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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
Applicant: 北京交通大学 , 北京市地铁运营有限公司
IPC: G08G1/01 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/26
Abstract: 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
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06Q30/0203 , G06Q30/0202 , G06N20/00 , G06F17/18
Abstract: 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
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 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
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 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：CN113793241B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202110962177.X
申请日：2021-08-20
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06Q50/40 , G06Q10/0635 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F30/27
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的铁路突发事件应急情景推演方法。该方法包括：提取铁路突发事件的关键情景要素；进行情景构建，对铁路突发事件的关键情景要素进行分析，研究情景要素表达与作用机理，以模拟值表达关键情景要素信息；构建铁路突发事件的情景演化路径中的情景链，情景链是对铁路突发事故整体发展的描述；构建基于卷积神经网络的铁路突发事件情景推演模型，将情景链的多时序情景要素信息输入到铁路突发事件情景推演模型，推演得到事故灾情影响程度。本发明通过使用基于多时序输入的卷积神经网络对铁路突发事件演化方向进行预判，从而提高应急救援的效率，最大程度降低财产损失和人员伤亡。属于铁路突发事件应急管理技术领域。
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Patent Agency Ranking
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
Applicant: 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: G06Q10/047 , G06Q50/40 , G06Q10/067 , G06Q10/0631
Abstract: 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：CN116758725A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310379330.5
申请日：2023-04-11
Applicant: 北京交通大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明涉及交通路网管理技术领域，具体涉及一种基于暴雨内涝灾害的路网韧性评价方法及恢复方法；步骤包括确定性能韧性和拓扑韧性指标、建立性能韧性模型、建立结构韧性模型、建立暴雨内涝下的道路交通网络韧性模型；所述的路网恢复方法包括平均恢复策略、重点恢复策略以及两种恢复策略叠加；本方案所采用的路网韧性评价方法，分阶段地研究了暴雨内涝灾害下的路网韧性，从性能和拓扑结构两个角度考虑了灾后的路网韧性，更加全面、准确，同时考虑了降雨强度对道路通行能力、交通流量和整个路网韧性的影响。
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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
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 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：CN113793241A
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202110962177.X
申请日：2021-08-20
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的铁路突发事件应急情景推演方法。该方法包括：提取铁路突发事件的关键情景要素；进行情景构建，对铁路突发事件的关键情景要素进行分析，研究情景要素表达与作用机理，以模拟值表达关键情景要素信息；构建铁路突发事件的情景演化路径中的情景链，情景链是对铁路突发事故整体发展的描述；构建基于卷积神经网络的铁路突发事件情景推演模型，将情景链的多时序情景要素信息输入到铁路突发事件情景推演模型，推演得到事故灾情影响程度。本发明通过使用基于多时序输入的卷积神经网络对铁路突发事件演化方向进行预判，从而提高应急救援的效率，最大程度降低财产损失和人员伤亡。属于铁路突发事件应急管理技术领域。
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公开(公告)号：CN111882241A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010778694.7
申请日：2020-08-05
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种城市轨道交通网络韧性的评估方法，包括：计算城市轨道交通网络的脆弱性指标；计算城市轨道交通网络的鲁棒性指标；计算城市轨道交通网络的恢复力指标；根据计算得到的城市轨道交通网络的脆弱性指标、城市轨道交通网络的鲁棒性指标和城市轨道交通网络的恢复力指标确定各个指标的得分；根据各个指标在城市轨道交通网络中的权重和对应的得分，计算城市轨道交通网络韧性总指数；根据得到的城市轨道交通网络韧性总指数对城市轨道交通网络韧性进行评估。本方法可以识别出交通网络中影响网络保持连通、维持高效功能的薄弱节点，对于交通网络的规划设计具有一定的指导意义。
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