公开(公告)号：CN116186621A

公开(公告)日：2023-05-30

申请号：CN202310170758.9

申请日：2023-02-27

Applicant: 东南大学

Inventor： 李大韦 ,  李咚叮 ,  宋玉晨 ,  邱树荣 ,  黄东浩 ,  叶正浩

IPC: G06F18/2415 ,  G06F16/35 ,  G06F18/23

Abstract: 本发明公开了基于LDA主题建模的居民代表性活动模式识别方法及系统，用来解决名义序列无法用聚类算法衡量相似度的问题。通过语义转换，将居民问卷调查数据转化为离散化活动序列，计算困惑度来确定最佳主题数，并采用LDA主题分布模型得到居民活动模式的潜在主题组成及其分布。将得到的活动主题分布作为新的聚类单元，运用CURE算法来进一步提取居民代表性活动模式。本发明能够从大量复杂无规则出行链信息中挖掘提取其潜在的主题，并得到有明显规律的活动模式。居民活动模式识别的结果可作为个体分类依据，用于后续建立考虑异质性的ABM模型、探讨影响活动模式因素的离散选择建模等，能够为出行行为精细化建模提供重要支撑。

公开(公告)号：CN113743987A

公开(公告)日：2021-12-03

申请号：CN202110981933.3

申请日：2021-08-25

Applicant: 东南大学

Inventor： 李大韦 ,  叶正浩

IPC: G06Q30/02 ,  G06Q50/30

Abstract: 本发明公开了基于空铁联程的客运方式班次及票价制定方法，包括如下步骤：建立城际交通出行的效用函数，通过最大化效用函数，得到高铁、航空和空铁联程三种客运方式对每天客流量的需求函数；根据三种客运方式的需求函数，分别计算高铁、航空以及空铁联程的利润函数；将三种客运方式的利润函数转化成单目标函数，计算不同客运方式的班次和票价。本发明将空铁联程作为一种新的、独立的客运运输方式，考虑其对现有直达运输市场影响，通过结合实际客运运输信息，包括客运运输的票价、客运量、班次等，在新的竞争环境下，通过对高铁、航空和空铁联程进行票价和班次的修改，提高了资源分配，优化客运运输系统，降低运输效率低所造成的浪费。

公开(公告)号：CN115017720A

公开(公告)日：2022-09-06

申请号：CN202210711903.5

申请日：2022-06-22

Applicant: 东南大学

Inventor： 李大韦 ,  宋玉晨 ,  刘东杰 ,  贺崇琦 ,  刘一平 ,  叶正浩

IPC: G06F30/20 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/30 ,  G06F16/9537 ,  G06N7/00 ,  G06F111/10 ,  G06F111/08

Abstract: 本发明公开了一种基于巢式动态离散选择的出行活动链生成方法，包括步骤：S1，定义动态离散选择模型的参数，构建出行者的全天出行活动链模型；S2，定义状态转移矩阵，将连续阶段的状态‑选择对之间建立联系；S3，以理性出行者和效用最大化决策准则为前提，推导出每个阶段出行者的期望效用函数；S4，定义扰动项的分布，得到具有闭合形式的巢式动态离散选择模型；S5，根据选择特征，定义即时效用函数，并计算选项特定效用函数；(6)对步骤(5)中各种即时效用函数的参数进行估计，并进行出行活动链的生成。本发明通过引入基于巢式选择模型的扰动项分布，刻画出出行方式的选择相关性，能更好地预测出行者的完整出行活动链。

公开(公告)号：CN115017720B

公开(公告)日：2024-12-27

申请号：CN202210711903.5

申请日：2022-06-22

Applicant: 东南大学

Inventor： 李大韦 ,  宋玉晨 ,  刘东杰 ,  贺崇琦 ,  刘一平 ,  叶正浩

IPC: G06Q10/067 ,  G06F30/27 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/40 ,  G06F16/9537 ,  G06N7/01 ,  G06F111/10 ,  G06F111/08

Abstract: 本发明公开了一种基于巢式动态离散选择的出行活动链生成方法，包括步骤：S1，定义动态离散选择模型的参数，构建出行者的全天出行活动链模型；S2，定义状态转移矩阵，将连续阶段的状态‑选择对之间建立联系；S3，以理性出行者和效用最大化决策准则为前提，推导出每个阶段出行者的期望效用函数；S4，定义扰动项的分布，得到具有闭合形式的巢式动态离散选择模型；S5，根据选择特征，定义即时效用函数，并计算选项特定效用函数；(6)对步骤(5)中各种即时效用函数的参数进行估计，并进行出行活动链的生成。本发明通过引入基于巢式选择模型的扰动项分布，刻画出出行方式的选择相关性，能更好地预测出行者的完整出行活动链。

公开(公告)号：CN115935820A

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202211597956.5

申请日：2022-12-12

Applicant: 东南大学

Inventor： 李大韦 ,  叶正浩 ,  刘一平 ,  范甬辰 ,  宋玉晨 ,  张桐

IPC: G06F30/27 ,  G06F17/15 ,  G06F119/02

Abstract: 本发明公开了一种基于改进型C‑SPSA的大规模路网交通分配模型参数优化方法，方法包括：获取路段的属性以及OD的属性；按照路段车道数分类路段广义出行费用函数参数，使用K‑means聚类方法挑选指定数量个特征差异最大的簇分类路径选择模型参数；根据手机信令数据挖掘大规模路网下的旅客出行行为，估计不同簇的路径选择模型参数；获取训练集，训练机器学习模型代替交通分配模型；使用改进型的聚类同时扰动随机逼近算法(C‑SPSA)拟合得到新的参数组合，保证交通分配的精度。