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公开(公告)号:CN111932141A
公开(公告)日:2020-11-13
申请号:CN202010848015.9
申请日:2020-08-21
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明是一种面向机场载客的出租车司机载客决策方法,该决策方法包括如下步骤:S1:构建基于司机载客决策的二级评价指标体系,对指标参数进行定义,并获取原始数据;S2:对某时段内出入机场附近的出租车数据进行预处理;S3:计算某时段内可能乘坐出租车的乘客数量;S4:求出乘客数量关于其子指标的解析方程;S5:采用模糊综合评判法对二级决策评价指标体系进行打分,得到司机对当前在机场载客效益的预估值;S6:将不同选择方案的预估值进行对比,选择最佳收益方案。本发明通过全面的分析和建模模拟了机场出租车司机的决策环境和过程,能够最大化地降低司机因等待乘客、交通堵塞等引起的利益损失。
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公开(公告)号:CN111951542B
公开(公告)日:2022-09-27
申请号:CN202010847664.7
申请日:2020-08-21
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明是一种面向机场出租车上客区服务效率优化的上客点数量规划方法,所述方法包括如下步骤:S1:对模型的内部概念进行定义;S2:建立机场出租车载客排队模型双目标函数;S3:将双目标函数转化为单目标函数;S4:建立机场出租车载客排队模型约束条件;S5:基于粒子群算法进行模型求解,得到最佳上车点数量。本发明解决了机场上客区出租车司机和乘客的双方滞留情况,使机场陆侧交通系统布局规划更加科学、合理、高效。
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公开(公告)号:CN111966778B
公开(公告)日:2022-07-29
申请号:CN202010649370.3
申请日:2020-07-08
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/31 , G06F16/36 , G06F16/951 , G06F16/953 , G06F21/60
Abstract: 本发明公开了一种基于关键词分组倒排索引的多关键词密文排序检索方法。其步骤:一、数据处理与外包阶段,首先,数据拥有者生成一组密钥并共享给数据使用者;接着,对关键词进行分组,生成关键词分组集合及其对应的文档倒排列表集合;其次,生成文档向量、关键词分组向量及关键词分组倒排索引,并进行加密;将加密后的文档集合和关键词分组倒排索引外包至云服务器进行存储;二、检索阶段,首先,数据使用者生成检索陷门并发送至云服务器;然后,云服务器根据陷门在加密的关键词分组倒排索引上进行排序检索,并将其结果返回给数据使用者;最后,数据使用者通过密钥解密获得明文形式的检索结果。本发明实现安全、高效的多关键词密文排序检索功能。
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公开(公告)号:CN111951542A
公开(公告)日:2020-11-17
申请号:CN202010847664.7
申请日:2020-08-21
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明是一种面向机场出租车上客区服务效率优化的上客点数量规划方法,所述方法包括如下步骤:S1:对模型的内部概念进行定义;S2:建立机场出租车载客排队模型双目标函数;S3:将双目标函数转化为单目标函数;S4:建立机场出租车载客排队模型约束条件;S5:基于粒子群算法进行模型求解,得到最佳上车点数量。本发明解决了机场上客区出租车司机和乘客的双方滞留情况,使机场陆侧交通系统布局规划更加科学、合理、高效。
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公开(公告)号:CN111966778A
公开(公告)日:2020-11-20
申请号:CN202010649370.3
申请日:2020-07-08
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/31 , G06F16/36 , G06F16/951 , G06F16/953 , G06F21/60
Abstract: 本发明公开了一种基于关键词分组倒排索引的多关键词密文排序检索方法。其步骤:一、数据处理与外包阶段,首先,数据拥有者生成一组密钥并共享给数据使用者;接着,对关键词进行分组,生成关键词分组集合及其对应的文档倒排列表集合;其次,生成文档向量、关键词分组向量及关键词分组倒排索引,并进行加密;将加密后的文档集合和关键词分组倒排索引外包至云服务器进行存储;二、检索阶段,首先,数据使用者生成检索陷门并发送至云服务器;然后,云服务器根据陷门在加密的关键词分组倒排索引上进行排序检索,并将其结果返回给数据使用者;最后,数据使用者通过密钥解密获得明文形式的检索结果。本发明实现安全、高效的多关键词密文排序检索功能。
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公开(公告)号:CN111954160A
公开(公告)日:2020-11-17
申请号:CN202010843813.2
申请日:2020-08-20
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开一种二维手机信令数据转化三维空间轨迹数据的方法,包括以下步骤:将原始信令数据表和基站-扇区经纬度静态数据表进行连接、筛选研究选定城市区域经纬度范围内的所有原始手机信令数据、进行缺失数据处理、进行错误异常数据处理、进行重复数据处理、进行乒乓数据处理、进行漂移数据处理、进行伪漂移数据处理和进行数据清洗后的基站坐标修正。通过对异常数据进行预清洗,在此基础上有效准确地识别并修正伪漂移数据来避免原始数据集的过度损失,最后基于城市路网数据对清洗后的手机信令数据进行坐标修正,从而减少信令数据在空间上的定位偏差,提高交通时空大数据分析挖掘的准确性。
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