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公开(公告)号：CN116564551A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310558408.X
申请日：2023-05-17
Applicant: 北京交通大学
IPC: G16H50/80 , G06Q10/0635 , G06Q50/26 , G06F18/25 , G06F18/213
Abstract: 本发明提供了一种数据‑知识驱动的城市轨道交通风险辨识方法。该方法包括：对城市轨道交通的基础数据进行解析；基于数据解析结果获取多源数据融合的风险场景集合；根据病例流调信息、仿真病例的出行场景和所述风险场景集合，获取潜在风险站点的空间伴随者初步筛选结果；根据潜在风险站点的空间伴随者的可观测出行属性，对病例风险断面索引集合进行循环匹配，确定潜在风险列车集合，获取基于潜在风险列车的时空伴随者的筛选结果；对时空伴随者在站点和列车层面进行风险叠加量化，获取基于个体风险叠加映射的城市轨道交通系统风险量化。本发明方法可以控制风险传播，为政府控制突发事件制定相关政策提供数据支持，为企业运营提供辅助决策。
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公开(公告)号：CN116167616A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202211708495.4
申请日：2022-12-29
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/26 , G06F16/36
Abstract: 本发明提供了一种数据驱动的突发事件下城市轨道交通风险点量化方法。该方法包括：对突发公共卫生事件下城市轨道交通风险传播机理进行分析，挖掘突发公共卫生事件下风险场景的风险传播规律，构建基于风险源‑风险传播载体‑风险传播受体‑风险叠加量化的突发公共卫生事件下城市轨道交通风险传播结构范式和城市轨道交通风险传播耦合模式的实体、关系和属性三元组单元；基于城市轨道交通风险传播耦合模式的三元组单元对流调报告文本数据进行规范化拆解，构建病例出行链，构建城市轨道交通风险传播知识图谱模型，进行城市轨道交通风险点量化。本发明方法可以辅助城市轨道交通运营企业及时调整运营策略，对政府制定防治措施提供重要参考。
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公开(公告)号：CN106530687B
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201610893842.3
申请日：2016-10-13
Applicant: 北京交通大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明提供了一种基于时空属性的交通网络节点重要度测算方法，首先以道路交通路网的单元路段为节点，以组成构件上传感器采集的检测数据组成时间序列，基于时间序列的相关性对路网进行建模；随后，考虑节点之间的空间关系，对节点重要性进行测算，包括获取交通网络的邻接矩阵和转移矩阵；构造距离矩阵和概率矩阵，并标准化概率矩阵，构造Google矩阵G；用幂法求解矩阵G的主特征向量，即得到各节点重要度。本发明在模型建立和重要度测算时考虑了路网的时空属性，能更好地表征实际网络，测算结果也更符合实际情况。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106530687A
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201610893842.3
申请日：2016-10-13
Applicant: 北京交通大学
IPC: G08G1/01
CPC classification number: G08G1/0125 , G08G1/0137
Abstract: 本发明提供了一种基于时空属性的交通网络节点重要度测算方法，首先以道路交通路网的单元路段为节点，以组成构件上传感器采集的检测数据组成时间序列，基于时间序列的相关性对路网进行建模；随后，考虑节点之间的空间关系，对节点重要性进行测算，包括获取交通网络的邻接矩阵和转移矩阵；构造距离矩阵和概率矩阵，并标准化概率矩阵，构造Google矩阵G；用幂法求解矩阵G的主特征向量，即得到各节点重要度。本发明在模型建立和重要度测算时考虑了路网的时空属性，能更好地表征实际网络，测算结果也更符合实际情况。
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公开(公告)号：CN116564551B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202310558408.X
申请日：2023-05-17
Applicant: 北京交通大学
IPC: G16H50/80 , G06Q10/0635 , G06Q50/26 , G06Q50/40 , G06F18/25 , G06F18/213
Abstract: 本发明提供了一种数据‑知识驱动的城市轨道交通风险辨识方法。该方法包括：对城市轨道交通的基础数据进行解析；基于数据解析结果获取多源数据融合的风险场景集合；根据病例流调信息、仿真病例的出行场景和所述风险场景集合，获取潜在风险站点的空间伴随者初步筛选结果；根据潜在风险站点的空间伴随者的可观测出行属性，对病例风险断面索引集合进行循环匹配，确定潜在风险列车集合，获取基于潜在风险列车的时空伴随者的筛选结果；对时空伴随者在站点和列车层面进行风险叠加量化，获取基于个体风险叠加映射的城市轨道交通系统风险量化。本发明方法可以控制风险传播，为政府控制突发事件制定相关政策提供数据支持，为企业运营提供辅助决策。
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公开(公告)号：CN116341921B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202211557287.9
申请日：2022-12-06
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/30 , G06F30/20
Abstract: 本发明提供了一种数据驱动的城市轨道交通网络换乘衔接能力评估方法。该方法通过构造换乘站线间物理衔接模型以及映射唯一车站ID的方法，对换乘站中的列车换乘衔接行为进行了模拟仿真，提出了一种基于topsis的对换乘衔接效率的评价模型，该模型可用于评价地铁线网中不同时段换乘站的换乘衔接效率、不同时段一个换乘站的各个换乘方向的换乘衔接效率以及一个换乘站的一个换乘方向上所有列车服务的换乘衔接效率。本发明可以为城市轨道交通运营管理公司以及相关部门实时查看线网中各个车站、每个车站的不同换乘方向以及每个换乘方向的所有列车服务的衔接效率，以便及时调整运营策略，从而有效的避免运力浪费，降低换乘站滞留乘客数量。
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公开(公告)号：CN116167616B
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202211708495.4
申请日：2022-12-29
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/26 , G06F16/36
Abstract: 本发明提供了一种数据驱动的突发事件下城市轨道交通风险点量化方法。该方法包括：对突发公共卫生事件下城市轨道交通风险传播机理进行分析，挖掘突发公共卫生事件下风险场景的风险传播规律，构建基于风险源‑风险传播载体‑风险传播受体‑风险叠加量化的突发公共卫生事件下城市轨道交通风险传播结构范式和城市轨道交通风险传播耦合模式的实体、关系和属性三元组单元；基于城市轨道交通风险传播耦合模式的三元组单元对流调报告文本数据进行规范化拆解，构建病例出行链，构建城市轨道交通风险传播知识图谱模型，进行城市轨道交通风险点量化。本发明方法可以辅助城市轨道交通运营企业及时调整运营策略，对政府制定防治措施提供重要参考。
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公开(公告)号：CN116341921A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202211557287.9
申请日：2022-12-06
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/30 , G06F30/20
Abstract: 本发明提供了一种数据驱动的城市轨道交通网络换乘衔接能力评估方法。该方法通过构造换乘站线间物理衔接模型以及映射唯一车站ID的方法，对换乘站中的列车换乘衔接行为进行了模拟仿真，提出了一种基于topsis的对换乘衔接效率的评价模型，该模型可用于评价地铁线网中不同时段换乘站的换乘衔接效率、不同时段一个换乘站的各个换乘方向的换乘衔接效率以及一个换乘站的一个换乘方向上所有列车服务的换乘衔接效率。本发明可以为城市轨道交通运营管理公司以及相关部门实时查看线网中各个车站、每个车站的不同换乘方向以及每个换乘方向的所有列车服务的衔接效率，以便及时调整运营策略，从而有效的避免运力浪费，降低换乘站滞留乘客数量。
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