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公开(公告)号：CN112287837B
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202011183674.1
申请日：2020-10-29
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于数据驱动的城市轨道交通车站突发大客流预警方法。包括：从多源自动售检票数据中提取车站客流量的分钟级时域信号，利用分钟级时域信号统计符合客流信号时变特性的滑动时间窗口特征参数；训练基于深度置信网络的信号分类器，提取客流信号的高阶隐含特征，对客流信号进行自适应模式划分；根据滑动时间窗口特征参数和客流信号的自适应模式划分结果计算滑动时间窗口内客流信号的局部异常因子值，当局部异常因子值大于设定的大客流检出限时，则进行大客流风险预警。本发明以多源自动售检票数据为驱动，可适应动态增量的数据环境，具有可实施性强、检测结果稳定的技术优势，为城市轨道交通客流预警工作提供了科学的方法支撑。
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公开(公告)号：CN112287837A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011183674.1
申请日：2020-10-29
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于数据驱动的城市轨道交通车站突发大客流预警方法。包括：从多源自动售检票数据中提取车站客流量的分钟级时域信号，利用分钟级时域信号统计符合客流信号时变特性的滑动时间窗口特征参数；训练基于深度置信网络的信号分类器，提取客流信号的高阶隐含特征，对客流信号进行自适应模式划分；根据滑动时间窗口特征参数和客流信号的自适应模式划分结果计算滑动时间窗口内客流信号的局部异常因子值，当局部异常因子值大于设定的大客流检出限时，则进行大客流风险预警。本发明以多源自动售检票数据为驱动，可适应动态增量的数据环境，具有可实施性强、检测结果稳定的技术优势，为城市轨道交通客流预警工作提供了科学的方法支撑。
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公开(公告)号：CN112288272B
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202011179802.5
申请日：2020-10-29
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06Q10/06 , G06F30/20 , G06F16/2458 , G06Q50/26 , G06F111/06
Abstract: 本发明提供了一种基于需求演化与流量传播的地铁客流调控计划编制方法，包括：融合多源自动售检票数据，提取现状通勤出行需求分布特征；根据通勤者对客流调控措施的效用感知原理，构建通勤者出发时刻调整与出行方式转移行为NL模型，将NL模型嵌入随机用户均衡分配模型，预测客流调控措施下的需求演化特征；构建覆盖全出行环节的流量传播模型，利用流量传播模型和需求演化特征，计算客流调控措施下的线网运能利用率与乘客延误均衡度；构建地铁线网客流调控计划双层规划模型，输出平衡运能利用与延误均衡的最优客流调控计划。本发明通过大数据揭示客流调控措施对通勤者个体行为的影响机理，实现了对受控群体规模与调控效果的精准把握。
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公开(公告)号：CN112288272A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011179802.5
申请日：2020-10-29
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06Q10/06 , G06F30/20 , G06F16/2458 , G06Q50/26 , G06F111/06
Abstract: 本发明提供了一种基于需求演化与流量传播的地铁客流调控计划编制方法，包括：融合多源自动售检票数据，提取现状通勤出行需求分布特征；根据通勤者对客流调控措施的效用感知原理，构建通勤者出发时刻调整与出行方式转移行为NL模型，将NL模型嵌入随机用户均衡分配模型，预测客流调控措施下的需求演化特征；构建覆盖全出行环节的流量传播模型，利用流量传播模型和需求演化特征，计算客流调控措施下的线网运能利用率与乘客延误均衡度；构建地铁线网客流调控计划双层规划模型，输出平衡运能利用与延误均衡的最优客流调控计划。本发明通过大数据揭示客流调控措施对通勤者个体行为的影响机理，实现了对受控群体规模与调控效果的精准把握。
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