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公开(公告)号：CN118798960A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410981468.7
申请日：2024-07-22
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06Q30/0202 , G06Q50/40 , G06F17/18 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/048 , G06N3/082
Abstract: 本发明提供一种网约合乘出行短时需求概率预测方法及系统，属于交通出行短时需求预测技术领域，获取城市历史OD需求订单数据；利用预先训练好的网约合乘出行短时需求概率预测模型，对获取的所述的历史OD需求订单数据进行处理，得到未来下一时段内对应的OD对的需求概率数据。本发明通过网约合乘出行需求的时空特征分析，通过时空依赖关系和运营依赖关系的学习，提升合乘需求预测的准确度，通过统计模型与深度学习模型的结合，量化合乘需求的不确定性，为网约车平台更合理地调配车辆资源，满足用户出行需求，提升服务质量提供重要支撑。
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公开(公告)号：CN115018281A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210570294.6
申请日：2022-05-24
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种网约专巴与地铁联运匹配优化方法。该方法包括：基于乘客选择和车辆运营互动机制确定初始可行的乘客匹配集合；在初始可行匹配集合基础上，合并不同路线的网约专巴乘客，得到二次拼车可行集合以及相应巴士合并路线；以综合考虑道路里程节约收益和网约专巴运营收益的系统收益最大作为优化目标，构建网约专巴与地铁联运优化匹配模型；通过算法求解所述网约专巴与地铁联运优化匹配模型，得到合乘匹配组合、网约专巴线路端点站位置、网约专巴发车时间以及预计到达时间。本发明方法面向乘客的网约专巴联运地铁是将出租车用户完全转移到公共交通的促进方案，为联运模式及公交一体化的方案设计和推广发展提供了有力支撑。
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公开(公告)号：CN110992122A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911006628.1
申请日：2019-10-22
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种人到车的网约顺风车匹配方法，包括：获取顺风车和用户的出行信息，根据出行信息建立出行数据库；对顺风车和用户进行筛选，得到顺风车和用户匹配的出行集合，并对出行集合中的顺风车和用户进行关系匹配，得到包含有顺风车和用户匹配关系的匹配集合；根据匹配集合，计算相匹配的顺风车和用户的出行成本，根据出行成本计算对应的出行成本节约值；根据出行成本节约值对匹配集合中的顺风车和用户的匹配关系进行进一步筛选；以系统角色为约束条件，以相匹配的顺风车和用户共同的出行成本节约最大为目标，进行顺风车出行匹配，得到人到车匹配结果。本方法提出了从人到车的匹配模式，保证了网约顺风车服务的非商业运营性质和规模化发展。
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公开(公告)号：CN110428508A
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201910716940.3
申请日：2019-08-05
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明涉一种基于卡数据的公交车逃票乘客甄别技术。一种基于卡数据的公交车逃票乘客甄别技术，主要包括以下步骤：1)确定公交车到站时间及潜在逃票乘客；2)确定潜在逃票乘客的实际下车站点；3)对比实际支付票价和应支付票价，确定实际逃票乘客及逃票数额。本发明利用机器学习算法和既有的卡数据进行模块化的数据分析，筛选，大大提高乘客筛查范围，相比人工检查的方式极大降低了成本，提高了检查效率，其检查结果准确定位到单一乘客，且能够实现对逃票乘客的长期监测，有利于工作可持续开展。
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