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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种基于图神经网络与综合韧性计算的交通韧性评估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：CN118446074B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202410085174.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于图神经网络与综合韧性计算的交通韧性评估方法是由臧笛;丁永杰;朱宏;唐克双;崔哲;张军旗;程久军;卫志华设计研发完成，并于2024-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图神经网络与综合韧性计算的交通韧性评估方法在说明书摘要公布了：本发明涉及智能交通领域，提出了一种基于图神经网络与综合韧性计算的交通韧性评估方法。包括步骤：步骤1，基于原始交通速度数据，采用动态图神经网络模型进行功能性指标即交通速度预测；步骤2，基于原始交通速度数据，构建交通路网的空间物理拓扑结构，进行结构性指标计算；步骤3，融合功能及结构指标构建综合评价指标，并结合所设计的综合韧性评估算法实现城市交通路网韧性评估。根据在公开数据集PEMS‑BAY上的实验，与其他最新且受认可的方法相比，本发明能够更准确地进行城市交通路网的韧性评估。

本发明授权一种基于图神经网络与综合韧性计算的交通韧性评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络与综合韧性计算的交通韧性评估方法，其特征在于，包括步骤： 步骤1：基于原始交通速度数据，采用动态图神经网络模型进行功能性指标即交通速度预测； 步骤2：基于原始交通速度数据，构建交通路网的空间物理拓扑结构，进行结构性指标计算； 步骤3：融合功能性指标及结构性指标构建综合评价指标，并结合综合韧性评估算法实现城市交通路网韧性评估； 所述步骤1： 所述动态图神经网络模型包含五个子模块，分别是多尺度分解模块、局部-全局时序卷积模块、线性映射层模块、动态图卷积模块与全连接层模块；其中： 所述多尺度分解模块，用于将原始交通速度数据分解为季节周期数据和趋势周期数据； 所述局部-全局时序卷积模块，用于处理季节周期数据，得到季节周期特征矩阵； 所述线性映射层模块，用于处理趋势周期数据，着重提取了暴雨下速度数据的不平稳性变化规律，得到趋势性特征矩阵； 所述多层动态空间特征提取模块，在静态图卷积神经网络的前向和后向转移矩阵的基础上增加了时序转移矩阵，所述时序转移矩阵与前向和后向转移矩阵相互补充，捕捉图中节点数据的动态变化，从而提高模型对时空数据的建模能力； 所述全连接层模块即前一层的所有神经元与当前层的每个神经元相连接，从而实现信息的全局传递和特征的组合，将模型学到的高维隐藏时空特征映射成时空速度数据； 交通速度预测的具体步骤包括： 步骤1.1：使用多尺度分解将原始交通速度数据分解为季节周期数据和趋势周期数据； 步骤1.2：将步骤1.1得到的季节周期数据和趋势周期数据分别输入到局部-全局时序卷积模块和线性映射层，对下雨阶段的两类数据特征分别处理，提取局部-全局季节周期特征与不平稳的趋势周期特征；融合时空信息特征，构建自适应天周期、周周期和空间特征矩阵；最终生成高维时空特征矩阵； 步骤1.3：将步骤1.2得到的高维时空特征矩阵输入到多层动态图卷积网络，得到高维隐藏时空特征； 步骤1.4：将步骤1.3得到的高维隐藏时空特征经过全连接层得到预测的未来时空速度数据； 所述步骤3包括： 步骤3.1:融合功能性指标及结构性指标构建路网综合韧性指标 结构韧性指标计算方法如公式所示，功能韧性指标计算方法如公式所示，综合韧性指标计算方法如公式所示，综合韧性能力计算方法如公式所示： 式中： 分别是节点的节点度中心性、节点结束中心性、节点可达性； 是步骤1中预测的未来时空速度数据中某一时刻节点的速度值； 、、和分别是节点的经极大极小标准化操作计算得到的标准化节点度中心性、标准化节点介数中心性和标准化节点可达性以及标准化速度，为结构韧性指标，为功能韧性指标； 为节点的综合韧性指标，是结构韧性指标和结构韧性指标的乘积； 是城市交通路网的综合韧性指标，和分别是暴雨和常规天气下的城市交通路网综合韧性指标，是暴雨天气下的城市交通路网综合韧性能力； 步骤3.2:基于路网综合韧性指标，设计综合韧性评估算法，实现路网韧性的评估； 所述综合韧性评估算法，其输入包括：城市交通路网历史速度标签值，城市交通路网历史降水量，评估的时间段城市交通路网速度预测值，非暴雨天集合以及一周内第天非暴雨天集合；其输出为暴雨影响下的时变综合韧性能力和综合韧性评估值； 所述综合韧性评估算法，包括步骤： 步骤3.2.1：计算非暴雨影响下的一周时变综合韧性指标； 步骤3.2.2：计算暴雨影响下的时变综合韧性指标； 步骤3.2.3：计算暴雨影响下的时变综合韧性能力，对时变综合韧性能力求积分得出综合韧性评估值。

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