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公开(公告)号：CN114331234A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202210254509.3
申请日：2022-03-16
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06Q10/06 , G06Q10/04 , G06K9/62 , G06F16/9537 , G06F16/2458
Abstract: 本发明涉及轨道交通客流预测技术领域，尤其涉及基于乘客出行信息的轨道交通客流预测方法和系统，其中方法包括：获取乘客出行数据，基于所述乘客出行数据，建立乘客出行信息指标体系，统计计算所述乘客出行信息指标体系中的各指标信息；基于所述乘客出行信息指标体系中计算得到的部分指标信息，估算车站内不同时段的返程客流量；将车站内乘客的返程客流量作为协变量添加至客流预测模型中，预测车站的进站客流。本发明依据乘客的多源出行数据，挖掘乘客的出行规律，在此基础上建立了乘客出行信息三级指标信息体系，实现对各指标信息的统计计算。同时提出一种面向乘客出行信息识别返程客流，并依据返程客流有效提高车站进站客流量精准度的预测方法。
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公开(公告)号：CN115391641A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202210898410.7
申请日：2022-07-28
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9537 , G06F16/903 , G06F16/9035 , G06F16/909 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提供了一种基于最小可觉差(JND)乘客偏好排序的诱导路径推荐方法。该方法包括：获取乘客出行信息，对乘客出行过程进行分析，构建包括直接属性和间接属性的乘客画像标签体系；基于所述乘客画像标签体系从起点到终点OD层面和时段层面两个维度细化乘客出行信息，并采用谱聚类方法提取乘客出行偏好；结合乘客出行的偏好度排序，构建基于JND的字典序偏好路径选择模型，得到满足乘客偏好的路径，并推荐给乘客。本发明方法基于AFC数据和乘客画像提出多维度的乘客偏好识别方法，解决乘客和路径的匹配问题，并结合深度确定性策略梯度(DDPG)对乘客路径选择模型参数进行优化，提高乘客个性化诱导的准确性，为轨道交通精准客流诱导提供决策参考。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115081762A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202211015388.3
申请日：2022-08-24
Applicant: 北京交通大学 , 广州地铁集团有限公司
Abstract: 本发明涉及轨道交通领域，提供了一种基于城市轨道交通的乘客一体化智慧出行方法和系统，其中方法包括步骤：采集多源数据，根据多源数据建立乘客属性预测模型，预测乘客属性，建立与乘客属性匹配的需求场景，根据多源数据得到车站类型并生成服务信息，将服务信息与需求场景进行匹配得到一体化服务信息，根据多源数据构建马尔科夫模型，通过马尔科夫模型预测出行信息，选取与出行信息相对应的一体化服务信息指导乘客出行，根据设备监测数据对出行信息进行监测，实时判断是否有突发事件对乘客出行进行干扰，根据突发事件的发生时间和类型实时修正出行信息。本发明为不同需求的乘客提供不同环境下的个性化信息，提高了城市轨道交通乘客服务水平。
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公开(公告)号：CN115081762B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202211015388.3
申请日：2022-08-24
Applicant: 北京交通大学 , 广州地铁集团有限公司
Abstract: 本发明涉及轨道交通领域，提供了一种基于城市轨道交通的乘客一体化智慧出行方法和系统，其中方法包括步骤：采集多源数据，根据多源数据建立乘客属性预测模型，预测乘客属性，建立与乘客属性匹配的需求场景，根据多源数据得到车站类型并生成服务信息，将服务信息与需求场景进行匹配得到一体化服务信息，根据多源数据构建马尔科夫模型，通过马尔科夫模型预测出行信息，选取与出行信息相对应的一体化服务信息指导乘客出行，根据设备监测数据对出行信息进行监测，实时判断是否有突发事件对乘客出行进行干扰，根据突发事件的发生时间和类型实时修正出行信息。本发明为不同需求的乘客提供不同环境下的个性化信息，提高了城市轨道交通乘客服务水平。
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公开(公告)号：CN117592661B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410058900.5
申请日：2024-01-16
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06Q10/063 , G06Q10/0635 , G06Q10/0639 , G06Q50/26 , G06Q50/40
Abstract: 本申请提供了复杂多场景下的区域中心化车站巡视方案设计方法与系统。针对区域中心化下车站巡视的需求，归纳多种中心站及普通站的需求场景和智能巡视模式，提出各需求场景与智能巡视模式的匹配方式；建立一种区域中心化智能车站巡视方案设计模型；提出一种基于异常运营场景智能学习的巡视方案优化方法；构建远程巡视状态异常风险预警方法和异常风险指标体系，完善区域中心化智能车站巡视方案实现复杂多场景下各车站的巡视模式同步或异步转换，为轨道交通车站智慧化管理和智能巡视模式提供决策参考。
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公开(公告)号：CN117592661A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202410058900.5
申请日：2024-01-16
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06Q10/063 , G06Q10/0635 , G06Q10/0639 , G06Q50/26 , G06Q50/40
Abstract: 本申请提供了复杂多场景下的区域中心化车站巡视方案设计方法与系统。针对区域中心化下车站巡视的需求，细分中心站及普通站的多需求场景和智能巡视模式，提出各需求场景与智能巡视模式的匹配方式；建立区域中心化智能车站巡视方案设计模型；提出基于异常运营场景智能学习的巡视方案优化方法；构建远程巡视状态异常风险预警方法和异常风险指标体系，完善区域中心化智能车站巡视方案实现复杂多场景下各车站的巡视模式同步或异步转换，为轨道交通车站智慧化管理和智能巡视模式提供决策参考。
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公开(公告)号：CN114331234B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210254509.3
申请日：2022-03-16
Applicant: 北京交通大学 , 广州地铁集团有限公司
IPC: G06Q10/06 , G06Q10/04 , G06K9/62 , G06F16/9537 , G06F16/2458
Abstract: 本发明涉及轨道交通客流预测技术领域，尤其涉及基于乘客出行信息的轨道交通客流预测方法和系统，其中方法包括：获取乘客出行数据，基于所述乘客出行数据，建立乘客出行信息指标体系，统计计算所述乘客出行信息指标体系中的各指标信息；基于所述乘客出行信息指标体系中计算得到的部分指标信息，估算车站内不同时段的返程客流量；将车站内乘客的返程客流量作为协变量添加至客流预测模型中，预测车站的进站客流。本发明依据乘客的多源出行数据，挖掘乘客的出行规律，在此基础上建立了乘客出行信息三级指标信息体系，实现对各指标信息的统计计算。同时提出一种面向乘客出行信息识别返程客流，并依据返程客流有效提高车站进站客流量精准度的预测方法。
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