公开(公告)号：CN118333319A

公开(公告)日：2024-07-12

申请号：CN202410476910.0

申请日：2024-04-19

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 郭欣 ,  郭子仪 ,  周进 ,  杨欣 ,  吴建军 ,  丁美玲 ,  昌锡铭

IPC: G06Q10/0631 ,  G06Q50/40 ,  G06N3/126

Abstract: 本发明提供了一种城市轨道列车群高峰时段的能耗峰值优化方法，通过构建列车群能源消耗峰值消除策略建立多目标整数规划模型，以最大化成功换乘和最小化列车总能耗为目标函数，以各条线路列车的发车时刻为决策变量。本发明基于优先级分层算法和自适应调节种群规模算法设计了改进的非支配排序遗传算法Ⅲ来求解模型，通过案例验证来验证了模型和算法的有效性，并给出优化后的列车时刻表。本发明方法通过设计城市轨道交通内乘客错峰出行奖励方案，协同优化列车开行方案和列车时刻表，旨在减少乘客出行时间，削减列车高强度运行时段的列车能耗峰值，促进城市交通系统可持续发展。

公开(公告)号：CN118154246A

公开(公告)日：2024-06-07

申请号：CN202410292287.3

申请日：2024-03-14

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 杨欣 ,  吴建军 ,  高自友 ,  薛秋驰 ,  丁美玲 ,  尹浩东 ,  孙会君

IPC: G06Q30/0203 ,  G06Q30/0202 ,  G06N20/00 ,  G06F17/18

Abstract: 本发明提供了一种突发事件下大小数据耦合驱动的客流调查方法。该方法包括：构建基于大数据和机器学习的个体常态出行预测模型，利用个体常态出行预测模型计算乘客在预测日内的出行概率；构建基于改进马尔科夫链的个体常态出行行为预测模型，计算乘客出行时所有可能的出行行为的概率；构建大小数据耦合驱动的突发事件下乘客出行行为对比调查模块，利用突发事件下乘客出行行为对比调查模块将乘客的常态出行行为预测结果与突发事件下的实际出行行为进行对比分析，识别乘客的出行行为和时间的变化。本发明能够准确地刻画乘客在无突发事件下的出行选择。通过改进输入和优化模型结构，本发明提升了对常态出行行为的预测精度。