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公开(公告)号：CN104766134A
公开(公告)日：2015-07-08
申请号：CN201510114266.3
申请日：2015-03-16
Abstract: 本发明公开了一种在运营中断下进行城市轨道交通乘客出行诱导系统及应用，属于交通运输领域，该系统是：安装有相应应用程序的移动客户端、轨道交通车站乘客信息发布终端，应急处置部门决策支持终端，数据传输网络，以及用于大规模路径搜索计算的中央级服务器。该方法是：中央级服务器利用开发的应用程序快速计算出运营中断下乘客可达出行路径集、运营中断影响范围和影响程度，通过数据传输网路传送给应急处置部门决策支持终端，并将出行路径信息通过数据传输网络传送至相应的轨道交通车站乘客信息发布终端和移动客户端。本发明的系统与方法，一方面为轨道交通运营部门提供突发事件下的信息发布决策支撑，另一方面为乘客提供出行引导信息服务。
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公开(公告)号：CN110149593B
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN201910284240.1
申请日：2019-04-10
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于移动台信令的路网客流状态辨识方法。该方法包括：采集轨道交通系统范围内的移动台用户的信令数据，信令数据包括：移动台识别码MSID、时间戳Times、位置区编号LAC和基站编号；根据移动台用户的多条连续的信令数据的基站对应的车站以及车站对应的LAC，辨识出作为轨道交通乘客的移动台用户的出行路径；基于各个移动台用户的出行路径和信令数据，按照设定的路网客流指标的统计规则计算出路网客流指标的统计值。本发明利用信息化技术获得的移动台信令数据对轨道交通网络中的网络层、线路层和车站层的运营状态进行描述，能够迅速、有效地改善轨道交通的运营组织，并从统计数据中挖掘客流规律，为研究路网客流规律等研究提供技术支持。
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公开(公告)号：CN114604294A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210341670.4
申请日：2022-04-02
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种结合虚拟编组技术应对单向中断场景的列车运行调整方法。该方法包括：在城市轨道交通运营中出现线路单向中断后，判断线路中断位置及各列车位置，确定中断区段范围，应用虚拟编组技术设计三种应对单向中断的备选调整策略：基于中断区段范围的长度与客流分布情况，从三种应对单向中断的备选调整策略中选定列车调整策略；应用虚拟编组技术针对选定的列车调整策略，通过判断在线列车当前位置并预估各列车未来一段时间的运行轨迹，实现列车运行调整过程。本发明采用虚拟编组技术的列车运行调整方法，在应对线路单向中断场景时，在保证线路可达性和车底均衡性的前提下，相较已有方法可大大提高列车运行调整的效率。
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公开(公告)号：CN107358309A
公开(公告)日：2017-11-17
申请号：CN201710353715.9
申请日：2017-05-18
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于微信公众号的轨道交通乘客出行信息服务系统。包括：用户登录模块、个人中心模块、车站功能模块、路网功能模块、路径查询模块、信息服务模块、论坛功能模块、数据采集模块、智能推送模块和关于我们模块。车站功能模块提供下趟列车到达时间、首末班车信息、立体图平台图信息、地标建筑信息、车站客流信息，提供下一趟列车到达时间；路网功能模块能够通过触摸来放大或缩小地铁网络的拓扑图，在路网拓扑图的基础上，能够加载实时客流信息，通过不同的颜色表示路网上每个区间的满载等级和中断情况。本发明可以为乘客出行提供合理的引导和建议，提高乘客的智能出行水平和决策能力，提高地铁出行乘客的服务质量。
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公开(公告)号：CN117455075A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311592436.X
申请日：2023-11-27
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供一种大小交路列车运行图与车底运用计划协同优化方法及系统，属于轨道交通运营维护技术领域，采用线性加权法，以乘客出行成本和企业运营成本总和最小为目标函数，构建协同优化模型；基于遗传‑模拟退火算法对所构建的协同优化模型进行求解，得到虚拟编组大小交路运行图与车底运用计划协同优化方案。本发明针对城市轨道交通线路的时变客流需求，将乘客的出行时间转化为经济成本，综合考虑车站服务约束、虚拟重联约束、列车开行约束、车底周转等约束，建立虚拟编组应用条件下的大小交路列车运行图与车底运用计划协同优化模型，并基于仿真的遗传‑模拟退火算法进行求解，提高了线网运营的综合效能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117022398A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310845658.1
申请日：2023-07-11
Applicant: 广州地铁设计研究院股份有限公司 , 北京交通大学
IPC: B61L27/16 , G06Q10/0631 , G06Q10/1093 , G06Q50/26 , G06N3/006 , G06N3/126
Abstract: 本发明提供一种考虑客流分配的城市轨道交通列车时刻表优化方法及系统，属于城市轨道交通运营管理技术领域，本发明建立了考虑大小交路与快慢车模式的时刻表优化模型，考虑列车运行间隔、列车服务频率、列车起讫点等约束条件，以最小化乘客总旅行时间、企业车公里费用为目标，构建了基于大小交路和快慢车模式的多目标时刻表优化模型。基于快慢车运营条件下乘客选择行为分析建立客流分配模型，考虑乘客在快慢车运营下路径选择的影响因素，分析乘客的路径选择行为。详细讨论乘客在出行过程中可能产生的换乘以及选择行为，并建立客流分配模型。
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公开(公告)号：CN113120038B
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202110370879.9
申请日：2021-04-07
Applicant: 北京交通大学
IPC: B61L27/10
Abstract: 本发明提供了一种采用虚拟编组技术的快慢车实时编解运行组织方法。包括：在快慢车共线运行线路区段，两列车在第一区间保持安全距离正常追踪运行，其中一列车为慢车，另一列车为快车，所述两列车在第一区间通过基于车车通信的虚拟编组技术连挂为一列大编组列车运行；所述大编组列车进站前，判断前方车站类型，根据前方车站类型和所述两列车的快慢车类型采用相应的运行组织方法完成快慢车运行组织过程。本发明实施例所述采用虚拟编组技术的快慢车实时编解运行组织方法，可以提高运输效率，缩减乘客旅行时间，降低线路通过能力损失。
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公开(公告)号：CN119990507A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202411903720.9
申请日：2024-12-23
Applicant: 北京交通大学 , 中铁工程设计咨询集团有限公司
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/40 , G06N5/01 , G06N3/126
Abstract: 本发明提供一种应对单向运营较长区段中断的城轨列车运行调整方法及系统，属于城轨列车运行控制技术领域，针对中断长度较长场景，以乘客的总等待时间最小为优化目标，构建列车运行调整模型；采用双层模拟退火‑遗传算法对所述列车运行调整模型进行求解，建立了精英保留策略，在双层模拟退火‑遗传算法中的交叉和变异操作中加入了检查解的过程。本发明有效提升了线路运输能力，提高了列车运行调整的灵活性和时效性；能更有效地利用列车容量和线路能力，减少了对向乘客的等待时间，并缩短了双方向列车的发车间隔，有效提升了长区段中断条件下的通行能力；有效疏解中断区段的乘客，减少滞留，提高了轨道交通系统在突发状况下的运营灵活性和稳定性。
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公开(公告)号：CN119705563A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411903713.9
申请日：2024-12-23
Applicant: 北京交通大学 , 中铁工程设计咨询集团有限公司
Abstract: 本发明提供一种市郊或市域铁路区间中断场景下的列车虚拟编组调度方法及系统，属于列车运行调度技术领域，以乘客的总等待时间最小为优化目标，构建适用于市域或市郊铁路单向区间中断的列车调度模型；对所述列车调度模型进行求解，得到列车虚拟编组调度方案。本发明能更有效地降低乘客滞留人数，减少乘客等待时间，提升列车调度效率；双方向列车在等待对向列车通过单线区段的同时，与另一列车虚拟重联，以大编组列车的形式驶入并驶出单线区段，缩短了列车的行车间隔，通过提高单线区段的列车容量，提高了运输效率，能够更快速地运输中断区段的乘客，从而更大程度地避免乘客滞留现象的出现，减小中断事件的不良影响，在有限的条件下更好地服务乘客。
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公开(公告)号：CN115796442A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211397452.9
申请日：2022-11-09
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/30
Abstract: 本发明提供一种城市轨道交通区间客流量确定方法及系统，属于城市轨道交通运维管理技术领域，基于客流的点线时空关联关系，分析进站客流量在区间的演化过程；基于进站客流量在区间的演化过程，线性拟合区间客流量和进站客流量的关系；基于线性拟合后的区间客流量和进站客流量的关系，进行关联程度参数和关联裕度参数的标定；基于关联程度参数和关联裕度参数，采用客流分配的方法获得车站进站量和列车区间客流量数据。本发明在保证区间客流量计算的精确性和可靠性的情况下，通过拟合时空网络下区间客流量和车站进站量的定量关系，一方面避免了连续数学模型在求解时的高复杂度，提高了计算效率；另一方面避免了固定比例系数对预测结果精度的影响。
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