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公开(公告)号:CN117494892A
公开(公告)日:2024-02-02
申请号:CN202311476974.2
申请日:2023-11-07
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/40 , G06F18/243 , G06F18/15 , G06F18/211 , G06F18/214 , G06N20/20 , G06N3/006 , G06N5/01
Abstract: 本发明公开了一种基于粒子群优化随机森林的出行方式选择预测方法及装置,该方法包括如下步骤:采集城市居民个人基本信息、出行相关信息和出行方式选择信息,并进行预处理,划分为训练集和测试集;采用粒子群优化随机森林模型,以粒子位置信息为基础生成随机森林,然后迭代求解模型最优参数,最后得到最优随机森林模型;将待预测的城市居民个人基本信息和出行相关信息输入最优随机森林模型,得到预测的出行方式。本发明克服了传统出行方式选择预测技术上的缺点,有效提高了出行方式选择预测的正确率和效率,为现状城市交通管理措施和未来城市交通系统发展策略的制定提供依据。
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公开(公告)号:CN118505472A
公开(公告)日:2024-08-16
申请号:CN202410734958.7
申请日:2024-06-07
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑土地利用类型的可达性度量方法,确定公共交通站点为供给点、六边形网格的质心为需求点;确定公交和地铁这两种公共交通方式的运行班次数,得到每个供给点的供给量;将研究区域以一定边长的六边形网格进行划分,得到每个六边形网格中的人口栅格点,确定每个需求点的需求量;分别计算每种交通方式中每个供给点的供需比;分别计算每种交通方式中每个需求点的供需比之和;依据各土地利用类型所占的面积,确定各六边形网格的熵指数;在调整的高斯两步移动搜索法的基础上,引入熵指数捕捉土地利用类型的多样性程度,计算出各街道的可达性。本发明有效地将熵指数与调整的高斯两步移动搜索法结合在一起,使得可达性度量更精确。
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