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公开(公告)号:CN110189168A
公开(公告)日:2019-08-30
申请号:CN201910424420.5
申请日:2019-05-21
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于多尺度统计特征的地铁车站客流仿真系统。主要包括仿真控制服务器、客流推演服务器、特征统计服务器以及地铁车站客流仿真数据服务器;仿真控制服务器,根据仿真设置信息,调用客流推演服务器进行客流的发生、推演和统计;客流发生和推演过程中调用特征统计服务器,获得客流的到达、选择、速度-密度以及聚集特征;特征统计服务器基于数据驱动,统计多尺度的客流特征;地铁车站客流仿真数据服务器存储和管理上述服务器运行所需以及运行所得的数据。本发明所提出的地铁车站客流仿真系统基于客流的统计特征出发,满足多尺度的地铁车站仿真,提高仿真的全局准确性和快速及时性,为地铁车站客流组织优化、方案在线评估提供支撑。
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公开(公告)号:CN117743683B
公开(公告)日:2024-07-19
申请号:CN202311730247.4
申请日:2023-12-15
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F16/9535 , G06F18/23 , G06N20/00 , G06Q50/40
Abstract: 本发明提供一种乘客出行方案推荐模型训练方法、系统及推荐方法及系统,属于城市轨道交通出行智能服务和数字化管理技术领域。本发明首先从时空、频次等多维度形成客群指标和标签体系,构建细粒度客群标签自动化生成方法。基于累计前景理论构建面向个体的出行方案实时推荐模型,通过融合出行时长预测值,实现进行出发时间、到达时间、出行路径和出行时长的联合出行方案实时推荐,提高推荐时效性,为乘客提供出行可预测性诱导服务。因此,本发明对于乘客个性化出行即时决策、行车组织在线调整决策、出行伴随式服务、客流培育等方面具有重要理论和现实意义。
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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:CN116187527A
公开(公告)日:2023-05-30
申请号:CN202211685159.2
申请日:2022-12-27
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于动态仿真的列车运行图快速疏解优化方法。该方法包括:获取列车运行的基础数据与约束条件,该基础数据包括:输入仿真时段长短、线路运用车底数、线路车站数量、列车始发站发车间隔、列车交路划分、停站、始发列车发车时间和客流起点到终点OD需求;基于所述列车运行的基础数据根据列车运行图的最小时间节拍,遍历所有车站的上下行方向的时间节拍,生成满足各种约束条件与动态停站时间的无冲突列车到发时刻;利用无冲突列车到发时刻计算并输出疏解后的列车运行的关键指标。本发明为城市轨道交通运行图编制与列车运行调整的冲突疏解优化提供共性支撑,为科学运营组织提供技术条件,提升路网运营服务水平。
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公开(公告)号: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: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:CN118626528A
公开(公告)日:2024-09-10
申请号:CN202311554493.9
申请日:2023-11-21
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F16/2457 , G06F16/22 , G06F16/23 , G06N5/022
Abstract: 本发明提供一种乘客出行方案个性化推荐系统,属于城市轨道交通出行服务与数字化治理技术领域,数据感知管理模块收集、处理、存储和分析轨道交通数据;元数据库管理模块根据出行方案推荐及交互服务模块的信息反馈进行数据维护、更新与管理;核心模型管理模块对系统算法模型、知识库及工具应用进行存储管理;出行方案推荐及交互服务模块对系统应用配置进行管理与推荐,管理输出系统用户的出行方案。本发明提高了系统推荐算法模型的精确性,业务领域模型算法管理单元设计在线修正功能可对模型参数及时纠偏,提高了系统推荐效率;通过用户应用单元建立用户偏好即时反馈机制以实现用户信息的增量收集及更新,提高了推荐精确性与个性化程度。
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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:CN116187527B
公开(公告)日:2023-08-18
申请号:CN202211685159.2
申请日:2022-12-27
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于动态仿真的列车运行图快速疏解优化方法。该方法包括:获取列车运行的基础数据与约束条件,该基础数据包括:输入仿真时段长短、线路运用车底数、线路车站数量、列车始发站发车间隔、列车交路划分、停站、始发列车发车时间和客流起点到终点OD需求;基于所述列车运行的基础数据根据列车运行图的最小时间节拍,遍历所有车站的上下行方向的时间节拍,生成满足各种约束条件与动态停站时间的无冲突列车到发时刻;利用无冲突列车到发时刻计算并输出疏解后的列车运行的关键指标。本发明为城市轨道交通运行图编制与列车运行调整的冲突疏解优化提供共性支撑,为科学运营组织提供技术条件,提升路网运营服务水平。
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公开(公告)号: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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