公开(公告)号：CN117494965A

公开(公告)日：2024-02-02

申请号：CN202311213665.6

申请日：2023-09-20

Applicant: 浙江大学

Inventor： 申永刚 ,  宋宴存 ,  林晨涵

IPC: G06Q10/0631 ,  G06Q30/0202 ,  G06Q50/43 ,  G06Q10/087 ,  G06F16/29

Abstract: 本发明涉及交通大数据和机器学习领域，提供考虑潜在需求的共享单车移动链的自循环行为的分析方法，包括：根据共享单车的起终点行程数据确定每个网格的库存状况，标定审查标签；通过多重删失托比特模型预测每个网格的出行需求；利用供需匹配方法，形成新的共享单车出行链；重建共享单车出行链；识别重建共享单车出行链中的自循环链，并对各种指标进行分析。通过深入理解自循环链的形成机制和地理特征，可以帮助更有效地进行自行车调度，降低调度成本。准确预测共享单车的实际需求可以帮助改进服务，减少用户寻找可用自行车的时间和距离，提高用户满意度。通过优化自行车移动链的空间分布，促进资源的合理利用，减少无效行程，从而有助于环境保护。

公开(公告)号：CN117612363A

公开(公告)日：2024-02-27

申请号：CN202311284019.9

申请日：2023-10-07

Applicant: 浙江大学

Inventor： 申永刚 ,  张龙 ,  罗康 ,  宋宴存

IPC: G08G1/01 ,  G06Q10/0639 ,  G06F30/20 ,  G06Q50/26

Abstract: 本发明涉及交通大数据和机器学习领域，提供一种评估共享微型移动系统的车队规模和分布的碳效益的方法，包括：确定模型输入数据；确定单车的空间分布；实时模拟出行的行程；评估碳效益。本发明考虑到现实生活中共享微移动出行方式往往是多种方式混合使用，采用更全面和系统的方法来研究和优化共享微移动系统对环境影响，能更好地指导实际运营。本发明探讨不同布局和车队规模对系统生命周期碳排放的影响，可以为微移动企业提供决策参考，帮助选择更环保和低碳的布局方案和车队规模，从源头上减少系统对环境的影响。本发明对系统从设计、运营到报废的全过程碳足迹进行分析，更全面和准确地评估共享微移动对环境的影响，为相关决策提供依据。

公开(公告)号：CN116542419A

公开(公告)日：2023-08-04

申请号：CN202310051935.1

申请日：2023-02-02

Applicant: 浙江大学

Inventor： 申永刚 ,  宋宴存

IPC: G06Q10/063 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/26 ,  G06F18/2431 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明涉及交通大数据和机器学习领域，提供地铁站点与无桩共享单车接驳出行的影响因素分析方法，本发明良好结合时间和空间两个维度的大规模数据，使用拥有强表征能力和解释性的模型建模预测不平衡程度。本发明采用特征工程技术对多源数据进行处理，采用更适合用于大规模数据的集成模型即梯度增强树，并摒弃树模型自带的特征重要度的指标，使用SHAP方法计算对各个特征的边际贡献，以此得到影响因变量的重要程度详情。本发明使用统一的指标来衡量所有地铁站点的无桩共享单车系统的不平衡度，以此来确定共享单车出行的平衡阈值。