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公开(公告)号：CN110176142A
公开(公告)日：2019-08-27
申请号：CN201910416613.6
申请日：2019-05-17
申请人： 佳都新太科技股份有限公司 , 广州新科佳都科技有限公司 , 广东华之源信息工程有限公司
IPC分类号： G08G1/01
摘要： 本发明涉及一种车辆轨迹预测模型建立及预测方法，所述车辆轨迹预测模型建立，包括以下步骤：获取车辆的历史行驶轨迹数据，构建所述车辆的单辆车轨迹数据和路网车辆轨迹数据；进行筛选，得到筛选单辆车轨迹数据和筛选路网车辆轨迹数据；进行卡口补全，得到有效单辆车轨迹数据和有效路网车辆轨迹数据；建立有效单辆车轨迹数据的预测模型；建立有效路网车辆轨迹数据的预测模型；根据有效单辆车轨迹数据的预测模型和有效路网车辆轨迹数据的预测模型，构建融合训练集；根据融合训练集，对设定预测模型进行训练，生成车辆轨迹预测模型。本发明有效处理数据，减小计算量，使得预测更准确，更贴近真实情况。
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公开(公告)号：CN110176142B
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN201910416613.6
申请日：2019-05-17
申请人： 佳都新太科技股份有限公司 , 广州新科佳都科技有限公司 , 广东华之源信息工程有限公司
IPC分类号： G08G1/01
摘要： 本发明涉及一种车辆轨迹预测模型建立及预测方法，所述车辆轨迹预测模型建立，包括以下步骤：获取车辆的历史行驶轨迹数据，构建所述车辆的单辆车轨迹数据和路网车辆轨迹数据；进行筛选，得到筛选单辆车轨迹数据和筛选路网车辆轨迹数据；进行卡口补全，得到有效单辆车轨迹数据和有效路网车辆轨迹数据；建立有效单辆车轨迹数据的预测模型；建立有效路网车辆轨迹数据的预测模型；根据有效单辆车轨迹数据的预测模型和有效路网车辆轨迹数据的预测模型，构建融合训练集；根据融合训练集，对设定预测模型进行训练，生成车辆轨迹预测模型。本发明有效处理数据，减小计算量，使得预测更准确，更贴近真实情况。
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公开(公告)号：CN110428109A
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201910728058.0
申请日：2019-08-07
申请人： 佳都新太科技股份有限公司 , 广州新科佳都科技有限公司 , 广东华之源信息工程有限公司
摘要： 本发明涉及一种地铁屏蔽门故障间隔时间预测模型建立及预测方法，地铁屏蔽门故障间隔时间预测模型建立，包括以下步骤：步骤1：获取地铁屏蔽门的历史运行数据，对历史运行数据进行预处理；步骤2：对预处理后的历史运行数据建立特征工程，得到特征工程数据；步骤3：对特征工程数据进行WOE和IV计算，得到每一条特征工程数据的IV值；步骤4：筛选出当前站点的当前屏蔽门的若干个IV值作为训练模型的训练数据，将训练数据输入GBDT模型进行训练，得到当前站点的当前屏蔽门的训练模型，得到的训练模型作为预测模型。本发明基于数据驱动对地铁屏蔽门故障进行预测，能够针对性的为每个屏蔽门建立对应的预测模型，预测准确性高，通用性好。
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公开(公告)号：CN110428109B
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN201910728058.0
申请日：2019-08-07
申请人： 佳都新太科技股份有限公司 , 广州新科佳都科技有限公司 , 广东华之源信息工程有限公司
IPC分类号： G06F16/00
摘要： 本发明涉及一种地铁屏蔽门故障间隔时间预测模型建立及预测方法，地铁屏蔽门故障间隔时间预测模型建立，包括以下步骤：步骤1：获取地铁屏蔽门的历史运行数据，对历史运行数据进行预处理；步骤2：对预处理后的历史运行数据建立特征工程，得到特征工程数据；步骤3：对特征工程数据进行WOE和IV计算，得到每一条特征工程数据的IV值；步骤4：筛选出当前站点的当前屏蔽门的若干个IV值作为训练模型的训练数据，将训练数据输入GBDT模型进行训练，得到当前站点的当前屏蔽门的训练模型，得到的训练模型作为预测模型。本发明基于数据驱动对地铁屏蔽门故障进行预测，能够针对性的为每个屏蔽门建立对应的预测模型，预测准确性高，通用性好。
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公开(公告)号：CN112896242A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110215853.7
申请日：2021-02-26
申请人： 佳都新太科技股份有限公司 , 广州新科佳都科技有限公司
IPC分类号： B61L27/00
摘要： 本申请实施例公开了一种轨道交通的乘客乘车行为状态更新方法及装置。本申请实施例提供的技术方案，通过提取线网各个乘客的进站刷卡信息并确定各个乘客的历史乘车路径，基于历史乘车路径、进站刷卡信息、映射关系和行程时间确定当前各个屏蔽门的候车乘客并对应更新屏蔽门信息和乘客乘车行为状态信息；在列车抵达对应站点时，基于列车信息、屏蔽门信息、乘客乘车行为状态信息和车厢最大容纳人数确定各个车厢对应的乘客数据，并基于乘客数据更新列车信息、屏蔽门信息和乘客乘车行为状态信息。采用上述技术手段，能够提升乘客乘车行为状态测算的精准度，基于乘客乘车行为状态的精确测算更新实现更好的轨道交通运行管理效果。
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公开(公告)号：CN111999580A
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN202010819590.6
申请日：2020-08-14
申请人： 佳都新太科技股份有限公司 , 广州新科佳都科技有限公司
摘要： 本发明实施例公开了一种地铁站台闸门的检测方法、装置、计算机设备和存储介质，该方法包括：获取电机在驱动地铁站台的闸门开启或关闭时的电流，作为目标电流数据，从目标电流数据提取表征沿时间分布趋势的特征，作为目标趋势特征，从目标电流数据中提取表征电机在驱动地铁站台的闸门开启或关闭时运行的特征，作为目标运行状态特征，从目标电流数据中提取属于统计维度的特性，作为目标统计特征，确定与地铁站台的闸门开启或关闭适配的梯度提升决策树，将目标电流数据、目标趋势特征与目标统计特征输入梯度提升决策树中进行处理，以识别地铁站台的闸门在开启或关闭时所受阻力的状态，可实时预测地铁站台的闸门的性能变化趋势，提升维修闸门的效率。
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公开(公告)号：CN112488388A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011371303.6
申请日：2020-11-30
申请人： 佳都新太科技股份有限公司 , 广州新科佳都科技有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06F16/2458 , G06F16/9537 , G06F16/21
摘要： 本申请实施例公开了基于概率分布的出站客流预测方法及装置。本申请实施例提供的技术方案，通过获取线网实时客流运行数据，基于给定的预测时间段统计线网的站内乘客，并基于历史客流运行数据统计任意两个站点的站间运行时间概率分布信息。进一步基于站间运行时间概率分布信息确定站内乘客到达各个出站站点的时刻到达概率，并确定站内乘客到达各个出站站点的站点到达概率，基于给定的预测时间段、预测站点和对应的站内乘客数量，使用时刻到达概率和站点到达概率计算预测站点在预测时间段内的出站客流量。采用上述技术手段，可以结合不同进站时间，进站站点以及乘客个体行为习惯对出站客流预测的影响，实现更精准的出站客流预测。
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公开(公告)号：CN112418518A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011312845.6
申请日：2020-11-20
申请人： 佳都新太科技股份有限公司 , 广州新科佳都科技有限公司
摘要： 本申请实施例公开了一种基于时间特征权重和线网拓扑的客流预测方法及装置。本申请实施例提供的技术方案，通过提取指定时间段的历史客流运行数据，基于预设定的时间权重公式和历史客流运行数据构建时间权重客流预测模型，基于预先构建的关联站点拓扑模型确定预测站点的关联站点，并基于时间权重客流预测模型确定各个关联站点的第一预测客流量。最终，根据时间权重客流预测模型、第一预测客流量以及预先训练的参数因子构建站点客流预测模型，并根据站点客流预测模型计算预测站点的第二预测客流量。采用上述技术手段，可以结合关联站点以及不同日期历史客流运行数据对客流预测的影响，实现更精准的客流预测，优化客流运营效果。
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公开(公告)号：CN111091196A
公开(公告)日：2020-05-01
申请号：CN201911120492.7
申请日：2019-11-15
申请人： 佳都新太科技股份有限公司 , 广州新科佳都科技有限公司
摘要： 本申请涉及一种客流数据确定方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：获取影响客流量预测因素对应的关联数据和预测站点标识，预测因素为时间参数、天气参数、属性参数中的至少一种；将关联数据和预测站点标识输入至已训练好的客流量预测模型中，得到预测站点标识对应的预测客流量；根据预测因素确定关联数据是否符合预设条件，当关联数据符合预设条件时，获取已训练的客流量影响因子；根据预测客流量和客流量影响因子计算得到预测站点标识对应的目标预测客流量。采用本方法能够提高客流量预测准确率。
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公开(公告)号：CN111261165A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010033625.3
申请日：2020-01-13
申请人： 佳都新太科技股份有限公司 , 广州佳都科技软件开发有限公司 , 广州新科佳都科技有限公司
摘要： 本发明实施例公开了一种车站名称识别方法、装置、设备及存储介质，涉及数据处理技术领域，其包括：获取基于用户的语音请求数据得到的字符识别结果以及与所述字符识别结果对应的备选车站名称集合；计算所述备选车站名称集合中每个备选车站名称的匹配评价分数，所述匹配评价分数包括：字符统计分数和/或字符排序分数；根据所述匹配评价分数选择至少一个备选车站名称作为所述语音请求数据的车站名称识别结果。采用上述方案可以解决现有技术中，在文本提取时，无法在降低对数据集的要求时，保证泛化能力的技术问题。
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