Document
拖动滑块完成拼图
个人中心

预订订单
商城订单
发布专利 发布成果 人才入驻 发布商标 发布需求

请提出您的宝贵建议,有机会获取IP积分或其他奖励

投诉建议

在线咨询

联系我们

龙图腾公众号
首页 专利交易 IP管家助手 科技果 科技人才 积分商城 国际服务 商标交易 会员权益 需求市场 关于龙图腾
 /  免费注册
到顶部 到底部
清空 搜索
当前位置 : 首页 > 专利喜报 > 东南大学李旭获国家专利权

东南大学李旭获国家专利权

买专利卖专利找龙图腾,真高效! 查专利查商标用IPTOP,全免费!专利年费监控用IP管家,真方便!

龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种基于动态拓扑重构的道路网络交通分流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:CN120014830B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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:202510211543.6,技术领域涉及:G08G1/01;该发明授权一种基于动态拓扑重构的道路网络交通分流方法是由李旭;周歆怡;董仕;杜依南;韦坤;王海涛设计研发完成,并于2025-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

一种基于动态拓扑重构的道路网络交通分流方法在说明书摘要公布了:本发明公开一种基于动态拓扑重构的道路网络交通分流方法。该方法通过识别异常事件并确定影响范围,精准定位异常事件位置及受影响节点集合。通过动态更新节点表示,将事件特征传播至受影响范围内的节点,并根据节点与核心节点的距离及事件严重程度进行动态衰减。在此基础上,通过降低受影响区域的连接权重,增强绕行路径的连接权重,进行动态邻接矩阵的重构。最后,基于重构后的邻接矩阵,结合路径规划算法,综合评估路径的通行效率与拥塞程度,生成最优分流路径并按比例分配流量。本发明通过动态网络重构与智能路径规划,有效缓解了异常事件引发的交通拥堵,提升了交通网络的应急响应能力与整体通行效率。

本发明授权一种基于动态拓扑重构的道路网络交通分流方法在权利要求书中公布了:1.一种基于动态拓扑重构的道路网络交通分流方法,其特征在于,首先通过识别异常事件的位置与影响范围,动态更新网络节点的特征表示,并基于节点间的地理距离、拓扑关系及事件严重程度对节点特征进行调整;然后在此基础上,动态更新网络邻接矩阵,降低受影响区域节点之间的连接权重,增强潜在绕行路径的连接权重,反映事件引起的通行能力变化与流量重分配需求;最终通过路径规划算法生成候选分流路径集合,综合评估路径容量利用率、通行时间和路径成本,选取最优分流路径,并按比例进行流量分配,动态调整路径权重,形成高效的分流策略,实现异常事件影响下交通流的科学重分配与网络通行效率的提升;所述方法包括以下步骤: 步骤S1:异常事件识别与影响范围确定; 步骤S2:节点动态表示更新; 步骤S3:动态邻接矩阵更新; 步骤S4:分流路径的生成与优化; 步骤S3所述的动态邻接矩阵更新,具体如下: 步骤S3:动态邻接矩阵的更新 基于更新后的节点表示,需要动态调整网络的连接关系,以反映事件导致的交通通行能力削弱与流量重新分配;具体包含以下子步骤: 子步骤S31:受影响路段权重更新 对于受事件影响的节点集合vaffected,需要降低其之间的连接强度,以反映异常事件对交通通行能力的削弱;更新后的动态邻接矩阵定义为: 其中,为原始邻接矩阵,为节点动态表示与原始特征的偏离率,α为连接强度调节参数,控制权重削弱的幅度; 子步骤S32:潜在绕行路径分流更新 对于受影响节点之外的节点,需要增强其与非受影响节点之间的连接权重,鼓励流量向绕行路径重新分配;更新后的动态邻接矩阵定义为: 其中,为原始邻接矩阵,β为绕行路径权重调节参数,dmax为最大允许绕行距离,基于网络的实际交通模式的统计特性得到,dvi,vk为节点间地理距离; 子步骤S33:整体路网连通性调整 基于上述步骤S31得到的受影响区域邻接矩阵和S32得到的潜在绕行路径邻接矩阵将其加权融合得到最终生成的动态邻接矩阵: 其中γ为可学习的权重融合系数,当γ→1优先考虑受影响区域的连接削弱,强调事件对网络的直接影响,当γ→0优先考虑绕行路径的权重增强,促进流量向未受影响区域分流; 步骤S4所述的分流路径的生成与优化,具体如下: 动态邻接矩阵更新完成后,基于动态邻接矩阵的路径规划算法,生成候选分流路径集合,并综合考虑网络容量、绕行时间与通行效率指标,选择最优路径,并合理分配流量; 使用S3最终得到的动态邻接矩阵作为输入,结合最短路径算法,生成候选分流路径集合P={p1,p2,...,pk},其中pi={v1,v2,...,vm},k为候选路径数量;同时为保证路径的实际可行性,限制候选路径的长度和绕行成本: Lpi≤ψ1·Ldirect,Cpi≤ψ2·Cdirect, 其中,Lpi和Ldirect为路径pi的长度与直接路径长度,Cpi和Cdirect为路径pi通行时间与直接路径通行时间,ψ1,ψ2为绕行成本系数; 对于每条候选路径pi∈P,计算容量利用率其中Qij,Cij分别为路径中每条边的流量和容量;通行时间其中Tij为路径中每条边的通行时间;综合考虑容量利用率与通行时间的权衡成本,计算路径成本Cp,再将候选路径按照路径成本进行排序,选择成本最小路径作为最优路径popt Cp=λ·Up+1-λ·Tp 其中,λ∈[0,1]为容量与时间的权重平衡系数; 为了避免单一路径过载,对最优路径popt和其他候选路径p∈P按比例分配流量: 其中Qtotal为需要分流的总流量; 将分流路径及流量分配比例作为最终分流策略输出,及最终输出最优路径popt,路径流量分配比例提供分流节点及引导信息,用于交通诱导系统实施;可结合实时监测路径执行效果,记录流量变化、通行时间和延误数据,根据反馈结果动态调整路径权重,优化下一轮策略。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人东南大学,其通讯地址为:211102 江苏省南京市江宁区东南大学路2号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息,力求客观、公正,但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解,仅供参考使用,不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。