CN104200650A - 一种城市拥堵时段的多模式公交换乘方法 - Google Patents
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Abstract
一种城市拥堵时段的多模式公交换乘方法,包括如下步骤:步骤一,根据实时交通信息,构建城市地面道路网络,将城市道路的不同路段划分为拥堵路段和非拥堵路段;步骤二,设置计算地面公交巴士、地铁、公共自行车代价的函数化权重参数;步骤三,构建城市公交加权有向换乘网络T,步骤四,构建城市地铁有向加权网络S,步骤五,构建城市公交巴士与地铁接驳的加权有向公共自行车网络B;步骤六,结合T网络、S网络和B网络,计算代价函数值,采用广度优先算法得到最优换乘方案。本发明考虑了短距离公共自行车和地铁出行方式不受地面道路拥堵影响的特点,据此提出的多模式换乘方法可以自动地根据路面的拥堵情况调整换乘方案,使拥堵影响最小化。
Description
技术领域
本发明涉及网络科学,特别是指一种城市拥堵时段的多模式公交换乘方法。
背景技术
城市公共交通是与人们现实生活息息相关的重要基础设施,其基本任务是为乘客提供安全、方便、迅速、准点、舒适的出行条件。然而,随着现代化的进程和城市化的发展,城市交通变得十分拥挤。为改善目前的拥堵状况,目前国内许多城市开始致力于地铁和公共自行车的建设。一方面是因为地铁和公共自行车不受交通拥堵状况的限制,出行者可以快速选择自己的换乘方式,通过在拥堵区的边缘选择合适的不受交通拥堵限制的交通工具既可以有效的缩短出行时间,又可以在一定程度上节省出行成本。另一方面,公交车等轨道交通设施不能实现点对点的运输,而公共自行车从一定程度上完善了这一缺陷,它的接驳范围较小,甚至可以与步行交通有交叉。一般情况下,人们骑自行车的时间大约在2公里以内,考虑到步行速度大概为1.2m/s,自行车的行驶速度为2.8m/s~4.2m/s,而目前许多城市已经或即将设立许多距离城市拥堵区的公共自行车租赁点,作为集散工具,方便与其它交通设施换乘。因此,公共自行车作为一种绿色出行的方式被国内外的许多大中城市认可并投入建设使用;而地铁作为能吸引大流量客源的中心交通工具则承载了大量的出行者的运输,地铁的优势不仅在于它的运输交通量大,还表现在其不受交通拥堵的限制,地理位置比较优越,一般设在比较关键的交通枢纽附近。因此,合理的利用好公交车,地铁,公共自行车等公共交通工具实现多模式的出行换乘可以在某些程度上提高人们的出行效率。例如,出行者的出发地点为O,目的地点为D,途中经过中心拥堵区,假设中心拥堵区附近的公共交通设施既有公共自行车,又有地铁,但必须要穿过中心拥堵区,此时,不受交通拥堵限制的公共交通设施就显得十分重要了。出行者可以选择乘坐公交车到达拥堵区域的边缘,继而选择公共自行车穿过拥堵区再换乘地铁或者其他不在拥堵区的交通工具到达目的地。
发明内容
为了在城市拥堵情况下,合理的利用城市的各个公共交通运输工具,尽最大限度减少交通拥堵带来的影响,本发明提出了一种城市拥堵时段的多模式公交换乘方法,该方法结合各大城市的地铁与公共自行车,和传统的公交体系(主要是指地面公交巴士),提出了一种多模式的换乘方案。
为了解决上述技术问题提出的技术方案如下:
一种城市拥堵时段的多模式公交换乘方法,包括如下步骤:
步骤一:根据实时交通信息,构建城市地面道路网络R(V,E),其中V为道路的交叉点、起点或终点,E为被两个相邻交叉口分隔出的路段;设置一个城市道路平均车速阈值Vt,根据城市不同区域道路不同路段的实时平均车速Vm,将城市道路的不同路段划分为拥堵路段和非拥堵路段,即:如果Vm<Vt,该路段为拥堵路段,反之则为非拥堵路段;
步骤二:设置表示地面公交巴士、地铁、公共自行车出行代价的函数化权重参数:地面公交巴士权重Y1(a),此处的权重根据是否为拥堵路段可具体分为拥堵和不拥堵两种情况;公共自行车权重Y2(b)及地铁权重Y3(c),分别代表出行者在公交出行中使用公交巴士车前行距离a需要付出的代价、公共自行车前行距离b需要付出的代价及乘坐地铁距离c需要付出的代价;
步骤三:构建城市地面公交巴士的加权有向网络T:地面公交巴士***中的一个站点对应于T网络中的一个节点,在T网络中,两节点之间存在连边当且仅当至少存在一条公交线路经过两节点对应的地面公交巴士站点,节点之间的连边权值为该公交线路的距离;
步骤四:构建城市地铁有向加权网络S:S网络中的一个节点对应于地铁网络中的一个地铁站点,在S网络中,两节点之间存在连边当且仅当至少存在一条地铁线路经过两节点对应的地铁站点,节点之间的连边权值为该地铁线路的距离;
步骤五:构建城市公交巴士与地铁接驳的加权有向公共自行车网络B:B网络记录地面公交巴士和地铁站点附近距离小于阈值μ的公共自行车站点,在B网络中任意两个站点间存在连边当且仅当这两个节点间的距离小于一个阈值Γ,该连边的权值被定义为公共自行车骑行距离;
步骤六:上述的T网络、B网络和S网络共同组成城市加权多模式公交网络,在此网络中,设置出行代价函数为:P=Y1(a)+Y2(b)+Y3(c),采用广度优先算法计算从出发站点到目的站点的换乘路径,其中出行代价函数P最小的路径即为最优换乘方案。
进一步,所述步骤五中,构建公共自行车网络B的步骤:
(a)遍历每个地铁站点,搜寻地铁站点周围μ范围内是否存在公共自行车站点,如果存在,则可以作为公共自行车可达的地铁网络节点,同时该节点也作为公共自行车接驳子网的一个节点;
(b)遍历步骤(a)产生的地铁网络节点,搜寻半径为Γ以内存在的地面公交巴士站点,若搜寻到该公交巴士站点周围μ范围内有公共自行车站点,则将该公交巴士站点作为公共自行车可达的公交巴士网络站点,同时该节点也作为公共自行车接驳子网的一个节点;
(c)将步骤(b)存在的地铁网络站点与地面公交巴士网络站点形成一条新边,即公共自行车接驳子网的一条连边;
(d)依次搜索,即可得到公共自行车接驳网络的节点和连边。
本发明的技术构思为:作为城市交通的组成部分,公共自行车具有以下优势:①不存在大气和噪音污染,可为居民和旅游者提供便捷的绿色出行方式,提高城市的绿色竞争力,同时骑车还有助于强身健体,减少城市病的发生;②为城市提供1-5公里的短途出行解决方案,成为城市交通***不可或缺的组成部分,提高道路资源的利用率,缓解道路交通拥堵,解决公交出行“最后2公里”难题;③与公共汽车相比。公共自行车具有体量小、操作灵活、可达性好和投资少的特点。可作为轨道交通接驳的辅助性工具,最大限度地促进各种交通资源的合理利用,满足居民多层次的短距离出行以及不同出行目的的交通需求,便捷、高效地集散客流,提高城市交通的整体运行效率。因此,该***将地铁、公共自行车等接近零污染,低成本的交通工具考虑在内,实现地面公交巴士,公共自行车,地铁等多模式的换乘方法,具有较高的生态经济效益。
本发明特别适用于拥堵时段的换乘方案的决策,给出了一种相对合理和高效的换乘方案,适用于出行者合理规划路线与商业软件的设计和开发。
附图说明
图1是本发明的公共自行车网络(B网络)模型的示意图。
具体实施方式
下面对本发明做进一步这说明。
参照图1,一种城市拥堵时段的多模式公交换乘方法,包括如下步骤:
步骤一:根据实时交通信息,构建城市地面道路网络R(V,E),其中V为道路的交叉点、起点或终点,E为被两个相邻交叉口分隔出的路段;设置一个城市道路平均车速阈值Vt,根据城市不同区域道路不同路段的实时平均车速Vm,将城市道路的不同路段划分为拥堵路段和非拥堵路段,即:如果Vm<Vt,该路段为拥堵路段,反之则为非拥堵路段;
步骤二:设置计算地面公交巴士、地铁、公共自行车出行代价的函数化权重参数:地面公交巴士权重Y1(a),此处的权重根据是否为拥堵路段可具体分为拥堵和不拥堵两种情况;公共自行车权重Y2(b)及地铁权重Y3(c),分别代表出行者在公交出行中使用公交巴士车前行距离a需要付出的代价、公共自行车前行距离b需要付出的代价及乘坐地铁距离c需要付出的代价;
步骤三:构建城市地面公交巴士的加权有向网络T。地面公交巴士***中的一个站点对应于T网络中的一个节点,在T网络中,两节点之间存在连边当且仅当至少存在一条公交线路经过两节点对应的地面公交巴士站点,节点之间的连边权值为该公交线路的距离;
步骤四:构建城市地铁有向加权网络S,S网络中的一个节点对应于地铁网络中的一个地铁站点,在T网络中,两节点之间存在连边当且仅当至少存在一条地铁线路经过两节点对应的地铁站点,节点之间的连边权值为该地铁线路的距离;
步骤五:构建城市公交巴士与地铁接驳的加权有向公共自行车网络B。B网络记录地面公交巴士和地铁站点附近距离小于阈值μ的公共自行车站点,在B网络中任意两个站点间存在连边当且仅当这两个节点间的距离小于一个阈值Γ,该连边的权值也被定义为公共自行车骑行距离;
构建B网络的示例如下
(a)遍历每个地铁站点,搜寻地铁站点周围μ范围内是否存在公共自行车站点,如果存在,则可以作为公共自行车可达的地铁网络节点,同时该节点也作为公共自行车接驳子网的一个节点;
(b)遍历步骤(a)产生的地铁网络节点,搜寻半径为Γ以内存在的地面公交巴士站点,若搜寻到该公交巴士站点周围μ范围内有公共自行车站点,则将该公交巴士站点作为公共自行车可达的公交巴士网络站点,同时该节点也作为公共自行车接驳子网的一个节点;
(c)将步骤(b)存在的地铁网络站点与地面公交巴士网络站点形成一条新边,即公共自行车接驳子网的一条连边;
(d)依次搜索,即可得到公共自行车接驳网络的节点和连边;
步骤六:上述的T网络、B网络和S网络共同组成城市加权多模式公交网络。在此网络中,设置出行代价函数为:P=Y1(a)+Y2(b)+Y3(c),采用广度优先算法计算从出发站点到目的站点的换乘路径,其中出行代价函数P最小的路径即为最优换乘方案。
步骤六中所述的广度优先算法(BFS),是一种图论中的搜索算法,又称为宽度优先算法或横向优先算法。广度优先算法是从搜索树的根节点开始,沿着树的宽度逐个遍历树每一层的节点,若发现目的节点,算法则终止。基本思想如下:
(a)从网络的起始节点V0开始,并访问该节点;
(b)从V0出发,依次访问V0的各个没有被访问的邻居节点U1,U2,…,Uk,然后再依次访问U1,U2,…,Uk各自的未被访问的邻居节点;
(c)重复步骤(b),直到搜寻到目的节点和代价函数值较小的路径或者返回搜寻不到结果;
如图1所示,构建公共自行车网络的过程如下:地面公交巴士网络站点S3附近有三个公共自行车站点B1、B2和B3,地铁网络站点T2附近有两个公共自行车站点B4和B5,此处的公交网络站点和地铁网络站点与自行车站点之间小于设定的阈值μ,并且假定两个站点的公共自行车站点相距较近并且小于步骤五中的阈值Γ,那么从站点S3到T2可以直接乘坐公共自行车到达。在B网络中,假如两个站点附近的公共自行车之间的距离在实际网络中相距较近并且小于步骤五中的阈值Γ,那么这两个站点之间连一条边。
如上所述,本实施的具体实现步骤使本发明更加清晰。在本发明的精神和权利要求的保护范围内,对本发明作出的任何修改和改变,都落入本发明的保护范围。
Claims (2)
1.一种城市拥堵时段的多模式公交换乘方法,其特征在于:所述换乘方法包括如下步骤:
步骤一:根据实时交通信息,构建城市地面道路网络R(V,E),其中V为道路的交叉点、起点或终点,E为被两个相邻交叉口分隔出的路段;设置一个城市道路平均车速阈值Vt,根据城市不同区域道路不同路段的实时平均车速Vm,将城市道路的不同路段划分为拥堵路段和非拥堵路段,即:如果Vm<Vt,该路段为拥堵路段,反之则为非拥堵路段;
步骤二:设置表示地面公交巴士、地铁、公共自行车出行代价的函数化权重参数:地面公交巴士权重Y1(a),此处的权重根据是否为拥堵路段可具体分为拥堵和不拥堵两种情况;公共自行车权重Y2(b)及地铁权重Y3(c),分别代表出行者在公交出行中使用公交巴士车前行距离a需要付出的代价、公共自行车前行距离b需要付出的代价及乘坐地铁距离c需要付出的代价;
步骤三:构建城市地面公交巴士的加权有向网络T:地面公交巴士***中的一个站点对应于T网络中的一个节点,在T网络中,两节点之间存在连边当且仅当至少存在一条公交线路经过两节点对应的地面公交巴士站点,节点之间的连边权值为该公交线路的距离;
步骤四:构建城市地铁有向加权网络S:S网络中的一个节点对应于地铁网络中的一个地铁站点,在S网络中,两节点之间存在连边当且仅当至少存在一条地铁线路经过两节点对应的地铁站点,节点之间的连边权值为该地铁线路的距离;
步骤五:构建城市公交巴士与地铁接驳的加权有向公共自行车网络B:B网络记录地面公交巴士和地铁站点附近距离小于阈值μ的公共自行车站点,在B网络中任意两个站点间存在连边当且仅当这两个节点间的距离小于一个阈值Γ,该连边的权值被定义为公共自行车骑行距离;
步骤六:上述的T网络、B网络和S网络共同组成城市加权多模式公交网络,在此网络中,设置出行代价函数为:P=Y1(a)+Y2(b)+Y3(c),采用广度优先算法计算从出发站点到目的站点的换乘路径,其中出行代价函数P最小的路径即为最优换乘方案。
2.如权利要求1所述的一种城市拥堵时段的多模式公交换乘方法,其特征在于:所述步骤五中,构建公共自行车网络B的步骤:
(a)遍历每个地铁站点,搜寻地铁站点周围μ范围内是否存在公共自行车站点,如果存在,则可以作为公共自行车可达的地铁网络节点,同时该节点也作为公共自行车接驳子网的一个节点;
(b)遍历步骤(a)产生的地铁网络节点,搜寻半径为Γ以内存在的地面公交巴士站点,若搜寻到该公交巴士站点周围μ范围内有公共自行车站点,则将该公交巴士站点作为公共自行车可达的公交巴士网络站点,同时该节点也作为公共自行车接驳子网的一个节点;
(c)将步骤(b)存在的地铁网络站点与地面公交巴士网络站点形成一条新边,即公共自行车接驳子网的一条连边;
(d)依次搜索,即可得到公共自行车接驳网络的节点和连边。
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Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN104200650B (zh) |
Cited By (17)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105160429A (zh) * | 2015-08-25 | 2015-12-16 | 浙江工业大学 | 一种具有虚拟换乘微枢纽的多模式公交换乘方法 |
CN105261206A (zh) * | 2015-09-29 | 2016-01-20 | 无锡高联信息技术有限公司 | 一种公共交通服务***和计算公共交通路径的方法 |
CN106897791A (zh) * | 2017-01-06 | 2017-06-27 | 南京邮电大学 | 一种公交地铁复合网络模型构建方法 |
CN107341579A (zh) * | 2017-07-28 | 2017-11-10 | 东北大学 | 一种缓解时延影响的公交路线选择方法 |
CN107545322A (zh) * | 2017-07-28 | 2018-01-05 | 东北大学 | 一种基于降低拥塞权重缓解公交网络时间延迟的方法 |
CN107545320A (zh) * | 2017-07-03 | 2018-01-05 | 北京交通大学 | 一种基于图论的城市轨道交通乘客路径规划方法及*** |
CN107578619A (zh) * | 2017-09-11 | 2018-01-12 | 东南大学 | 基于ic卡数据测定地铁站点公共自行车服务范围的方法 |
CN107704957A (zh) * | 2017-09-28 | 2018-02-16 | 京东方科技集团股份有限公司 | 一种拥堵路段通行优化方法及装置 |
CN108199888A (zh) * | 2018-01-09 | 2018-06-22 | 东北大学 | 一种基于历史信息预测和缓解公共交通网络拥塞的方法 |
WO2018219337A1 (en) * | 2017-06-01 | 2018-12-06 | Beijing Didi Infinity Technology And Development Co., Ltd. | Systems and methods for route planning |
CN109446381A (zh) * | 2018-10-16 | 2019-03-08 | 中山大学 | 一种基于时态图的公共交通路网集成方法 |
CN109615850A (zh) * | 2018-12-27 | 2019-04-12 | 连尚(新昌)网络科技有限公司 | 一种用于确定用户的公交乘车信息的方法与设备 |
CN110148297A (zh) * | 2019-04-24 | 2019-08-20 | 河海大学 | 一种使用班车接驳的停车换乘***及优化方法 |
CN110599760A (zh) * | 2019-10-17 | 2019-12-20 | 东南大学 | 一种多模式交通网络下的出行行为模拟方法 |
CN112580176A (zh) * | 2020-12-23 | 2021-03-30 | 长安大学 | 三层复杂交通网络模型构建方法、***、设备及存储介质 |
CN113916239A (zh) * | 2021-10-20 | 2022-01-11 | 北京轻舟智航科技有限公司 | 一种自动驾驶公交车的车道级导航方法 |
CN116682262A (zh) * | 2023-06-14 | 2023-09-01 | 中国科学院地理科学与资源研究所 | 一种多模式交通成本评价方法 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP1154389A1 (de) * | 2000-05-10 | 2001-11-14 | DaimlerChrysler AG | Verfahren zur Verkehrslagebestimmung für ein Verkehrsnetz |
JP2005114694A (ja) * | 2003-10-10 | 2005-04-28 | Sony Corp | 経路探索装置及びプログラム並びに経路提示方法 |
CN201689419U (zh) * | 2010-05-13 | 2010-12-29 | 杭州三网科技有限公司 | 一种实时智能出行路线*** |
CN102122434A (zh) * | 2011-01-24 | 2011-07-13 | 浙江工业大学 | 一种可改善整体换乘性能的城市公共交通网络优化方法 |
CN102880642A (zh) * | 2012-08-20 | 2013-01-16 | 浙江工业大学 | 一种基于加权有向网络模型的公交换乘方法 |
CN103413433A (zh) * | 2013-07-26 | 2013-11-27 | 浙江工业大学 | 一种基于流量信息的交通拥堵时的公交换乘方法 |
-
2014
- 2014-08-27 CN CN201410427995.XA patent/CN104200650B/zh active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP1154389A1 (de) * | 2000-05-10 | 2001-11-14 | DaimlerChrysler AG | Verfahren zur Verkehrslagebestimmung für ein Verkehrsnetz |
JP2005114694A (ja) * | 2003-10-10 | 2005-04-28 | Sony Corp | 経路探索装置及びプログラム並びに経路提示方法 |
CN201689419U (zh) * | 2010-05-13 | 2010-12-29 | 杭州三网科技有限公司 | 一种实时智能出行路线*** |
CN102122434A (zh) * | 2011-01-24 | 2011-07-13 | 浙江工业大学 | 一种可改善整体换乘性能的城市公共交通网络优化方法 |
CN102880642A (zh) * | 2012-08-20 | 2013-01-16 | 浙江工业大学 | 一种基于加权有向网络模型的公交换乘方法 |
CN103413433A (zh) * | 2013-07-26 | 2013-11-27 | 浙江工业大学 | 一种基于流量信息的交通拥堵时的公交换乘方法 |
Cited By (26)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105160429B (zh) * | 2015-08-25 | 2018-10-23 | 浙江工业大学 | 一种具有虚拟换乘微枢纽的多模式公交换乘方法 |
CN105160429A (zh) * | 2015-08-25 | 2015-12-16 | 浙江工业大学 | 一种具有虚拟换乘微枢纽的多模式公交换乘方法 |
CN105261206A (zh) * | 2015-09-29 | 2016-01-20 | 无锡高联信息技术有限公司 | 一种公共交通服务***和计算公共交通路径的方法 |
CN106897791A (zh) * | 2017-01-06 | 2017-06-27 | 南京邮电大学 | 一种公交地铁复合网络模型构建方法 |
CN106897791B (zh) * | 2017-01-06 | 2020-05-12 | 南京邮电大学 | 一种公交地铁复合网络模型构建方法 |
WO2018219337A1 (en) * | 2017-06-01 | 2018-12-06 | Beijing Didi Infinity Technology And Development Co., Ltd. | Systems and methods for route planning |
CN107545320B (zh) * | 2017-07-03 | 2021-07-06 | 北京交通大学 | 一种基于图论的城市轨道交通乘客路径规划方法及*** |
CN107545320A (zh) * | 2017-07-03 | 2018-01-05 | 北京交通大学 | 一种基于图论的城市轨道交通乘客路径规划方法及*** |
CN107545322A (zh) * | 2017-07-28 | 2018-01-05 | 东北大学 | 一种基于降低拥塞权重缓解公交网络时间延迟的方法 |
CN107545322B (zh) * | 2017-07-28 | 2020-07-24 | 东北大学 | 一种基于降低拥塞权重缓解公交网络时间延迟的方法 |
CN107341579A (zh) * | 2017-07-28 | 2017-11-10 | 东北大学 | 一种缓解时延影响的公交路线选择方法 |
CN107578619A (zh) * | 2017-09-11 | 2018-01-12 | 东南大学 | 基于ic卡数据测定地铁站点公共自行车服务范围的方法 |
CN107578619B (zh) * | 2017-09-11 | 2020-08-11 | 东南大学 | 基于ic卡数据测定地铁站点公共自行车服务范围的方法 |
CN107704957A (zh) * | 2017-09-28 | 2018-02-16 | 京东方科技集团股份有限公司 | 一种拥堵路段通行优化方法及装置 |
CN108199888A (zh) * | 2018-01-09 | 2018-06-22 | 东北大学 | 一种基于历史信息预测和缓解公共交通网络拥塞的方法 |
CN109446381A (zh) * | 2018-10-16 | 2019-03-08 | 中山大学 | 一种基于时态图的公共交通路网集成方法 |
CN109615850A (zh) * | 2018-12-27 | 2019-04-12 | 连尚(新昌)网络科技有限公司 | 一种用于确定用户的公交乘车信息的方法与设备 |
CN110148297A (zh) * | 2019-04-24 | 2019-08-20 | 河海大学 | 一种使用班车接驳的停车换乘***及优化方法 |
CN110148297B (zh) * | 2019-04-24 | 2021-09-28 | 河海大学 | 一种使用班车接驳的停车换乘***及优化方法 |
CN110599760A (zh) * | 2019-10-17 | 2019-12-20 | 东南大学 | 一种多模式交通网络下的出行行为模拟方法 |
CN112580176A (zh) * | 2020-12-23 | 2021-03-30 | 长安大学 | 三层复杂交通网络模型构建方法、***、设备及存储介质 |
CN112580176B (zh) * | 2020-12-23 | 2024-01-30 | 长安大学 | 三层复杂交通网络模型构建方法、***、设备及存储介质 |
CN113916239A (zh) * | 2021-10-20 | 2022-01-11 | 北京轻舟智航科技有限公司 | 一种自动驾驶公交车的车道级导航方法 |
CN113916239B (zh) * | 2021-10-20 | 2024-04-12 | 北京轻舟智航科技有限公司 | 一种自动驾驶公交车的车道级导航方法 |
CN116682262A (zh) * | 2023-06-14 | 2023-09-01 | 中国科学院地理科学与资源研究所 | 一种多模式交通成本评价方法 |
CN116682262B (zh) * | 2023-06-14 | 2024-03-08 | 中国科学院地理科学与资源研究所 | 一种多模式交通成本评价方法 |
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CN104200650B (zh) | 2017-01-18 |
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