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公开(公告)号：CN114881423A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210398301.9
申请日：2022-04-15
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种针对枢纽换乘场景的联程中转城市确定方法，具体为：建立联程中转城市基本特征、影响因素、标定结果三级特征体系；将最劣指标的城市筛除，并进行主客观赋权结合确定各层级指标权重；利用权重生成评价函数，对中转城市的服务水平进行评估排序。本发明对中转城市进行了特征挖掘与提取，从距离影响因素、城市服务因素、枢纽水平因素、服务便捷因素四个方面构建指标体系，通过智能化初筛、系统性评价确定联程中转城市的优先级排序。本发明方法重点关注对联程出行中的中转城市选择，从而有效提高出行者换乘舒适性和联程出行的连续性、保障性、便捷性。
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公开(公告)号：CN113326956B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202110505578.2
申请日：2021-05-10
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q10/02 , G06Q50/40 , G06Q50/43 , G06F18/23213
Abstract: 本发明公开了一种面向MaaS系统的一体化票务方案生成方法及装置，通过对旅客历史出行数据的分类预测，得到面向MaaS系统的旅客出行方式选择偏好，为旅客制定适合其选择偏好的出行方式组合方案；同时依据旅客市内与城际历史出行频率，确定面向MaaS系统的出行方式组合方案中不同交通方式的票制形式；出行方式组合方案与不同交通方式票制形式相结合，得到面向MaaS系统的一体化票务方案。本发明充分考虑了旅客的个性化出行需求，实现了以MaaS理念为基础的一体化票务方案生成，实用性好，能够满足不同出行特征旅客的一体化票务方案需求，对于推动联程出行发展，推广更好的可持续出行方式，实现MaaS下出行服务改革具有重要意义。
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公开(公告)号：CN110570650A
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201910412552.6
申请日：2019-05-17
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明介绍了一种基于RFID数据的出行路径预测方法，并对预测路径进行叠加，实现了节点流量预测。通过RFID数据可以提取到每辆车在不同日期经过的基站编号信息。将基站编号按检测时间排序，并结合基站的地理分布，沿道路走向连线，可以获取到每辆车每天的出行路径。以出行路径为基础，利用深度学习算法，探究出行路径选择规律，预测未来出行路径。统计所有预测出行路径中每一个基站的个数，可以实现对节点流量的预测。实验证明，本发明所提基于RFID数据的出行路径和节点流量预测方法具有较高的预测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110889537B
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN201911042557.0
申请日：2019-10-30
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑航班延误的空铁联程出行方案生成方法，该方法包含确定出行者城际出行需求、确定空铁联程中转城市、确定首程航空班次、预测首程航班延误时长、确定空铁换乘间隔时长、确定下一程铁路班次、判断是否已遍历完所有可能的联程中转城市、确定空铁联程总体出行方案八个步骤，基于历史365天航班数据，构建并标定了航班延误时长预测模型，并匹配铁路班次信息，实现城际多模式交通出行情景下的考虑航班延误的空铁联程出行方案生成，通过本发明方法，可以提前降低因航班延误造成的总体出行时长增加的影响，并为出行者提供多种空铁联程出行方案组合，扩展其出行模式选择空间，提高综合出行效率。
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公开(公告)号：CN110889537A
公开(公告)日：2020-03-17
申请号：CN201911042557.0
申请日：2019-10-30
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑航班延误的空铁联程出行方案生成方法，该方法包含确定出行者城际出行需求、确定空铁联程中转城市、确定首程航空班次、预测首程航班延误时长、确定空铁换乘间隔时长、确定下一程铁路班次、判断是否已遍历完所有可能的联程中转城市、确定空铁联程总体出行方案八个步骤，基于历史365天航班数据，构建并标定了航班延误时长预测模型，并匹配铁路班次信息，实现城际多模式交通出行情景下的考虑航班延误的空铁联程出行方案生成，通过本发明方法，可以提前降低因航班延误造成的总体出行时长增加的影响，并为出行者提供多种空铁联程出行方案组合，扩展其出行模式选择空间，提高综合出行效率。
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公开(公告)号：CN114881423B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202210398301.9
申请日：2022-04-15
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/40 , G06F17/16
Abstract: 本发明公开了一种针对枢纽换乘场景的联程中转城市确定方法，具体为：建立联程中转城市基本特征、影响因素、标定结果三级特征体系；将最劣指标的城市筛除，并进行主客观赋权结合确定各层级指标权重；利用权重生成评价函数，对中转城市的服务水平进行评估排序。本发明对中转城市进行了特征挖掘与提取，从距离影响因素、城市服务因素、枢纽水平因素、服务便捷因素四个方面构建指标体系，通过智能化初筛、系统性评价确定联程中转城市的优先级排序。本发明方法重点关注对联程出行中的中转城市选择，从而有效提高出行者换乘舒适性和联程出行的连续性、保障性、便捷性。
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公开(公告)号：CN113326956A
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202110505578.2
申请日：2021-05-10
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种面向MaaS系统的一体化票务方案生成方法及装置，通过对旅客历史出行数据的分类预测，得到面向MaaS系统的旅客出行方式选择偏好，为旅客制定适合其选择偏好的出行方式组合方案；同时依据旅客市内与城际历史出行频率，确定面向MaaS系统的出行方式组合方案中不同交通方式的票制形式；出行方式组合方案与不同交通方式票制形式相结合，得到面向MaaS系统的一体化票务方案。本发明充分考虑了旅客的个性化出行需求，实现了以MaaS理念为基础的一体化票务方案生成，实用性好，能够满足不同出行特征旅客的一体化票务方案需求，对于推动联程出行发展，推广更好的可持续出行方式，实现MaaS下出行服务改革具有重要意义。
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公开(公告)号：CN110570650B
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN201910412552.6
申请日：2019-05-17
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明介绍了一种基于RFID数据的出行路径预测方法，并对预测路径进行叠加，实现了节点流量预测。通过RFID数据可以提取到每辆车在不同日期经过的基站编号信息。将基站编号按检测时间排序，并结合基站的地理分布，沿道路走向连线，可以获取到每辆车每天的出行路径。以出行路径为基础，利用深度学习算法，探究出行路径选择规律，预测未来出行路径。统计所有预测出行路径中每一个基站的个数，可以实现对节点流量的预测。实验证明，本发明所提基于RFID数据的出行路径和节点流量预测方法具有较高的预测精度。
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