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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种基于双分量神经粗糙微分方程的路网综合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：CN121435156B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202512002248.2，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于双分量神经粗糙微分方程的路网综合韧性评估方法是由臧笛;刘奕玥;唐克双;张军旗;朱宏设计研发完成，并于2025-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双分量神经粗糙微分方程的路网综合韧性评估方法在说明书摘要公布了：本发明属于智能交通领域，具体涉及一种基于双分量神经粗糙微分方程的路网综合韧性评估方法，包括以下步骤：步骤1：基于城市路网的历史交通速度数据和拓扑结构数据，构建高低频双分量特征信息；步骤2：构建双分量神经粗糙微分方程模型，求解高频和低频时空特征表示，融合高、低频双分量时空特征，输出速度预测结果；步骤3：构建路网综合韧性指标；步骤4：路网综合韧性评估。实验结果表明，相比其他预测方法，本发明不仅具备更优的交通速度预测性能，还能够提供更全面、动态且可靠的路网韧性评估结果，为极端天气下城市交通系统的管理决策与韧性增强提供有效的技术支持。

本发明授权一种基于双分量神经粗糙微分方程的路网综合韧性评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双分量神经粗糙微分方程的路网综合韧性评估方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：基于城市路网的历史交通速度数据和拓扑结构数据，构建高低频双分量特征信息；首先将原始速度数据分解为季节序列和趋势序列，然后基于粗糙路径理论，分别对季节序列和趋势序列做对数签名变换及三次样条插值操作，得到高频路径特征和低频路径特征； 步骤2：构建双分量神经粗糙微分方程模型，包括上下两路，分别为高频神经粗糙微分方程分支和低频神经粗糙微分方程分支，基于双分量神经粗糙微分方程求解高频和低频时空特征表示，融合高、低频双分量时空特征，输出速度预测结果； 步骤3：构建路网综合韧性指标；路网综合韧性指标融合了以速度预测结果为代表的功能韧性指标以及以路网固有的结构特征为代表的结构韧性指标，兼顾两方优势，构建出四个时变韧性子指标，并进行融合； 步骤4：基于综合韧性指标计算城市路网综合韧性指标的时变曲线，实现路网综合韧性的时变评估；根据所构建的综合韧性指标和路网韧性评估算法，以历史正常天气下的综合韧性指标为基准，计算突发扰动下城市交通综合韧性指标的时变曲线；通过对该曲线进行积分运算，最终获得城市交通路网的韧性量化评估结果； 步骤3具体为： 步骤3.1：构建并计算瞬时通行活力子指标，如公式35和36所示： 公式35为度中心性计算公式： 35 其中，是节点总数，为节点索引，为计算为节点的度，即与节点直接相连的邻居节点的数量，度中心性反映了局部连通性的强弱； 公式36为瞬时通行活力子指标的计算公式： 36 其中，表示节点的速度预测结果，表示节点的度中心性，为标准归一化操作，为瞬时通行活力子指标； 步骤3.2：构建并计算关键枢纽效能子指标，如公式37和38所示； 公式37为介数中心性的计算公式： 37 其中表示不同的节点索引，表示节点集合，为节点到节点之间的最短路径总数，为节点到之间所有的最短路径中经过节点的路径数量； 公式38为关键枢纽效能子指标的计算公式： 38 其中表示速度预测结果，表示节点的介数中心性，为标准归一化操作，为关键枢纽效能子指标； 步骤3.3：构建并计算暴雨集散潜能子指标，如公式39和40所示； 公式39为接近中心性的计算公式： 39 其中为节点和节点之间的最短路径距离，表示节点到所有其他节点最短路径距离之和，是节点总数； 公式40为暴雨集散潜能子指标的计算公式： 40 其中表示速度预测结果，表示节点的接近中心性，为标准归一化操作，为暴雨集散潜能子指标； 步骤3.4：构建并计算核心扩散能力子指标，如公式414243所示； 公式4142为特征向量中心性的计算公式，公式41为一个递归定义，表示节点的中心性得分与其所有邻居的得分之和成正比；表述为公式42所示的矩阵形式，其中，表示图的邻接矩阵，向量中的元素节点的特征向量中心性值，为矩阵对应的主特征值；公式43为核心扩散能力子指标的计算公式，表示速度预测结果，表示节点的特征向量中心性，为标准归一化操作，为核心扩散能力子指标； 41 42 43 步骤3.5：融合子指标并计算路网综合韧性指标； 公式44采用加权融合算法对上述步骤中涉及的四个时变韧性子指标进行融合，分别代表了瞬时通行活力子指标、关键枢纽效能子指标、暴雨集散潜能子指标、核心扩散能力子指标，分别代表了四个子指标所对应的权重，默认情况下，四者取值皆为0.25，表示路网综合韧性指标； 44。

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