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公开(公告)号：CN113715875A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202110986180.5
申请日：2021-08-26
Applicant: 北京交通大学
IPC: B61L27/00
Abstract: 本发明提供了一种面向初始延误与区间限速的列车运行调控方法、系统及存储介质。该方法包括：构建表征列车群运行逻辑关系的面向初始延误与区间限速的列车事件活动网络；以列车事件和列车活动为基本单元建立面向初始延误扰动、列车事件容忍延误、列车事件取消和面向区间限速扰动约束集，综合考虑初始延误与区间限速并发突发扰动场景，将初始延误、列车事件容忍延误、列车事件取消约和区间限速扰动等约束集的解耦结果添加到列车群运行调控模型中，求解列车群运行调控模型输出最优列车群运行调控方案。本发明可以生成最优列车运行调控方案，降低了调控后列车运行方案与原计划方案的偏离程度，保障突发事件下列车运行安全和列车服务质量。
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公开(公告)号：CN111582750B
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202010418186.8
申请日：2020-05-18
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明公开了一种轨道交通反向乘客识别及乘车班次确定方法及系统。该方法包括：根据候车时间建立乘客选择行为模型，识别正向乘客和反向乘客，并确定正向候车时间和反向时间；根据最大列车数和正向乘客候车时间建立正向候车时间分布模型；根据反向车站的最大数量和反向时间建立反向时间分布模型；采用贝叶斯模型对三种模型中参数的联合后验概率进行计算，得到参数联合后验概率，采用NUTS算法对联合后验概率中的参数进行估计，得到参数估计值；根据参数估计值进行反向乘客识别、反向乘客的反向车站和乘车班次识别以及正向乘客的乘车班次识别。采用本发明的方法及系统，能够为高峰限流和运力资源配置提供更精准、合理的依据。
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公开(公告)号：CN111680849B
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202010801816.X
申请日：2020-08-11
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明揭示了一种非正常事件下车站通过能力的计算方法及存储介质、终端，计算方法包括：将高铁车站的非正常事件划分为三种情形：到发线临时失效、到发线超长占用和咽喉区道岔临时失效；再引用威布尔概率分布对各情形进行时长估计；分别构建各情形下的非正常事件约束；根据各情形下非正常事件的估计时长及构建的约束，建立轨道电路分段解锁的时序关系，再构建列车在站作业进路之间的时空疏解约束；根据时空疏解约束优化车站作业进路分配，并建立高速铁路车站通过能力的计算模型；计算车站通过能力，并选择最优进路分配方案进行输出。本发明采用分段解锁式的高铁车站控制策略，计算结果更精确，且更切合高速车站的实际作业情况，实用性佳。
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公开(公告)号：CN112016008A
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN202010878878.0
申请日：2020-08-27
Applicant: 广州地铁集团有限公司 , 北京交通大学
Inventor： 蔡昌俊 , 许心越 , 杨志强 , 李俊铖 , 何建涛 , 梁强升 , 卢锦生 , 黎志华 , 洪生国 , 徐博 , 高晓泰 , 钟仕辰 , 夏霖琪 , 徐旭 , 王雪琴 , 张可
IPC: G06F16/9537 , G06F16/29 , G06Q10/04 , G06Q50/26
Abstract: 本发明涉及一种多场景下城市轨道交通客流精准诱导系统。该系统包括依次连接的数据接入模块、数据存储模块、处理服务模块和APP应用服务模块；所述数据接入模块基于各类数据接口完成数据的接入；所述数据存储模块利用关系数据库和内存数据库存储来自所述数据接入模块的数据；所述处理服务模块基于存储的数据，实现系统各项业务功能；所述APP应用服务模块包括后台管理系统和APP应用，分别为后台工作人员和用户提供服务。本发明能够适应多场景下出行路径诱导信息生成，为不同需求的乘客提拱可供选择的多条出行路径，提高城市轨道交通乘客服务水平。
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公开(公告)号：CN111680849A
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN202010801816.X
申请日：2020-08-11
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明揭示了一种非正常事件下车站通过能力的计算方法及存储介质、终端，计算方法包括：将高铁车站的非正常事件划分为三种情形：到发线临时失效、到发线超长占用和咽喉区道岔临时失效；再引用威布尔概率分布对各情形进行时长估计；分别构建各情形下的非正常事件约束；根据各情形下非正常事件的估计时长及构建的约束，建立轨道电路分段解锁的时序关系，再构建列车在站作业进路之间的时空疏解约束；根据时空疏解约束优化车站作业进路分配，并建立高速铁路车站通过能力的计算模型；计算车站通过能力，并选择最优进路分配方案进行输出。本发明采用分段解锁式的高铁车站控制策略，计算结果更精确，且更切合高速车站的实际作业情况，实用性佳。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108491950A
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201810071583.5
申请日：2018-01-25
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明公开一种考虑多种资源约束的高速铁路通过能力计算方法，所述方法包括：S1：获取高速铁路的已知数据，将高速铁路运行时间分为多个时间窗，并针对多个时间窗分类已知数据；S2：建立考虑车站股道分配和动车组运用的高速铁路运行图计算的优化模型和约束条件，在每个时间窗内通过压力测试算法进行列车铺画；S3：在多个时间窗内依次铺画列车后得到高速铁路的列车运行图满图，统计各个时间窗内的列车数量，得到当前列车开行模式下的高速铁路通过能力值，本发明考虑了列车的停站方案、运行图结构对通过能力产生的影响，甚至还可以考虑在一定规模的冗余和缓冲时间布局条件下的通过能力对高速铁路通过能力进行计算，准确度高。
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公开(公告)号：CN103279669B
公开(公告)日：2016-06-08
申请号：CN201310214090.X
申请日：2013-05-31
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明公开了一种城市轨道交通路网运输能力仿真计算方法和系统，包括以下设置仿真场景，该仿真场景包括路网特征、客流特征和运行图；将初始客流发生量加载到路网中；开始仿真；计算并输出各线路及各车站的服务水平；判断所述服务水平是否满足计算终止条件，若满足，则显示所述当前总客流量；若不满足，则向路网中增加增量客流，然后重复执行所述开始仿真。系统包括场景设置模块、初始化模块、服务水平计算模块、终止条件判断模块、压力增加模块、显示模块和仿真模块。本发明采用压力测试的思想，以计算机仿真为手段，考虑了路网服务水平这一因素，减小了计算量，提高了计算结果可靠性。
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公开(公告)号：CN114971073B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202210723029.7
申请日：2022-06-24
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06Q10/04 , G06N3/084 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06F18/214 , G06N20/00 , G06N20/20 , G06N5/01 , G06N3/0985
Abstract: 本发明提供的一种跨线列车多站到达晚点预测的方法及装置，首先获取并处理跨线列车实绩运行数据、外界天气数据和车站配线数据进行处理和清洗；使用69种常见的分布拟合函数对跨线列车的影响列车数量和总晚点时间进行分布拟合，确定跨线列车晚点的影响范围和程度；从6个方面对晚点影响因素进行提取，提取处理的过程基于LSTM、列车的运行顺序和逻辑约束处理因素变量；对传统的DNN模型进行改进，降低深层网络的计算复杂度并避免出现过拟合的现象；最后采用Embedded的方法、使用IDNN模型进行训练，得到影响因素识别和晚点预测的结果。本发明提出的机器学习方法比既有的晚点预测模型预测精度更高、鲁棒性更强、计算速度更快。
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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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