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公开(公告)号：CN116757330B
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311003037.5
申请日：2023-08-10
Applicant: 北京经纬信息技术有限公司 , 铁旅科技有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06F16/2458 , G06F16/22 , G06F16/248 , G06F16/906 , G06N20/00 , G06Q50/30
Abstract: 本申请公开了一种铁路同城异站最小中转时间计算方法，包括：基于发到站客流时空特征的相关性，对全路车站进行聚类，确定各个车站的类别；预测不同类别的车站在铁路预售期内不同时段下的进出站最小耗时；构建同城异站OD数据集，预测铁路预售期内不同时段下的同城异站OD接驳耗时；将进出站最小耗时和同城异站OD接驳耗时进行求和，得到同城异站OD最小中转时间第一预设值；根据两段铁路行程中下一段行程的退票改签客流的累积分布特征，计算预售期内不同时段下的同城异站OD最小中转时间第二预设值，选取第一预设值和第二预设值中值小的作为最终的同城异站最小中转时间。本申请还公开了一种铁路同城异站最小中转时间计算系统、设备和介质。
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公开(公告)号：CN116128160B
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310353020.6
申请日：2023-04-04
Applicant: 北京经纬信息技术有限公司 , 铁旅科技有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06N3/0442
Abstract: 本申请公开了一种铁路车站高峰客流预测方法，方法包括：售票量比例预测模型构建步骤：基于一指定车站预售期内的开车前售票量占从指定车站出发的全部售票量比例的周期性特征，构建基于LSTM的售票量比例预测模型，以预测开车前售票量占全部售票量的比例；高峰时段预测模型构建步骤：基于每日从指定车站出发的站内高峰客流的时段性特征，对高峰客流样本数据按照时间间隔划分并标记高峰时段后，构建基于决策树的高峰时段预测模型，以预测识别高峰时段；高峰客流预测步骤：根据预测得到的开车前售票量占全部售票量的比例及高峰时段，实现开车当天铁路车站内高峰时段客流的预估。本申请还公开了一种铁路车站高峰客流预测系统。
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公开(公告)号：CN116128160A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310353020.6
申请日：2023-04-04
Applicant: 北京经纬信息技术有限公司 , 铁旅科技有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06N3/0442
Abstract: 本申请公开了一种铁路车站高峰客流预测方法，方法包括：售票量比例预测模型构建步骤：基于一指定车站预售期内的开车前售票量占从指定车站出发的全部售票量比例的周期性特征，构建基于LSTM的售票量比例预测模型，以预测开车前售票量占全部售票量的比例；高峰时段预测模型构建步骤：基于每日从指定车站出发的站内高峰客流的时段性特征，对高峰客流样本数据按照时间间隔划分并标记高峰时段后，构建基于决策树的高峰时段预测模型，以预测识别高峰时段；高峰客流预测步骤：根据预测得到的开车前售票量占全部售票量的比例及高峰时段，实现开车当天铁路车站内高峰时段客流的预估。本申请还公开了一种铁路车站高峰客流预测系统。
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公开(公告)号：CN116757330A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202311003037.5
申请日：2023-08-10
Applicant: 北京经纬信息技术有限公司 , 铁旅科技有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06F16/2458 , G06F16/22 , G06F16/248 , G06F16/906 , G06N20/00 , G06Q50/30
Abstract: 本申请公开了一种铁路同城异站最小中转时间计算方法，包括：基于发到站客流时空特征的相关性，对全路车站进行聚类，确定各个车站的类别；预测不同类别的车站在铁路预售期内不同时段下的进出站最小耗时；构建同城异站OD数据集，预测铁路预售期内不同时段下的同城异站OD接驳耗时；将进出站最小耗时和同城异站OD接驳耗时进行求和，得到同城异站OD最小中转时间第一预设值；根据两段铁路行程中下一段行程的退票改签客流的累积分布特征，计算预售期内不同时段下的同城异站OD最小中转时间第二预设值，选取第一预设值和第二预设值中值小的作为最终的同城异站最小中转时间。本申请还公开了一种铁路同城异站最小中转时间计算系统、设备和介质。
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公开(公告)号：CN119337401A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411470321.8
申请日：2024-10-21
Applicant: 中国铁道科学研究院集团有限公司 , 铁旅科技有限公司 , 北京经纬信息技术有限公司
Abstract: 本申请实施例中提供了一种隐私数据的处理方法、隐私数据的处理装置、计算机设备和计算机存储介质，涉及数据处理和数据安全技术领域。该方法包括：获取待处理数据的第一数据长度，通过预设加密算法对待处理数据进行加密处理，得到针对待处理数据的第一哈希值；基于斐波那契哈希算法将第一哈希值映射为目标数值；其中，不同的待处理数据对应的目标数值不同；将目标数值转换为第二数据长度的第二哈希值，以在数据库中存储第二哈希值，第二数据长度小于所述第一数据长度。本申请可以使加密后的数据长度小于原始数据长度，降低数据存储资源消耗，进而降低后续系统间的信息交互压力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119227926A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411764715.4
申请日：2024-12-03
Applicant: 铁旅科技有限公司 , 中国铁道科学研究院集团有限公司 , 北京经纬信息技术有限公司
Inventor： 朱颖婷 , 杨立鹏 , 阎志远 , 王明哲 , 李雯 , 王洪业 , 纪宇宣 , 车儒平 , 刘文韬 , 王红爱 , 张霞 , 尹伊伊 , 冯翊珂 , 王拓 , 王思宇 , 郝晓培 , 张莹
IPC: G06Q10/047 , G06Q30/0601 , G06Q50/40
Abstract: 本申请实施例提供了一种铁路中转换乘出行路线优化方法、装置、设备和存储介质，所述方法包括：预估铁路中转最小换乘时间；基于所述铁路中转最小换乘时间，构建多层级全路直达出行网络和可达出行网络；基于出行网络，预估全路可达OD路径数据集和目标可达OD路径数据集以及行程内回头车次数据集；接收余票查询请求，获取余票查询请求中的出行行程，确定与所述出行行程对应的中转换乘路线候选集，根据所述铁路中转最小换乘时间和所述行程内回头车次数据集，从所述中转换乘路线候选集中过滤出所述出行行程对应的目标中转换乘路线，包括同站和同城异站换乘，对目标中转换乘路线进行排序展示，可帮助旅客在查询直达车次时快速发现最优中转换乘路线。
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公开(公告)号：CN119089316A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411113102.4
申请日：2024-08-14
Applicant: 铁旅科技有限公司 , 北京经纬信息技术有限公司
IPC: G06F18/243 , G06F18/2113 , G06F18/25 , G06N5/01 , G06N20/20 , G06F21/62 , G06F21/60 , H04L9/00 , G06Q50/40
Abstract: 本申请公开了一种面向铁路售票系统的风险用户识别方法及其系统，方法包括：针对铁路售票系统多源样本数据，构建购票用户特征并生成购票用户风险标签；采用加密方法加密风险标签的隐私信息后，采用特征筛选算法筛选购票用户特征,将经过筛选的购票用户特征融合，生成用户训练数据集；采用用户训练数据集构建基于差分隐私的风险用户识别模型；将待识别购票用户输入风险用户识别模型，输出风险用户的预测识别结果。本发明提出了面向铁路售票系统的风险用户识别方法能够从数据集到模型全流程保护购票用户个人信息，在满足风险用户识别业务需求的同时也保护了购票用户数据的安全。
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公开(公告)号：CN116128172A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211444446.4
申请日：2022-11-18
Applicant: 北京经纬信息技术有限公司 , 中国铁道科学研究院集团有限公司 , 中国国家铁路集团有限公司
Inventor： 朱颖婷 , 杨立鹏 , 游雪松 , 李雯 , 阎志远 , 单杏花 , 翁湦元 , 郝晓培 , 王拓 , 易超 , 王洪业 , 梅巧玲 , 朱建军 , 王思宇 , 范茂洋 , 樊春美 , 张智 , 仲硕 , 纪宇宣
IPC: G06Q10/047 , G06Q50/30
Abstract: 本申请公开了一种空铁联运路线生成方法，包括：基于预设的最大距离或旅客换乘偏好以机场为中心生成由该机场和多个铁路客站构成虚拟节点，形成虚拟节点数据集；根据虚拟节点信息及预售期范围内的铁路运行时刻表和航班计划、以及节点内的交通路线数据，构造换乘节点优先级优化模型，关联计算全国铁路和民航客运网络的最优换乘节点的候选集；计算节点内的最小换乘时间；接收待生成空铁联运路线的出行请求，查询最优换乘节点的候选集，分别按照先铁路后航班和先航班后铁路的联运形式，采用最小换乘时间过滤拼接联运路线，按照预定推荐规则排序展示最终生成的空铁联运路线。本申请还公开了一种空铁联运路线生成系统。
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公开(公告)号：CN113919905B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202111143506.4
申请日：2021-09-28
Applicant: 中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所 , 中国铁道科学研究院集团有限公司 , 北京经纬信息技术有限公司
Inventor： 杨立鹏 , 樊春美 , 景辉 , 朱建生 , 阎志远 , 戴琳琳 , 梅巧玲 , 王拓 , 李雯 , 游雪松 , 张智 , 朱颖婷 , 王思宇 , 谢泽 , 李琪 , 徐东平 , 郝晓培 , 纪宇宣
IPC: G06Q30/0601 , G06N3/0442 , G06N3/0464
Abstract: 本申请公开了一种风险用户识别方法，包括：序列拼接步骤：基于获取到的待识别用户的请求行为序列，生成对应的请求时间间隔序列，将请求行为序列及请求时间间隔序列进行拼接，生成新请求行为序列；向量转换步骤：将新请求行为序列转换成可计算向量；识别步骤：将可计算向量输入风险用户识别模型，完成待识别用户的风险识别。本发明方法通过深度学习方法构建用户的请求序列行为分析模型来识别风险用户的方法。
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公开(公告)号：CN113919905A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111143506.4
申请日：2021-09-28
Applicant: 中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所 , 中国铁道科学研究院集团有限公司 , 北京经纬信息技术有限公司
Inventor： 杨立鹏 , 樊春美 , 景辉 , 朱建生 , 阎志远 , 戴琳琳 , 梅巧玲 , 王拓 , 李雯 , 游雪松 , 张智 , 朱颖婷 , 王思宇 , 谢泽 , 李琪 , 徐东平 , 郝晓培 , 纪宇宣
Abstract: 本申请公开了一种风险用户识别方法，包括：序列拼接步骤：基于获取到的待识别用户的请求行为序列，生成对应的请求时间间隔序列，将请求行为序列及请求时间间隔序列进行拼接，生成新请求行为序列；向量转换步骤：将新请求行为序列转换成可计算向量；识别步骤：将可计算向量输入风险用户识别模型，完成待识别用户的风险识别。本发明方法通过深度学习方法构建用户的请求序列行为分析模型来识别风险用户的方法。
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