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公开(公告)号：CN107798440B
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN201711234971.2
申请日：2017-11-30
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明提供了一种基于线路候选集的地铁接驳巴士线路规划方法，属于智能城市交通技术领域。该方法的具体步骤为：首先根据线路规划目标对原始乘客出行数据进行预处理，随后对预处理后的数据进行时间划分和空间聚合，之后根据站点位置数据和站点时间数据生成线路候选集合，最终从线路候选集合中选择最优的运行线路，该方法从动态规划的思想出发进行从居民区到附近地铁站的地铁接驳巴士的最优线路规划，为改善地铁接驳巴士的运营状态，提高收益，促进其大范围的推广和应用提供建设性意见。
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公开(公告)号：CN107730893B
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201711233503.3
申请日：2017-11-30
Applicant: 大连理工大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种基于共享巴士数据的站点乘客流预测方法，首先对共享巴士数据进行预处理，然后基于共享巴士行车规律对数据进行时间划分，之后根据预测目标的特点，从时间划分后的数据中提取出预测的多维特征，包括时间特征、周次特征、位置特征、历史流量特征和时间间隔特征，随后利用上述特征对机器学习模型XGBoost进行训练，得到预测模型，最后基于预测模型，得到站点乘客流预测结果，并对预测结果进行展示和评估。本发明能够利用机器学习算法对共享巴士站点客流量进行精准地预测，特别针对于“最后一公里”问题中从居民区到其附近地铁站的细分场景，为优化共享巴士运营提供建设性意见，具有可行性强、准确率高、稳定性强的特点。
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公开(公告)号：CN106649651B
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201611137603.1
申请日：2016-12-12
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于出租车轨迹数据的交通出行共现现象的可视化分析方法，该方法经过基本的数据预处理之后，对数据进行区域划分和时间划分将车辆映射到不同的车辆群中，之后将数据建模在图结构中，提取出共现事件数据，基于数据特点和设计原理探讨分析任务，提出可视化设计流程，将多种可视化方法结合，实现了包含三个视图的可视化设计方案，为共现现象分析提供一种简明清晰的表现形式，基于上海出租车轨迹数据集的实例分析验证我们的可视化设计可以从多角度多层次进行共现现象的直观分析。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107730893A
公开(公告)日：2018-02-23
申请号：CN201711233503.3
申请日：2017-11-30
Applicant: 大连理工大学
IPC: G08G1/01
CPC classification number: G08G1/0125 , G08G1/0129 , G08G1/0137
Abstract: 本发明公开了一种基于共享巴士数据的站点乘客流预测方法，首先对共享巴士数据进行预处理，然后基于共享巴士行车规律对数据进行时间划分，之后根据预测目标的特点，从时间划分后的数据中提取出预测的多维特征，包括时间特征、周次特征、位置特征、历史流量特征和时间间隔特征，随后利用上述特征对机器学习模型XGBoost进行训练，得到预测模型，最后基于预测模型，得到站点乘客流预测结果，并对预测结果进行展示和评估。本发明能够利用机器学习算法对共享巴士站点客流量进行精准地预测，特别针对于“最后一公里”问题中从居民区到其附近地铁站的细分场景，为优化共享巴士运营提供建设性意见，具有可行性强、准确率高、稳定性强的特点。
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公开(公告)号：CN107609107A
公开(公告)日：2018-01-19
申请号：CN201710820085.1
申请日：2017-09-13
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于城市移动数据分析技术领域，公开了一种基于多源城市数据的出行共现现象可视化分析方法，步骤为：首先利用路网基础数据和仿真工具对城市进行区域划分，随后对针对区域间共现建模，利用该模型以及用户的设置的参数基于出租车轨迹数据对区域进行关联规则挖掘，之后结合城市兴趣点数据挖掘区域功能，最终可视化展示共现挖掘结果和区域功能。本发明能够利用多源城市数据：出租车轨迹数据，城市路网数据，POI数据，对区域共现现象及城市区域功能进行全方面多角度地可视化分析探索，为城市交通规划提供有效信息，具有便于分析数据内在关联、可操作性强等特点。
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公开(公告)号：CN107609107B
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN201710820085.1
申请日：2017-09-13
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F16/29 , G06F16/904 , G06Q10/06 , G08G1/01
Abstract: 本发明属于城市移动数据分析技术领域，公开了一种基于多源城市数据的出行共现现象可视化分析方法，步骤为：首先利用路网基础数据和仿真工具对城市进行区域划分，随后对针对区域间共现建模，利用该模型以及用户的设置的参数基于出租车轨迹数据对区域进行关联规则挖掘，之后结合城市兴趣点数据挖掘区域功能，最终可视化展示共现挖掘结果和区域功能。本发明能够利用多源城市数据：出租车轨迹数据，城市路网数据，POI数据，对区域共现现象及城市区域功能进行全方面多角度地可视化分析探索，为城市交通规划提供有效信息，具有便于分析数据内在关联、可操作性强等特点。
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公开(公告)号：CN107798440A
公开(公告)日：2018-03-13
申请号：CN201711234971.2
申请日：2017-11-30
Applicant: 大连理工大学
CPC classification number: G06Q10/047 , G06Q50/30
Abstract: 本发明提供了一种基于线路候选集的地铁接驳巴士线路规划方法，属于智能城市交通技术领域。该方法的具体步骤为：首先根据线路规划目标对原始乘客出行数据进行预处理，随后对预处理后的数据进行时间划分和空间聚合，之后根据站点位置数据和站点时间数据生成线路候选集合，最终从线路候选集合中选择最优的运行线路，该方法从动态规划的思想出发进行从居民区到附近地铁站的地铁接驳巴士的最优线路规划，为改善地铁接驳巴士的运营状态，提高收益，促进其大范围的推广和应用提供建设性意见。
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公开(公告)号：CN106649651A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201611137603.1
申请日：2016-12-12
Applicant: 大连理工大学
CPC classification number: G06F17/30241 , G06F17/30964 , G06F17/30994 , G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种基于出租车轨迹数据的交通出行共现现象的可视化分析方法，该方法经过基本的数据预处理之后，对数据进行区域划分和时间划分将车辆映射到不同的车辆群中，之后将数据建模在图结构中，提取出共现事件数据，基于数据特点和设计原理探讨分析任务，提出可视化设计流程，将多种可视化方法结合，实现了包含三个视图的可视化设计方案，为共现现象分析提供一种简明清晰的表现形式，基于上海出租车轨迹数据集的实例分析验证我们的可视化设计可以从多角度多层次进行共现现象的直观分析。
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