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公开(公告)号：CN118907188A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410610632.3
申请日：2024-05-16
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种数据驱动的城市轨道交通列车运行调整模糊推理方法。该方法包括：基于城市轨道交通突发事件的处置记录提取列车运行调整措施，构建列车运行调整措施决策树模型；基于列车实际和计划运行图数据，对突发事件区段的微观调整特征进行提取，分析实际运行中的区段列车拥堵程度、列车客流拥挤度指标对列车运行调整的影响，结合列车运行调整决策树模型，构建列车运行调整模糊集合及模糊推理规则；对模糊神经网络的模糊推理参数进行标定；从突发事件区段逆向遍历列车，基于微观调整特征根据参数标定后的模糊神经网络进行列车运行调整决策。本发明为城市轨道交通突发事件下列车运行调整策略的决策提供技术支持，提升运营的安全与效率。
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公开(公告)号：CN118469221A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410640499.6
申请日：2024-05-22
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0637 , G06Q50/26 , G06F18/2411 , G06F18/27 , G06N3/006
Abstract: 本发明提供了一种考虑多种处置措施的城市轨道交通路网客流诱导方法。该方法包括：根据突发事件以及对应的处置措施分类，获取乘客受影响类型，初始化不同类型OD的平均诱导接受度；针对列车中断清客折返、车站客流调控、途径受影响区段以及从中断区间出发和到达中断区间的乘客，生成乘客的推荐出行方案备选集，计算各路径出行成本；初始化路径推荐方案，基于Logit模型计算路径选择概率、路径上的乘客数量和适应度值，更新路网客流分布情况，利用基于帕累托最优的鲸鱼优化算法生成新的推荐方案，确定最佳出行方案。本发明方法针对突发事件，考虑多种处置措施对乘客的不同影响，以及诱导对客流分布以及出行成本的影响，实现对路网客流的动态诱导。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117743683B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202311730247.4
申请日：2023-12-15
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F16/9535 , G06F18/23 , G06N20/00 , G06Q50/40
Abstract: 本发明提供一种乘客出行方案推荐模型训练方法、系统及推荐方法及系统，属于城市轨道交通出行智能服务和数字化管理技术领域。本发明首先从时空、频次等多维度形成客群指标和标签体系，构建细粒度客群标签自动化生成方法。基于累计前景理论构建面向个体的出行方案实时推荐模型，通过融合出行时长预测值，实现进行出发时间、到达时间、出行路径和出行时长的联合出行方案实时推荐，提高推荐时效性，为乘客提供出行可预测性诱导服务。因此，本发明对于乘客个性化出行即时决策、行车组织在线调整决策、出行伴随式服务、客流培育等方面具有重要理论和现实意义。
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公开(公告)号：CN118907188B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202410610632.3
申请日：2024-05-16
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种数据驱动的城市轨道交通列车运行调整模糊推理方法。该方法包括：基于城市轨道交通突发事件的处置记录提取列车运行调整措施，构建列车运行调整措施决策树模型；基于列车实际和计划运行图数据，对突发事件区段的微观调整特征进行提取，分析实际运行中的区段列车拥堵程度、列车客流拥挤度指标对列车运行调整的影响，结合列车运行调整决策树模型，构建列车运行调整模糊集合及模糊推理规则；对模糊神经网络的模糊推理参数进行标定；从突发事件区段逆向遍历列车，基于微观调整特征根据参数标定后的模糊神经网络进行列车运行调整决策。本发明为城市轨道交通突发事件下列车运行调整策略的决策提供技术支持，提升运营的安全与效率。
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公开(公告)号：CN118469221B
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202410640499.6
申请日：2024-05-22
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0637 , G06Q50/26 , G06F18/2411 , G06F18/27 , G06N3/006
Abstract: 本发明提供了一种考虑多种处置措施的城市轨道交通路网客流诱导方法。该方法包括：根据突发事件以及对应的处置措施分类，获取乘客受影响类型，初始化不同类型OD的平均诱导接受度；针对列车中断清客折返、车站客流调控、途径受影响区段以及从中断区间出发和到达中断区间的乘客，生成乘客的推荐出行方案备选集，计算各路径出行成本；初始化路径推荐方案，基于Logit模型计算路径选择概率、路径上的乘客数量和适应度值，更新路网客流分布情况，利用基于帕累托最优的鲸鱼优化算法生成新的推荐方案，确定最佳出行方案。本发明方法针对突发事件，考虑多种处置措施对乘客的不同影响，以及诱导对客流分布以及出行成本的影响，实现对路网客流的动态诱导。
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公开(公告)号：CN118822243A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410596507.1
申请日：2024-05-14
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/26 , G06Q50/40 , G06F18/25 , G06F18/22 , G06F18/2431 , G06V20/52 , G06V20/40
Abstract: 本发明提供了一种多源多点协同的城市轨道交通路网客流安全状态感知方法。该方法包括：将自动售检票系统AFC数据、列车运行计划数据和实际列车运行数据进行时空融合，得到融合数据；综合融合数据、路网结构、天气信息、预估车站和列车大客流信息，识别路网重点客流群体；对于路网重点客流群体，叠加视频监测数据，构建客流群体精细画像，设置客流群体的初始安全因子；根据客流群体精细画像、AFC数据和配流与视频基础指标数据协同识别重点客流群体的安全状态。本发明方法为城市轨道交通路网客流安全状态感知提供共性支撑，为科学运营组织提供技术条件，提升路网运营服务水平。
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公开(公告)号：CN117743683A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311730247.4
申请日：2023-12-15
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F16/9535 , G06F18/23 , G06N20/00 , G06Q50/40
Abstract: 本发明提供一种乘客出行方案推荐模型训练方法、系统及推荐方法及系统，属于城市轨道交通出行智能服务和数字化管理技术领域。本发明首先从时空、频次等多维度形成客群指标和标签体系，构建细粒度客群标签自动化生成方法。基于累计前景理论构建面向个体的出行方案实时推荐模型，通过融合出行时长预测值，实现进行出发时间、到达时间、出行路径和出行时长的联合出行方案实时推荐，提高推荐时效性，为乘客提供出行可预测性诱导服务。因此，本发明对于乘客个性化出行即时决策、行车组织在线调整决策、出行伴随式服务、客流培育等方面具有重要理论和现实意义。
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