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公开(公告)号：CN111145537B
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN201911215218.8
申请日：2019-12-02
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开一种出行生成量预测方法及系统。该方法包括：获取来自出行软件的用户出行数据；从出行数据中筛选不同时间点的出行产生量和出行吸引量生成出行产生量时间序列和出行吸引量时间序列；将出行产生量时间序列和出行吸引量时间序列均按时间划分为两段分别得到参数拟合序列和模型检验序列；利用参数拟合序列建立自回归滑动平均模型；利用模型检验序列判断自回归滑动平均模型是否需要调整；若是，则利用模型检验序列对自回归滑动平均模型的参数进行调整，并将调整后的自回归滑动平均模型确定为预测模型；利用预测模型对未来时刻的出行产生量和出行吸引量进行预测，得到预测出行生成量。本发明的方法及系统能够提高出行生成量预测的便捷程度。
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公开(公告)号：CN112232389A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202011047142.5
申请日：2020-09-28
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种大型活动突发事件交通应急预案动态调整方法及系统。该调整方法包括：提取突发事件的当前特征属性；根据所述当前特征属性，依据朴素贝叶斯分类算法在源预案库中确定最佳匹配源预案；利用规则推理算法建立交通应急预案库知识库以及交通应急预案库规则库；基于所述交通应急预案库知识库以及所述交通应急预案库规则库，根据当前特征属性，利用正向推理方式调整最佳匹配源预案。系统包括当前特征属性提取模块、最佳匹配源预案确定模块、知识库及规则库建立模块、调整模块。本发明紧密结合当前阶段突发事件的特征属性，动态调整源预案，使得最终调整后的最佳匹配源预案更加具体化且具有针对性，提高交通应急预案应急效率以及救援效率。
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公开(公告)号：CN112232389B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202011047142.5
申请日：2020-09-28
Applicant: 东南大学
IPC: G06F18/2415 , G06Q10/0637 , G06Q50/40
Abstract: 本发明涉及一种大型活动突发事件交通应急预案动态调整方法及系统。该调整方法包括：提取突发事件的当前特征属性；根据所述当前特征属性，依据朴素贝叶斯分类算法在源预案库中确定最佳匹配源预案；利用规则推理算法建立交通应急预案库知识库以及交通应急预案库规则库；基于所述交通应急预案库知识库以及所述交通应急预案库规则库，根据当前特征属性，利用正向推理方式调整最佳匹配源预案。系统包括当前特征属性提取模块、最佳匹配源预案确定模块、知识库及规则库建立模块、调整模块。本发明紧密结合当前阶段突发事件的特征属性，动态调整源预案，使得最终调整后的最佳匹配源预案更加具体化且具有针对性，提高交通应急预案应急效率以及救援效率。
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公开(公告)号：CN111145537A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201911215218.8
申请日：2019-12-02
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开一种出行生成量预测方法及系统。该方法包括：获取来自出行软件的用户出行数据；从出行数据中筛选不同时间点的出行产生量和出行吸引量生成出行产生量时间序列和出行吸引量时间序列；将出行产生量时间序列和出行吸引量时间序列均按时间划分为两段分别得到参数拟合序列和模型检验序列；利用参数拟合序列建立自回归滑动平均模型；利用模型检验序列判断自回归滑动平均模型是否需要调整；若是，则利用模型检验序列对自回归滑动平均模型的参数进行调整，并将调整后的自回归滑动平均模型确定为预测模型；利用预测模型对未来时刻的出行产生量和出行吸引量进行预测，得到预测出行生成量。本发明的方法及系统能够提高出行生成量预测的便捷程度。
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