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公开(公告)号：CN108681806B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN201810310412.3
申请日：2018-04-09
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于出行者活动的公交网络连通性评估方法，包括如下步骤：将基础交通网络拓展为ATS‑SAM网络；确定ATS‑SAM网络中各链接的阻抗；求解出行者的每日活动‑出行模式；评估公交网络连通性。本发明基于已有的ATS‑SAM网络，将基础公交网络转化为包含乘客换乘、活动等行为选择的超网络；其次，在转化后的网络中模拟出行者的每日活动和出行行为选择，并基于出行者的每日活动‑出行模式评估公交网络连通性；该方法在一定程度上考虑了出行者的活动及出行行为间的相互作用，能够充分反映定制公交等基于出行者需求设计的新型公共交通模式对出行者活动‑出行模式的影响；在连通性评估中考虑活动及出行选择的因素，从而增加了公交网络连通性评估的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107818415B
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN201711043136.0
申请日：2017-10-31
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于地铁刷卡数据的通学识别方法，包括以下步骤：1)基于地铁刷卡信息，采集包括IC卡卡号、车站和刷卡时间的数据并进行预处理；2)为每个卡号找出使用频率最高的车站及与其对应的使用频率最高的车站，作为家车站和学校车站的候选车站；3)根据该城市的中小学作息时间安排，将每个卡号的两个候选车站之间的出行记录按照进站时间分类，并按照一定的时间规则确定家车站和学校车站；4)找出并删除非通学出行记录和难以判定的卡号及其记录。本发明从时间和空间角度出发，对大量地铁刷卡数据的整合处理，首次提出了基于地铁刷卡数据识别通学人群的方法，解决了使用大数据研究通学行为的基础问题，弥补了传统调查方法的不足。
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公开(公告)号：CN110599760A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910986075.4
申请日：2019-10-17
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种多模式交通网络下的出行行为模拟方法，通过构建多模式超级交通网络，在基础网络中添加虚拟节点和虚拟路段，将单层交通网络拓展为相互连接的公交层、网约车层、地铁层、共享单车层和换乘层网络，将单一的地理位置节点拓展为包含出行时间、出行模式和出行状态的复合节点，将复杂的多模式交通网络转化为单一出行模式网络的集合，能有效提高最短路搜索和流量分配算法的效率。基于随出行时段变化而变化的网络交通流量，可识别半日出行时段内的交通出行模式分布变化情况，本发明可用于集计层面获取用户出行模式选择的分布情况，以供共享交通企业和管理部门更合理地分配交通资源，提升资源利用率。
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公开(公告)号：CN108681806A
公开(公告)日：2018-10-19
申请号：CN201810310412.3
申请日：2018-04-09
Applicant: 东南大学
CPC classification number: G06Q10/047 , G06Q10/0639 , G06Q50/26 , G06Q50/30
Abstract: 本发明公开了一种基于出行者活动的公交网络连通性评估方法，包括如下步骤：将基础交通网络拓展为ATS‑SAM网络；确定ATS‑SAM网络中各链接的阻抗；求解出行者的每日活动‑出行模式；评估公交网络连通性。本发明基于已有的ATS‑SAM网络，将基础公交网络转化为包含乘客换乘、活动等行为选择的超网络；其次，在转化后的网络中模拟出行者的每日活动和出行行为选择，并基于出行者的每日活动‑出行模式评估公交网络连通性；该方法在一定程度上考虑了出行者的活动及出行行为间的相互作用，能够充分反映定制公交等基于出行者需求设计的新型公共交通模式对出行者活动‑出行模式的影响；在连通性评估中考虑活动及出行选择的因素，从而增加了公交网络连通性评估的准确性。
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公开(公告)号：CN110599760B
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN201910986075.4
申请日：2019-10-17
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种多模式交通网络下的出行行为模拟方法，通过构建多模式超级交通网络，在基础网络中添加虚拟节点和虚拟路段，将单层交通网络拓展为相互连接的公交层、网约车层、地铁层、共享单车层和换乘层网络，将单一的地理位置节点拓展为包含出行时间、出行模式和出行状态的复合节点，将复杂的多模式交通网络转化为单一出行模式网络的集合，能有效提高最短路搜索和流量分配算法的效率。基于随出行时段变化而变化的网络交通流量，可识别半日出行时段内的交通出行模式分布变化情况，本发明可用于集计层面获取用户出行模式选择的分布情况，以供共享交通企业和管理部门更合理地分配交通资源，提升资源利用率。
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公开(公告)号：CN107818415A
公开(公告)日：2018-03-20
申请号：CN201711043136.0
申请日：2017-10-31
Applicant: 东南大学
CPC classification number: G06Q10/0639 , G06Q50/20 , G06Q50/30 , G07B15/04 , G07C9/00007
Abstract: 本发明公开了一种基于地铁刷卡数据的通学识别方法，包括以下步骤：1)基于地铁刷卡信息，采集包括IC卡卡号、车站和刷卡时间的数据并进行预处理；2)为每个卡号找出使用频率最高的车站及与其对应的使用频率最高的车站，作为家车站和学校车站的候选车站；3)根据该城市的中小学作息时间安排，将每个卡号的两个候选车站之间的出行记录按照进站时间分类，并按照一定的时间规则确定家车站和学校车站；4)找出并删除非通学出行记录和难以判定的卡号及其记录。本发明从时间和空间角度出发，对大量地铁刷卡数据的整合处理，首次提出了基于地铁刷卡数据识别通学人群的方法，解决了使用大数据研究通学行为的基础问题，弥补了传统调查方法的不足。
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