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公开(公告)号：CN113762590A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202110819401.X
申请日：2021-07-20
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/30 , G06F16/9537
Abstract: 本发明提供了一种城市轨道交通节假日客流预测系统。包括：节假日客流预测服务器、基础模型服务器、数据管理服务器和数据获取服务器，数据获取服务器爬取城市轨道交通内部路网客流数据和长途交通数据、城市POI数据和事件数据，向数据管理服务器发送数据；基础模型服务器提供重力模型、OD分类模型、出行意愿分级模型和数据驱动模型；节假日客流预测服务器基于数据管理服务器中的数据调用OD分类模型、重力模型和出行意愿分级模型进行节假日短时客流预测；在短时客流预测的基础上，调用基础模型服务器中的基于高维特征编码的数据驱动模型进行实时节假日OD客流预测。本发明为节假日客运组织提供出行OD需求预测，提高客运组织的科学合理性。
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公开(公告)号：CN115130719A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210409231.2
申请日：2022-04-19
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供一种用于城轨路网的新线开通路网客流预测方法及系统，属于城市轨道交通运营管理技术领域，包括新线开通客流预测服务器、出行发生吸引计算服务器、空间相似度计算服务器、数据管理服务器。空间相似度计算服务器，调用数据管理服务器的路网结构、POI数据、交通状况、土地进行车站、区间和OD相似度计算；出行发生吸引计算服务器计算开通影响的空间、趋势以及出行的发生吸引；新线开通客流预测服务器，根据既有运力和开通新线不同运力等级，对出行的发生和吸引在路网上进行客流虚拟分配，统计获得新线开通初期的进站、出站、断面量以及换乘量预测结果。本发明能够为城市轨道交通路网的新线开通的客流预测与客运组织提供技术支持。
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公开(公告)号：CN113761020A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202110870157.X
申请日：2021-07-30
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/29 , G06F17/16 , G06Q10/04 , G06Q50/30
Abstract: 本发明提供了一种城市轨道交通异常大客流实时预测方法。该方法包括基于大客流发生场景的客流时空关系和所设定的关系敏感参数，构建被预测点影响客流源时空矩阵，并设置被预测点影响客流源时空矩阵中的元素值；对预测点影响客流源时空矩阵进行降维处理，得到被预测点的客流源特征；利用被预测点的实时检测客流数据计算被预测点的流量异常趋势；根据被预测点的客流源特征、流量异常趋势基于极限学习自适应预测异常场景下的城市轨道交通断面、换乘和出站异常大客流。本发明为城市轨道交通路网异常大客流的精确预测提供方法，为异常大客流组织和疏导提供技术条件，提升路网运营服务水平。
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公开(公告)号：CN115130719B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202210409231.2
申请日：2022-04-19
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供一种用于城轨路网的新线开通路网客流预测方法及系统，属于城市轨道交通运营管理技术领域，包括新线开通客流预测服务器、出行发生吸引计算服务器、空间相似度计算服务器、数据管理服务器。空间相似度计算服务器，调用数据管理服务器的路网结构、POI数据、交通状况、土地进行车站、区间和OD相似度计算；出行发生吸引计算服务器计算开通影响的空间、趋势以及出行的发生吸引；新线开通客流预测服务器，根据既有运力和开通新线不同运力等级，对出行的发生和吸引在路网上进行客流虚拟分配，统计获得新线开通初期的进站、出站、断面量以及换乘量预测结果。本发明能够为城市轨道交通路网的新线开通的客流预测与客运组织提供技术支持。
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公开(公告)号：CN113762590B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202110819401.X
申请日：2021-07-20
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/30 , G06F16/9537
Abstract: 本发明提供了一种城市轨道交通节假日客流预测系统。包括：节假日客流预测服务器、基础模型服务器、数据管理服务器和数据获取服务器，数据获取服务器爬取城市轨道交通内部路网客流数据和长途交通数据、城市POI数据和事件数据，向数据管理服务器发送数据；基础模型服务器提供重力模型、OD分类模型、出行意愿分级模型和数据驱动模型；节假日客流预测服务器基于数据管理服务器中的数据调用OD分类模型、重力模型和出行意愿分级模型进行节假日短时客流预测；在短时客流预测的基础上，调用基础模型服务器中的基于高维特征编码的数据驱动模型进行实时节假日OD客流预测。本发明为节假日客运组织提供出行OD需求预测，提高客运组织的科学合理性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113935595A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111143735.6
申请日：2021-09-28
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种城市轨道交通路网高峰大客流疏导系统。包括数据管理服务器，用于进行路网、客流和疏导相关的数据存储和维护；客流拥堵辨识服务器，用于以线网结构和列车运行计划为基本约束，根据客流随机发生和路网转移的蒙特卡洛仿真，计算大客流时空拥堵瓶颈和拥堵类别；疏导范围计算服务器，用于根据大客流时空拥堵瓶颈和拥堵类别，计算满足出行可达性的客流控制备选集合和跳站备选集合；客流疏导服务器，用于根据满足出行可达性的客流控制备选集合和跳站备选集合，以及客流疏导的设置信息通过强化学习进行客流疏导方案的计算。本发明为城市轨道交通路网的拥堵辨识和协同疏导提供技术支持，提高路网运营服务水平和乘客安全提供支撑。
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公开(公告)号：CN113936247B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202111110065.8
申请日：2021-09-18
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于流线感知的轨道交通车站客流状态辨识系统。数据服务器用于存储并管理流线感知数据、客流检测数据、客流辨识数据和车站客流基础数据；流线感知服务器用于基于车站客流基础数据进行车站物理流线、常态客流流线和特殊客流流线感知操作，将获得的流线感知结果传输给客流检测服务器和数据服务器；客流检测服务器用于基于流线感知结果进行多流向速度、多态密度、多流向流量检测，以及固定与非固定队首排队检测，将获得的客流检测结果传输给客流状态辨识服务器；客流状态辨识服务器用于基于客流检测结果进行车站关键区域的拥挤状态和异常客流识别处理，获得拥挤状态和异常客流识别结果。
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公开(公告)号：CN113935595B
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202111143735.6
申请日：2021-09-28
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/26 , G06Q50/30
Abstract: 本发明提供了一种城市轨道交通路网高峰大客流疏导系统。包括数据管理服务器，用于进行路网、客流和疏导相关的数据存储和维护；客流拥堵辨识服务器，用于以线网结构和列车运行计划为基本约束，根据客流随机发生和路网转移的蒙特卡洛仿真，计算大客流时空拥堵瓶颈和拥堵类别；疏导范围计算服务器，用于根据大客流时空拥堵瓶颈和拥堵类别，计算满足出行可达性的客流控制备选集合和跳站备选集合；客流疏导服务器，用于根据满足出行可达性的客流控制备选集合和跳站备选集合，以及客流疏导的设置信息通过强化学习进行客流疏导方案的计算。本发明为城市轨道交通路网的拥堵辨识和协同疏导提供技术支持，提高路网运营服务水平和乘客安全提供支撑。
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公开(公告)号：CN113761020B
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202110870157.X
申请日：2021-07-30
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/29 , G06F17/16 , G06Q10/04 , G06Q50/30
Abstract: 本发明提供了一种城市轨道交通异常大客流实时预测方法。该方法包括基于大客流发生场景的客流时空关系和所设定的关系敏感参数，构建被预测点影响客流源时空矩阵，并设置被预测点影响客流源时空矩阵中的元素值；对预测点影响客流源时空矩阵进行降维处理，得到被预测点的客流源特征；利用被预测点的实时检测客流数据计算被预测点的流量异常趋势；根据被预测点的客流源特征、流量异常趋势基于极限学习自适应预测异常场景下的城市轨道交通断面、换乘和出站异常大客流。本发明为城市轨道交通路网异常大客流的精确预测提供方法，为异常大客流组织和疏导提供技术条件，提升路网运营服务水平。
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公开(公告)号：CN113936247A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111110065.8
申请日：2021-09-18
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于流线感知的轨道交通车站客流状态辨识系统。数据服务器用于存储并管理流线感知数据、客流检测数据、客流辨识数据和车站客流基础数据；流线感知服务器用于基于车站客流基础数据进行车站物理流线、常态客流流线和特殊客流流线感知操作，将获得的流线感知结果传输给客流检测服务器和数据服务器；客流检测服务器用于基于流线感知结果进行多流向速度、多态密度、多流向流量检测，以及固定与非固定队首排队检测，将获得的客流检测结果传输给客流状态辨识服务器；客流状态辨识服务器用于基于客流检测结果进行车站关键区域的拥挤状态和异常客流识别处理，获得拥挤状态和异常客流识别结果。
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