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公开(公告)号：CN109102114B
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN201810870652.9
申请日：2018-08-02
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于数据融合的公交出行下车站点估计方法，通过对公交线路数据、公交车GPS数据以及公交IC卡刷卡数据的融合获取用户的上车和公交车的到站信息，并引入回归和探索机制，回归机制考虑用户的历史访问站点，探索机制则结合居民公交出行距离的一般规律并融入公交站点的公交吸引度实现对用户公交出行落客点的预测。本方法通过对多种交通数据的融合，能够对用户的乘车站点和乘车线路信息等进行有效的提取。
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公开(公告)号：CN109102114A
公开(公告)日：2018-12-28
申请号：CN201810870652.9
申请日：2018-08-02
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于数据融合的公交出行下车站点估计方法，通过对公交线路数据、公交车GPS数据以及公交IC卡刷卡数据的融合获取用户的上车和公交车的到站信息，并引入回归和探索机制，回归机制考虑用户的历史访问站点，探索机制则结合居民公交出行距离的一般规律并融入公交站点的公交吸引度实现对用户公交出行落客点的预测。本方法通过对多种交通数据的融合，能够对用户的乘车站点和乘车线路信息等进行有效的提取。
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公开(公告)号：CN107134142B
公开(公告)日：2018-06-12
申请号：CN201710557082.3
申请日：2017-07-10
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于多源数据融合的城市道路流量预测方法，包括以下步骤：步骤一：基于手机信令数据提取常驻居民的出行OD；将出行OD分配至城市路网上，得到路段的分配流量；步骤二：基于卡口记录得到卡口对应路段的总观测流量与常用车观测流量；步骤三：选取区域内具有观测流量的路段，根据其分配流量与观测流量数据，建立表征路段的分配流量与观测流量的时变相关关系的线性回归方程；步骤四：根据线性回归方程及区域内常用车占比建立该区域内路段流量的动态预测模型；步骤五：对该区域内不具有观测流量的路段，将其分配流量输入动态预测模型，预测其时变的流量。数据获取便利，成本低，实施简单，便于在多个城市开展流量预测工作。
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公开(公告)号：CN107134142A
公开(公告)日：2017-09-05
申请号：CN201710557082.3
申请日：2017-07-10
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于多源数据融合的城市道路流量预测方法，包括以下步骤：步骤一：基于手机信令数据提取常驻居民的出行OD；将出行OD分配至城市路网上，得到路段的分配流量；步骤二：基于卡口记录得到卡口对应路段的总观测流量与常用车观测流量；步骤三：选取区域内具有观测流量的路段，根据其分配流量与观测流量数据，建立表征路段的分配流量与观测流量的时变相关关系的线性回归方程；步骤四：根据线性回归方程及区域内常用车占比建立该区域内路段流量的动态预测模型；步骤五：对该区域内不具有观测流量的路段，将其分配流量输入动态预测模型，预测其时变的流量。数据获取便利，成本低，实施简单，便于在多个城市开展流量预测工作。
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