EX与STi，其格式为D，1，建立for循环函数，从1至N，计算每一行的EXi值，EXi＝EX+YA-YAB^2；EXi2*N即为每个参数变量的EX值，VY定义如上所述，故计算得出STi＝EXVY； 步骤f：将分析计算出的x个子汇水区域以节点溢流量为目标变量的SOBOL敏感性指数按参数大小排序，如果敏感性指数大于设定值，则判断该子汇水区域的节点溢流量为敏感变量； 步骤g：上述步骤完成了节点溢流量函数关系的构建以及筛选出了敏感变量；基于platEMO平台，利用平台的NSGA-Ⅱ进化算法进行方案成本和节点溢流量的求解，求解过程中算法评价不低于10000次，并根据敏感性对各子汇水区域进行调整； 调整过程为：在约束条件下，首先将其余不属于敏感变量的子汇水区域LID设施的布设面积削减至0，然后将属于敏感变量的子汇水区域LID设施的布设面积逐步增加额定数值，每增加一次布设面积，都利用步骤b、c的成本函数paper1_problemCB2x与节点溢流量函数paper1_problemYL2x计算出调整后的节点溢流值与成本值，并将其与进化算法未调整前的pareto曲线进行对比，如果调整后方案更靠近坐标原点则证明比进化算法未调整前的方案更优，最后直到再增加的面积会使LID布设规模超过该区域总面积则停止，进而可得到NSGA-II算法优化后的pareto求解结果。

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