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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种基于多维渗流评价社区生活韧性的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：CN119168484B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202411379834.8，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权一种基于多维渗流评价社区生活韧性的方法是由沈尧;徐子寒;刘乐峰;赫磊设计研发完成，并于2024-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多维渗流评价社区生活韧性的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多维渗流评价社区生活韧性的方法，包括以下步骤：采集研究区域的道路数据和POIs数据；计算每条道路的中点，并将POIs连接到最近的道路中点；使用初始建模方法建立道路网络G1；使用对偶建模方法建立道路网络G2；构建网络子图Giv,e；对网络子图Giv,e执行渗流过程；绘制可获取某类服务比例曲线，并计算该曲线的积分面积作为社区生活韧性。本发明基于网络渗流方法，利用多维渗流测度生活韧性的方法，将传统可达性指标拓展到社区韧性维度；使用社区道路的多维属性作为渗流权重，避免需要事先预设扰动场景和数据输入的前置环境，而回到社区自身的物理空间系统进行动态多过程的模拟，能直接回应对系统韧性的关键要素和阈值识别的要求。

本发明授权一种基于多维渗流评价社区生活韧性的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多维渗流评价社区生活韧性的方法，包括以下步骤： S1、采集研究区域的道路空间矢量数据，以及表示各类公共服务设施的POIs空间矢量数据； 将研究区域的道路简化为线段，称为道路线段；所述道路空间矢量数据是道路线段的集合；所述道路线段的数据包括宽度W、角度A、长度L、高度H、连接度K以及空间位置信息；所述连接度K是指与该道路线段相连的其他道路线段的数量； 所述POIs是指PointofInterest，根据高德地图的POIs类型进行筛选并重新组合得到，包括购物、餐饮、住宿、商务办公、学校、文化、医疗保健、体育休闲、社会机构、风景名胜和交通设施；所述POIs空间矢量数据是上述POIs的集合； S2、计算道路空间矢量数据中每条道路线段的中点，称为道路中点；将POIs空间矢量数据的POIs连接到最近的道路中点；对于每一个道路中点，记录连接到该点的POIs的数量； S3、使用初始建模方法建立道路网络G1V,E，其中V是网络节点的集合，每个网络节点对应的是道路的交叉口；E是网络边的集合，每条网络边对应的是道路线段；具体方法如下：将道路线段的宽度W、长度L、高度H和连接度K设置为E中对应的网络边的边权重，将道路线段所连接的POIs的数量设置为E中对应的网络边的边属性； S4、使用对偶建模方法建立道路网络G2V,E，其中V是网络节点的集合，每个网络节点对应的是道路的交叉口；E是网络边的集合，每条网络边对应的是道路线段；具体方法如下： S4-1、提取G1V,E中的每条网络边，标记为边i；获取与边i的起始点相连的其他网络边，并将由这些网络边组成的集合标记为i_link； S4-2、选择i_link中的某条网络边，标记为边j；计算边j与边i的夹角，并选择180度以下的夹角，将该夹角的补角表示道路之间的转弯角度a_ij； S4-3、把边i和边j作为网络节点输入到G2V,E中，将转弯角度a_ij设置为边权重； S4-4、重复执行S4-1至S4-3，直到G1V,E的所有网络边都被作为边i处理一遍； S4-5、把G2V,E中重复的网络节点和网络边删除，得到最终的G2V,E； S5、对于G2V,E中的每一个网络节点，计算1000m范围内所有可达的、包括该网络节点自身在内的所有网络节点，得到可达节点集合；用可达节点集合构建网络子图Giv,e； S6、将宽度W、角度A、长度L、高度H和连接度K设置为渗流维度；选定一个渗流维度，对每一个网络子图Giv,e执行如下渗流过程： S6-1、如果渗流维度是角度A，则使用Giv,e渗流；否则在G1V,E中找到与Giv,e中的网络节点和网络边对应的网络边和网络节点，将这些节点集合构建得到新的网络子图Giv,e； S6-2、计算该渗流维度在网络G1V,E或者G2V,E中的最大值PCmax和最小值PCmin，即：如果渗流维度是角度A，则计算G2V,E中所有网络边的该渗流维度属性的最大值和最小值，前者是PCmax，后者是PCmin；否则计算G1V,E中所有网络边的该渗流维度属性的最大值和最小值，前者是PCmax，后者是PCmin； S6-3、将PCmax和PCmin构成区间，等间距划分为100份，得到区间[PCmin,PC1,PC2,…,PCmax]； S6-4、按照以下规则选择渗流过程的参数，即渗流尺度PC： 1渗流维度的选择顺序为：宽度W、角度A、长度L、高度H、连接度K； 2宽度W的选择规则为最窄，角度A的选择规则为转弯角度最大，长度L的选择规则为最长，高度H的选择规则为最低，连接度K的选择规则为连接道路最多，即：对于角度A、长度L和连接度K，渗流尺度PC从PCmax开始往小依次选择；对于宽度W和高度H，渗流尺度PC从PCmin开始往大依次选择； S6-5、按照以下规则删除网络边，得到Gi’： 如果渗流维度是角度A、长度L或连接度K，删除网络Giv,e中边权重大于等于PC的边； 如果渗流维度是宽度W或高度H，删除网络Giv,e中边权重小于等于PC的边。 S6-6、如果渗流维度不是角度A，则对Gi’执行步骤S4，将该网络的建模方法从初始建模修改为对偶建模；基于该网络Gi’，获取从每一个网络节点出发在1000m范围内所有可达的网络节点，得到可达节点集合，并汇总该可达节点集合上的POIs数量，该数量即为当前的网络子图Giv,e在渗流尺度PC下可达的各类POIs数量； S6-7、对每一个网络子图Giv,e重复执行S6-4至S6-6，得到该子图在每一个渗流尺度PC下可达的各类POIs数量；将该数量按照每一个网络子图Giv,e自身可达各类POIs数量的最大值进行归一化，即： 其中，αiPC是网络节点i在渗流尺度为PC时在自身子图Gi内的可获取服务比例，NPC,i是网络节点i在其子图内在渗流尺度为PC时的可获取服务数量，Nmax,i是在各个渗流尺度该网络节点可获取的最大服务数量； S7、基于网络渗流的结果，绘制社区在特定维度渗流过程中可获取的各类POIs比例曲线的箱形图，其中X轴表示PCmin至PCmax的PC值，Y轴表示在渗流尺度为PC时的可获取服务比例，即αiPC； 绘制渗流过程中G2V,E的网络子图规模比例图，其中X轴表示PCmin至PCmax的PC值，Y轴表示G2V,E的网络子图规模与初始规模的比例； S8、用网络子图规模比例图的第二大子图规模骤降点表示关键阈值1，用箱形图的社区可获取服务变化拐点表示关键阈值2；基于关键阈值1或关键阈值2，计算每一个社区可获取某类服务的比例曲线的积分面积作为该社区在特定维度渗流下的生活韧性，即： 其中ξ＝PCmax或PCmin 其中，Ri,ρ表示在关键阈值ρ时刻，道路节点i可获取服务比例的积分。

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