城市轨道交通预约进站方法、系统、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN113379090B

    公开(公告)日:2021-12-03

    申请号:CN202110933888.4

    申请日:2021-08-16

    Abstract: 本发明提供一种城市轨道交通预约进站方法、系统、电子设备及存储介质。其中方法包括步骤:在预约系统内部预先建立城市轨道交通乘客多元预约模式;基于乘客在预约系统上的预约行为,系统内部主动获取乘客卡账户和用户画像信息;在预约系统内部增加乘客在乘车预约系统上所需输入的出行计划信息并自动生成或更新乘客预约历史记录;基于在预约系统上乘客的预约数量及乘客的预约行为,构建预约名额发放规则和乘客优先级规则,实现自动更新下一次预约名额数量并发放;提供便捷的城市轨道交通预约进站服务。本发明所述的系统立足智慧地铁建设,能够更好地引导乘客合理规划出行时间,错峰出行,提高客流组织水平,提高乘客满意度和城市轨道交通服务水平。

    基于浮动车数据的城市交通运行状态特征计算方法

    公开(公告)号:CN111275961A

    公开(公告)日:2020-06-12

    申请号:CN201910049234.8

    申请日:2019-01-18

    Abstract: 本发明提供了一种基于浮动车数据的城市交通运行状态特征计算方法,用于解决现有技术中对城市交通运行状态特征计算的局限性问题。所述方法为,首先对采集的浮动车数据进行预处理,再对相应的地图进行网格划分,并提取节点对构建节点关系模型,最后进行交通运行状态特征计算。本发明仅需要浮动车数据而不依靠GIS电子地图即可实现区域交通状态特征计算;输入数据及输出结果可以保存在数据库中,可以随时调用,方便快捷;求得依靠节点对的路网模型,对路网的地理特征进行刻画,该地理特征可以储存在数据库中,不需要重复计算,且不受时间制约,可以求得实时的交通运行状态,也可以求得每月、周、日、小时、15分钟的交通运行状态。

    基于LSTM模型的信号交叉口运行状态预测方法和系统

    公开(公告)号:CN109800908A

    公开(公告)日:2019-05-24

    申请号:CN201811612579.1

    申请日:2018-12-27

    Abstract: 本发明提供了一种基于LSTM模型的信号交叉口运行状态预测方法和系统,包括:通过移动互联网获取某区域的浮动车数据;根据浮动车数据,提取出某段时间内的与某个信号交叉口匹配的相关数据,并对所述数据进行筛选;对筛选后的数据进行归一化处理,并分为训练数据集和测试数据集,并通过LSTM模型对所述的训练数据集中的数据进行训练,对训练好的模型通过测试数据集进行测试,得到所述信号交叉口的预测模型;根据得到的所述信号交叉口的预测模型通过新采集的实时数据对信号交叉口的运行状态进行预测。本发明通过移动互联浮动车数据对信号交叉口运行状态进行预测,提升信号交叉口区域的交通运行效率。

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