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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
申请人： 北京交通大学
摘要： 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：CN108876064A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810967392.7
申请日：2018-08-23
申请人： 北京交通大学
摘要： 本发明提供了一种基于客流量的城市轨道交通网络关键车站识别方法，属于城市轨道交通运行控制技术领域。首先收集AFC设备中的乘客数据并进行预处理，获取OD对数据、进站乘客量和出站乘客量；然后结合交通网络拓扑结构，根据OD对数据对乘客行为进行仿真，获取站点的换乘乘客量和运送乘客量；最后根据进站乘客量、出站乘客量、换乘乘客量和运送乘客量获取站点的重要性程度。本发明考虑每个站点的进入乘客数量、离开乘客数量、转乘乘客数量和运送乘客数量这四项指标，使用基于多智能体的仿真和最小—最大归一化的分析方法得到每个站点的重要性程度，以此识别城市轨道交通网络中的关键站点，对城市轨道交通管理人员的维护工作提供理论支持。
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公开(公告)号：CN104066057A
公开(公告)日：2014-09-24
申请号：CN201410290738.6
申请日：2014-06-25
申请人： 北京交通大学
IPC分类号： H04W4/04
摘要： 本发明涉及一种利用智能手机进行主动式乘客信息获取及服务的方法，该方法包括：乘客利用随身携带的手持移动终端设备，提供地铁客流拥挤信息的终端应用，以及用于大规模数据存储和挖掘的中央处理系统。该方法是：通过安装在智能手机中的应用程序，主动获取乘客的地理位置信息数据和手机的设备识别码，将通过数据传输网络传送给中央处理系统，中央处理系统将结合地铁线网的地理信息对乘客的地理数据进行位置匹配，进而获取乘客的出行轨迹及车站客流参数。本发明的系统与方法能够对地铁网络上乘客的行走轨迹、地铁车站和区间的客流人数以及换乘人数进行统计，获取的参数数据能够为乘客出行服务、客流组织提供丰富的基础数据支撑和平台支持。
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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
申请人： 北京交通大学 , 北京市地铁运营有限公司
IPC分类号： G08G1/01 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/26
摘要： 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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公开(公告)号：CN118154246A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410292287.3
申请日：2024-03-14
申请人： 北京交通大学
IPC分类号： G06Q30/0203 , G06Q30/0202 , G06N20/00 , G06F17/18
摘要： 本发明提供了一种突发事件下大小数据耦合驱动的客流调查方法。该方法包括：构建基于大数据和机器学习的个体常态出行预测模型，利用个体常态出行预测模型计算乘客在预测日内的出行概率；构建基于改进马尔科夫链的个体常态出行行为预测模型，计算乘客出行时所有可能的出行行为的概率；构建大小数据耦合驱动的突发事件下乘客出行行为对比调查模块，利用突发事件下乘客出行行为对比调查模块将乘客的常态出行行为预测结果与突发事件下的实际出行行为进行对比分析，识别乘客的出行行为和时间的变化。本发明能够准确地刻画乘客在无突发事件下的出行选择。通过改进输入和优化模型结构，本发明提升了对常态出行行为的预测精度。
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公开(公告)号：CN111597971B
公开(公告)日：2024-05-21
申请号：CN202010407459.9
申请日：2020-05-14
申请人： 北京交通大学
摘要： 本发明提供了一种城市轨道交通短期进站客流量预测方法。该方法包括：构建Wave‑LSTM预测模型，利用训练数据集对Wave‑LSTM预测模型进行训练，获取待预测站点的历史进站量数据序列；利用选取的小波函数和分解次数对所述历史进站量数据序列进行分解，得到重构进站量数据序列；将重构进站量数据序列输入到训练好的Wave‑LSTM预测模型，Wave‑LSTM预测模型输出对应的预测进站量数据序列，将所有的预测进站量数据序列相加，得到预测出的待预测站点的所有时间段内的进站量客流数据。本发明充分利用了小波变换的数学显微镜的优点和LSTM可学习长序列依赖的特点，将具有趋势的低频信号与包含噪声信息的高频信号分开，从而提取到各站点进站客流的关键特征，提高客流预测精度。
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公开(公告)号：CN112685895B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202011597953.2
申请日：2020-12-29
申请人： 北京交通大学
摘要： 本发明提供了一种针对突发事件场景的城轨列车运行仿真方法。该方法包括：定义城轨列车运行仿真的事件类型，定义城轨列车运行仿真中各要素的仿真行为，根据列车运行的实际使用场景设定列车运行仿真的仿真参数。在突发事件场景下根据所述列车运行仿真的事件类型、仿真行为和仿真参数，组织事件驱动列车运行仿真，进行并行仿真计算，计算出列车速度曲线，输出列车实际运行时刻表。本发明的基于离散事件的城轨列车仿真组织方法能够更加高效、准确地得到不同突发事件场景下列车运行情况和旅客延误指标。
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公开(公告)号：CN111723991B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202010565036.X
申请日：2020-06-19
申请人： 北京交通大学 , 贵阳海信网络科技有限公司 , 贵阳市信捷科技有限公司
IPC分类号： G06Q10/047 , G06Q50/40 , G06Q10/067 , G06Q10/0631
摘要： 本发明提供了一种大型活动散场客流对地铁车站冲击影响的预测评估方法。该方法包括：基于疏散交通网络建立并求解乘客个体在大型活动散场时刻从大型活动场馆到目的地点的最优出行行为决策模型，获取乘客个体的备选的出行方案集合；基于备选的出行方案集合利用随机效用理论构建并求解大型活动散场乘客个体离散出行决策模型，得到乘客选择每一种备选方案的概率；进而计算出大型活动散场之后各城市轨道交通站点所承担的疏散客流量总量。本发明综合考虑了大型活动场馆周边步行、共享单车、接驳公交、出租车等多模式交通的便捷性，建立了散场人群的最优出行决策模型和离散选择行为模型，对于大型活动期间地铁系统的提前应对和
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公开(公告)号：CN115374855A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202211010989.5
申请日：2022-08-23
申请人： 北京交通大学
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明提供了一种基于聚类的对铁路突发事件进行分级的方法。该方法包括：获取铁路突发事件分级指标，从铁路突发事件分级指标中提取铁路突发事件情景要素；构建基于k近邻与拐点优化的密度峰值聚类铁路事故分级算法IDPC‑KNN‑TP，将所述铁路突发事件情景要素输入到IDPC‑KNN‑TP算法中，得到铁路突发事件的分级结果信息。本发明方法通过提取铁路突发事件的情景要素信息作为分级指标，采用基于k近邻与拐点优化的密度峰值聚类分级算法求得事故的严重等级，能有效地划分铁路日常事故的严重等级。
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公开(公告)号：CN110175713B
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN201910430152.8
申请日：2019-05-22
申请人： 北京交通大学
摘要： 本发明提供了一种分时租赁汽车用户出行目的预测方法，包括：确定用户的最大行走半径，进而确定用户对应的可行走区域内的候选目的地；根据候选目的地对用户的出行目的进行分类；基于贝叶斯概率公式，计算已知下车时间及地点条件下用户访问各个候选目的地的概率；根据用户出行目的的分类结果以及候选目的地的访问概率预测用户的出行目的。本方法考虑了用户到达目的地的距离约束、时间约束以及地理环境约束，有效提高了预测结果的准确性。
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