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公开(公告)号：CN108197747A
公开(公告)日：2018-06-22
申请号：CN201810010827.9
申请日：2018-01-04
Applicant: 东南大学
Abstract: 一种城市轨道交通应急救援站选址方法及装置，该方法包括：以城市轨道交通车站为节点，城市轨道交通车站之间的轨道线路为边，建立无向网络模型；计算无向网络模型的网络特征指标，网络特征指标包括度、介数、紧密度和特征向量；在设定的攻击策略下，根据失效节点数量和网络全局效率的关系获取轨道交通网络节点综合脆弱度指数；根据由脆弱度指数确定的脆弱度等级和响应时间区间限值的对应关系，得到覆盖度函数；根据综合脆弱指数和覆盖度函数构建救援站选址模型。本发明提供的技术方案结合复杂网络理论识别网络中的脆弱性节点，在选址模型构建时引入脆弱度指数来对脆弱节点加以保护，提升了整个轨道交通系统救援网络的稳定性和应急效率。
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公开(公告)号：CN106875314B
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN201710062955.3
申请日：2017-01-31
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种城市轨道交通线网客流OD动态估计方法，包括以下步骤：首先基于历史客流数据，通过设定时间间隔，采用移动平均法对客流时空分布稳定性较差的单程票客流OD矩阵进行改进，生成改进后的客流OD分布矩阵，在此基础上计算客流分流率矩阵，结合OD流的行程时间分布规律，构建OD流与进出站客流间的动态流量关系，再根据动态流量关系以及实时上传的进出站客流量信息建立OD动态估计状态空间模型，用卡尔曼滤波方法对模型进行求解，并采用标准化法对OD估计结果进行修正，得出最优估计值，并对方法的有效性进行检验。本发明通过实时上传的进出站交易数据和历史客流数据进行统计，建立了基于卡尔曼滤波的状态空间模型，可用来估计实时的客流需求分布结构信息，为轨道交通企业的客流动态化管理提供数据支持。
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公开(公告)号：CN107563566B
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN201710840901.5
申请日：2017-09-18
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于支持向量机的公交车站间运行时间区间预测方法，首先对公交车辆GPS原始数据进行数据清洗，然后从中提取公交到站时刻并计算公交的站间运行时间，并选择相关的信息建立公交站间运行时间区间预测模型输入数据集，分别建立两个支持向量回归机预测公交运行时间区间的上、下界，采用粒子群算法对支持向量机进行参数寻优，并以考虑预测区间有效覆盖率更大和标准化预测区间平均宽度更小作为参数优化目标，根据PSO算法得到的最优参数构建最终公交站间运行时间区间预测模型。本发明在不确定性情况下为出行者提供实时、准确的预测公交车辆的到站时间区间预测，方便出行者进行出行路线的规划和选择。
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公开(公告)号：CN108171641A
公开(公告)日：2018-06-15
申请号：CN201711389056.0
申请日：2017-12-21
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种轨道交通应急预案的评估方法，包括以下步骤：首先分别选取评估人员的评估指标和预案实施效果指标作为输入和输出指标，基于评估数据和事故信息，采用模糊神经网络建立轨道交通应急预案评估模型，在此基础上结合人工蜂群算法和误差—修正学习算法对模糊神经网络进行学习，并通过增加衰减因子和引入Metropolis准则对人工蜂群算法改进。本发明建立了一种模糊神经网络评价模型，并提出一种基于改进人工蜂群算法优化的误差—修正学习算法，可用于在轨道交通应急预案评估过程中获取评估人员评估结果与应急预案实施效果之间的关系，修正评估人员的主观因素对评估结果的影响，最终得到预测的实施效果，为应急预案管理提供方法支持。
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公开(公告)号：CN103984994B
公开(公告)日：2017-02-01
申请号：CN201410211258.6
申请日：2014-05-19
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q10/04
Abstract: 本发明公开了一种城市轨道交通客流高峰持续时间预测方法，包括以下步骤：首先选择足够样本量的历史客流数据，然后对原始数据进行处理，处理过程包括流量统计、高峰时间计算、数据清洗、数据区间分类，接着建立关联客流高峰事件属性集，接着计算每一个区间的客流高峰事件的概率分布，再使用贝叶斯分类的方法确定属性分类界限，最后对每一类客流高峰事件建立时间序列模型，并对方法的有效性进行检验。本发明可用于预测城市轨道交通常发和突发的客流高峰事件的持续时间，为轨道交通企业的客流高峰管理提供数据支持，能缓解通行能力浪费和服务水平降低的矛盾，跟随轨道交通客流的变化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108197747B
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN201810010827.9
申请日：2018-01-04
Applicant: 东南大学
Abstract: 一种城市轨道交通应急救援站选址方法及装置，该方法包括：以城市轨道交通车站为节点，城市轨道交通车站之间的轨道线路为边，建立无向网络模型；计算无向网络模型的网络特征指标，网络特征指标包括度、介数、紧密度和特征向量；在设定的攻击策略下，根据失效节点数量和网络全局效率的关系获取轨道交通网络节点综合脆弱度指数；根据由脆弱度指数确定的脆弱度等级和响应时间区间限值的对应关系，得到覆盖度函数；根据综合脆弱指数和覆盖度函数构建救援站选址模型。本发明提供的技术方案结合复杂网络理论识别网络中的脆弱性节点，在选址模型构建时引入脆弱度指数来对脆弱节点加以保护，提升了整个轨道交通系统救援网络的稳定性和应急效率。
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公开(公告)号：CN103984993B
公开(公告)日：2017-01-25
申请号：CN201410202139.4
申请日：2014-05-13
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种轨道交通客流OD分布实时推测方法，首先设定时间间隔，然后统计历史客流OD分布矩阵，再计算客流OD概率分配矩阵，再基于历史客流OD分布矩阵按日分布特征进行分类，再对每一类特征日建立一个可更新的客流OD概率分配矩阵，再对于每一类特征日分别建立基于进站客流历史统计数据和实时上传的进站客流统计数据进站客流的时间序列预测模型，再结合时间序列预测模型建立下一个时间段内进站客流预测矩阵，最后根据客流OD概率分配矩阵和进站客流预测矩阵，建立轨道交通客流OD分布实时推测矩阵。本发明通过对实时上传的进站交易数据进行统计并建立时间序列预测矩阵，不仅提高客流OD预测时间长度，也保证了估计结果的可靠度。
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公开(公告)号：CN108171641B
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN201711389056.0
申请日：2017-12-21
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种轨道交通应急预案的评估方法，包括以下步骤：首先分别选取评估人员的评估指标和预案实施效果指标作为输入和输出指标，基于评估数据和事故信息，采用模糊神经网络建立轨道交通应急预案评估模型，在此基础上结合人工蜂群算法和误差—修正学习算法对模糊神经网络进行学习，并通过增加衰减因子和引入Metropolis准则对人工蜂群算法改进。本发明建立了一种模糊神经网络评价模型，并提出一种基于改进人工蜂群算法优化的误差—修正学习算法，可用于在轨道交通应急预案评估过程中获取评估人员评估结果与应急预案实施效果之间的关系，修正评估人员的主观因素对评估结果的影响，最终得到预测的实施效果，为应急预案管理提供方法支持。
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公开(公告)号：CN104021430B
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201410262069.1
申请日：2014-06-12
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种城市轨道交通站点客流不确定性分析方法，包括以下步骤：首先利用AFC系统采集足够的历史客流数据，然后对原始数据进行处理，得到以△T为时间间隔的客流序列，接着基于城市轨道交通客流显著的以周为周期的特性，使用SARIMA模型拟合客流序列，并以拟合后的SARIMA模型作为GARCH模型的均值方程，接着对均值方程的残差序列建立条件方差方程，计算得到GARCH模型预测的置信区间，基于预测的置信区间评估模型预测的可靠性。本发明可用于城市轨道交通短时客流预测，能够提高城市轨道交通短时客流预测的可信度(可靠性)，为城市轨道交通运营与管理提供决策依据。
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公开(公告)号：CN106485359A
公开(公告)日：2017-03-08
申请号：CN201610893608.0
申请日：2016-10-13
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于列车运行时刻表的城市轨道交通断面客流推测方法，首先从轨道交通历史数据库选择足够样本量的历史出站交易数据进行数据清洗，然后考虑换乘客流情况从经过清洗的数据中提取线网中涉及目标线路的交易数据，接着采用历史目标线路数据建立基于列车运行时刻表的历史客流单向OD(起讫点)矩阵，从原始数据中筛选出预测时段之前的交易日当天实时数据，参照历史客流单向OD矩阵的统计步骤获得实时客流单向OD矩阵，再结合站点进站客流数据，构建基于BP神经网络的断面客流预测模型，并对模型进行检验和调整。本发明可用于估计和预测轨道交通线路上各区间的断面客流，为轨道交通企业的运行状态评估和运营优化管理提供数据支持。
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