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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114154695B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202111399617.1
申请日：2021-11-19
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/063 , G06Q50/40 , G06F18/23
Abstract: 本发明提供了一种基于迁移学习的城市轨道交通短时客流预测方法。该方法包括：基于城市轨道交通的各个车站的历史报表数据建立各个车站的客流特征评价指标体系；基于各个车站的客流特征评价指标体系采用聚类算法对所有车站进行聚类；对各个类别的聚类中心车站的全年进出站客流量进行时间序列分析，计算出聚类中心车站的客流指标，得到各个聚类中心车站的最优客流预测模型；将各个聚类中心车站的最优客流预测模型代入同类别的其余车站，通过迁移学习方法对最优客流预测模型进行调整，得到最优客流预测模型。本发明通过构建地铁客流特征评价指标体系，实现了对车站客流特征的有效刻画。能够考虑不同车站的客流特点，提高模型的预测精度和预测效率。
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公开(公告)号：CN114283042A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202111272232.9
申请日：2021-10-29
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06Q50/30 , G06F16/906 , G06F17/18
Abstract: 本发明提供一种基于卡数据的地铁票价调整对客流影响的非集计分析方法，利用地铁票价调整前后的地铁智能卡数据充分挖掘每位乘客在地铁票价调整前后的出行特征及其变化情况，使用回归混合模型深入挖掘票价调整对客流影响的内在机理，即乘客对票价的敏感程度，并根据敏感程度对乘客进行聚类，对不同类别乘客的出行特征进行回归分析，进一步分析不同类别乘客在票价调整之后，出行特点的异质性。本发明提出的方法既能分析不同乘客对票价的敏感程度，也能识别不同类别乘客的出行特点，充分体现乘客的异质性，为后续各大城市的城市轨道交通票价调整具有一定的指导意义。
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公开(公告)号：CN114154695A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111399617.1
申请日：2021-11-19
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于迁移学习的城市轨道交通短时客流预测方法。该方法包括：基于城市轨道交通的各个车站的历史报表数据建立各个车站的客流特征评价指标体系；基于各个车站的客流特征评价指标体系采用聚类算法对所有车站进行聚类；对各个类别的聚类中心车站的全年进出站客流量进行时间序列分析，计算出聚类中心车站的客流指标，得到各个聚类中心车站的最优客流预测模型；将各个聚类中心车站的最优客流预测模型代入同类别的其余车站，通过迁移学习方法对最优客流预测模型进行调整，得到最优客流预测模型。本发明通过构建地铁客流特征评价指标体系，实现了对车站客流特征的有效刻画。能够考虑不同车站的客流特点，提高模型的预测精度和预测效率。
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公开(公告)号：CN114283042B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202111272232.9
申请日：2021-10-29
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06Q50/40 , G06F16/906 , G06F17/18
Abstract: 本发明提供一种基于卡数据的地铁票价调整对客流影响的非集计分析方法，利用地铁票价调整前后的地铁智能卡数据充分挖掘每位乘客在地铁票价调整前后的出行特征及其变化情况，使用回归混合模型深入挖掘票价调整对客流影响的内在机理，即乘客对票价的敏感程度，并根据敏感程度对乘客进行聚类，对不同类别乘客的出行特征进行回归分析，进一步分析不同类别乘客在票价调整之后，出行特点的异质性。本发明提出的方法既能分析不同乘客对票价的敏感程度，也能识别不同类别乘客的出行特点，充分体现乘客的异质性，为后续各大城市的城市轨道交通票价调整具有一定的指导意义。
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