基于RGB色彩空间与蒙特卡洛方法的城市公交指标计算方法

    公开(公告)号:CN113327012A

    公开(公告)日:2021-08-31

    申请号:CN202110468086.0

    申请日:2021-04-28

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了基于RGB色彩空间与蒙特卡洛方法的城市公交指标计算方法,具体为:获取城市待研究区域土地利用总体规划图与研究区域土地面积数据;获取城市指定研究区域中公共交通站点位置信息;将总体规划图数字化为RGB矩阵;在同一坐标系下,将土地利用总体规划图的地理位置信息与获得的区域公共交通站点位置信息相匹配;确定总体规划图的空白区域与非城市用地区域的RGB向量;基于蒙特卡洛方法,计算待研究区域用地总面积和公交覆盖总面积;计算公交覆盖率和公交站点密度。本发明提供的方法对计算改善后的城市公共交通相关指标以及建立科学系统的城市公共交通评价指标体系,进而衡量城市公共交通发展具有重大意义。

    一种基于机器学习的用户空铁联程城际出行信息处理方法

    公开(公告)号:CN110866775A

    公开(公告)日:2020-03-06

    申请号:CN201910966218.5

    申请日:2019-10-12

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的用户空铁联程城际出行信息处理方法。本发明的方法步骤如下:步骤一,采集空铁联程城际出行用户的个人属性数据以及用户历史出行数据;步骤二,对采集到的数据进行预处理;步骤三,对经过预处理后的数据根据城际出行频率分为A和B两类;步骤四,分别建立预测A类用户出行方案的logistics模型以及预测B类用户的概率模型;步骤五,使用步骤四中标定好的logistics模型为A类用户提出城际出行服务推荐方案,使用步骤四中标定好的概率模型为B类用户推荐城际出行服务方案。本发明能简化用户联程出行的复杂决策过程,提供个性化的出行服务,方便用户出行,高效利用现有交通资源,有利于交通的可持续发展。

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