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公开(公告)号：CN111882241B
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202010778694.7
申请日：2020-08-05
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提供了一种城市轨道交通网络韧性的评估方法，包括：计算城市轨道交通网络的脆弱性指标；计算城市轨道交通网络的鲁棒性指标；计算城市轨道交通网络的恢复力指标；根据计算得到的城市轨道交通网络的脆弱性指标、城市轨道交通网络的鲁棒性指标和城市轨道交通网络的恢复力指标确定各个指标的得分；根据各个指标在城市轨道交通网络中的权重和对应的得分，计算城市轨道交通网络韧性总指数；根据得到的城市轨道交通网络韧性总指数对城市轨道交通网络韧性进行评估。本方法可以识别出交通网络中影响网络保持连通、维持高效功能的薄弱节点，对于交通网络的规划设计具有一定的指导意义。
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公开(公告)号：CN109409560B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN201810934145.7
申请日：2018-08-16
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于多智能体仿真的城市轨道交通客流诱导方法，该方法包括：构建考虑诱导信息发布范围和内容的客流动态诱导优化双层规划模型，上层优化模型以网络总出行成本和诱导成本之和为目标函数，通过遗传算法生成客流诱导方案。下层仿真模型用于在当前客流诱导方案对乘客的出行行为进行仿真建模，将仿真时段内的每条路段上的客流量和广义费用输入到上层优化模型中，上层优化模型将客流诱导方案、客流量和广义费用代入到目标函数中，得到当前解下的适应度函数，通过多次迭代，得到适应度函数取值最高的最优动态客流诱导方案。本发明可以实现“一站一方案”的精细化诱导，可辅助乘客制定合理的路径决策，缓解城市轨道交通线网局部客流拥挤。
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公开(公告)号：CN116626706A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310535525.4
申请日：2023-05-12
Applicant: 北京交通大学
IPC: G01S17/931 , G06T3/40 , G06T7/13 , G01S17/894
Abstract: 本发明提供一种轨道交通隧道侵限检测方法及系统，属于轨道交通异物侵限检测技术领域，获取扫描轨道交通隧道场景，采集隧道点云数据；通过点云滤波对隧道点云数据进行预处理，得到不同距离下隧道截面点云数据；通过构造二维限界框和拟合缩放比例，构建动态三维隧道限界体；采用基于自适应阈值的匹配机制，将动态三维隧道限界体与隧道点云数据进行匹配，不与限界体匹配的点云即为侵限点云。本发明通过构建二维限界框和拟合缩放比例构建动态三维隧道限界体，同时利用自适应阈值匹配机制实现远距离隧道限界入侵的准确判断，解决了隧道内暗光导致的侵限检测精度低、检测距离短的问题。
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公开(公告)号：CN113936247B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202111110065.8
申请日：2021-09-18
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于流线感知的轨道交通车站客流状态辨识系统。数据服务器用于存储并管理流线感知数据、客流检测数据、客流辨识数据和车站客流基础数据；流线感知服务器用于基于车站客流基础数据进行车站物理流线、常态客流流线和特殊客流流线感知操作，将获得的流线感知结果传输给客流检测服务器和数据服务器；客流检测服务器用于基于流线感知结果进行多流向速度、多态密度、多流向流量检测，以及固定与非固定队首排队检测，将获得的客流检测结果传输给客流状态辨识服务器；客流状态辨识服务器用于基于客流检测结果进行车站关键区域的拥挤状态和异常客流识别处理，获得拥挤状态和异常客流识别结果。
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公开(公告)号：CN114021658A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111324784.X
申请日：2021-11-10
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06K9/62 , G06F40/295 , G06F40/289 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种命名实体识别模型的训练方法、应用方法及其系统，属于轨道交通自然语言处理领域，模型训练方法包括对故障文本进行预处理，得到字向量和词向量；字向量包括命名实体识别任务的字向量和分词任务的字向量；词向量用于判断一个句子中的连续的两个字向量是否关联为同一个词；建立命名实体识别模型；命名实体识别模型包括命名实体识别任务子模型、分词任务子模型和对抗训练结构；将所述命名实体识别任务的字向量和所述分词任务的字向量交替输入至所述命名实体识别模型的所述对抗训练结构中进行训练，得到训练好的命名实体识别模型。利用该命名实体识别模型进行命名实体类别的识别，具有很高的识别精度和识别效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113936247A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111110065.8
申请日：2021-09-18
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于流线感知的轨道交通车站客流状态辨识系统。数据服务器用于存储并管理流线感知数据、客流检测数据、客流辨识数据和车站客流基础数据；流线感知服务器用于基于车站客流基础数据进行车站物理流线、常态客流流线和特殊客流流线感知操作，将获得的流线感知结果传输给客流检测服务器和数据服务器；客流检测服务器用于基于流线感知结果进行多流向速度、多态密度、多流向流量检测，以及固定与非固定队首排队检测，将获得的客流检测结果传输给客流状态辨识服务器；客流状态辨识服务器用于基于客流检测结果进行车站关键区域的拥挤状态和异常客流识别处理，获得拥挤状态和异常客流识别结果。
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公开(公告)号：CN108764510B
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN201810249453.6
申请日：2018-03-26
Applicant: 北京城建设计发展集团股份有限公司 , 北京交通大学
Abstract: 本发明公开了一种面向大规模路网的城市轨道交通并行仿真任务分解方法，包括如下步骤：以仿真功能模块为基本单位分解获得顶层并行任务集合，再分类获得核心仿真任务集合和顶层仿真任务集合；结合城市轨道交通系统的空间地理区域特性，将核心仿真任务划分为各个子域仿真任务；将各个子域仿真任务和未被选出的顶层并行任务集合加入并行仿真任务集合中，形成能够在并行计算机系统上被独立调度和并行执行的任务单元。该并行仿真任务分解方法采用功能分解与域分解相结合的混合式策略进行并行仿真任务的分解，能够满足大规模路网条件下城市轨道交通系统路网仿真对快速仿真运算的要求，并适应仿真在功能与规模上的扩展。
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公开(公告)号：CN112949078A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110285324.4
申请日：2021-03-17
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种城市轨道交通客流‑车流的匹配度计算方法，包括：获取待计算时段内城市轨道交通内所有乘客的起讫点OD位置及进站时间；根据轨道交通运行图确定每个OD位置对应的有效路径,并计算所述有效路径对应的出行成本；根据OD位置对应的有效路径的个数和每个有效路径对应的出行成本计算OD位置中的每条有效路径对应的乘客比例；将乘客按进站时间和所述乘客比例输入至客流‑车流仿真推演模型，得到所有乘客的平均出行时间和平均换乘等待时间作为客流‑车流的匹配度。本方法可以得到更加符合现实情况的地铁客流‑车流匹配度，为轨道交通提供更加优质的服务提供数据支撑，方便乘客出行，减少拥堵压力。
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公开(公告)号：CN109409560A
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201810934145.7
申请日：2018-08-16
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于多智能体仿真的城市轨道交通客流诱导方法，该方法包括：构建考虑诱导信息发布范围和内容的客流动态诱导优化双层规划模型，上层优化模型以网络总出行成本和诱导成本之和为目标函数，通过遗传算法生成客流诱导方案。下层仿真模型用于在当前客流诱导方案对乘客的出行行为进行仿真建模，将仿真时段内的每条路段上的客流量和广义费用输入到上层优化模型中，上层优化模型将客流诱导方案、客流量和广义费用代入到目标函数中，得到当前解下的适应度函数，通过多次迭代，得到适应度函数取值最高的最优动态客流诱导方案。本发明可以实现“一站一方案”的精细化诱导，可辅助乘客制定合理的路径决策，缓解城市轨道交通线网局部客流拥挤。
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公开(公告)号：CN114925909B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202210540205.3
申请日：2022-05-18
Applicant: 北京交通大学 , 北京市地铁运营有限公司
IPC: G08G1/01 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提供一种城市轨道交通客流与车流耦合优化方法及系统，属于城市轨道交通运营管理技术领域，根据AFC刷卡记录整理乘客分时段的OD需求以及列车的到发时间，确定客流动态需求；根据客流动态需求建立城市轨道交通客流与车流耦合优化模型；利用差分进化算法对构建的客流与车流耦合优化模型进行仿真求解，获取城市轨道交通客流与车流耦合优化的最佳控制策略。本发明优化城市轨道交通高峰时期客流与车流的一个相互协调配合，通过限流控制和列车运行图协同优化来最小化乘客的平均等待时间，提高乘客的出行效率和地铁的运营效率。
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