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公开(公告)号:CN119622124B
公开(公告)日:2025-05-09
申请号:CN202510165278.2
申请日:2025-02-14
Applicant: 杭州市城乡建设发展研究院 , 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
IPC: G06F16/9537 , G06F16/9535 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种考虑邻域影响的出行链目的地选择预测方法。本发明将区域划分成一个个单独的交通小区,通过空间位置关系,确定不同交通小区的邻接矩阵;基于出行链框架的交通模型预测得到不同交通小区不同群体不同目的的出行总量,基于不同出行目的,计算不同交通小区的对不同目的的服务水平。基于邻接矩阵,构建交通小区之间的图卷积神经网络,充分学习本小区周边邻域小区的特征。最后利用logit模型综合考虑小区可达性,小区及邻域的综合吸引力水平以及小区所属区位的K参数,来进行目的选择概率计算。本发明通过刻画交通小区之间阻抗,图神经网络计算小区及其周边小区区位影响,K参数等因子,通过logit模型,实现出行链出行的目的地选择预测方法。
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公开(公告)号:CN119622124A
公开(公告)日:2025-03-14
申请号:CN202510165278.2
申请日:2025-02-14
Applicant: 杭州市城乡建设发展研究院 , 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
IPC: G06F16/9537 , G06F16/9535 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种考虑邻域影响的出行链目的地选择预测方法。本发明将区域划分成一个个单独的交通小区,通过空间位置关系,确定不同交通小区的邻接矩阵;基于出行链框架的交通模型预测得到不同交通小区不同群体不同目的的出行总量,基于不同出行目的,计算不同交通小区的对不同目的的服务水平。基于邻接矩阵,构建交通小区之间的图卷积神经网络,充分学习本小区周边邻域小区的特征。最后利用logit模型综合考虑小区可达性,小区及邻域的综合吸引力水平以及小区所属区位的K参数,来进行目的选择概率计算。本发明通过刻画交通小区之间阻抗,图神经网络计算小区及其周边小区区位影响,K参数等因子,通过logit模型,实现出行链出行的目的地选择预测方法。
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