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公开(公告)号：CN112487309B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202011138071.X
申请日：2020-10-22
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F16/9537 , G08G1/01
Abstract: 本发明涉及一种基于轨迹数据的不确定性医疗可达性计算方法，具体包括如下步骤：步骤1，数据获取和预处理；步骤2，空间处理与网格生成；步骤3，提取历史出行时间；步骤4，构建OD矩阵；步骤5，计算出行完成概率；步骤6，计算可靠性约束下的可达性；本发明提供的方法，具有以下优点：(1)得到更加符合现实情况的医疗可达性；(2)模型简单，易于理解和计算，应用型较强；(3)相比于正方形，六边形具有更少的邻近图形、更小的边面积比；同时，具有各向同性的几何性质，能够减少可达性计算中的误差。
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公开(公告)号：CN112258029B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202011130799.8
申请日：2020-10-21
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q30/0645 , G06Q50/40 , G06F18/23 , G06F18/25 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及共享单车需求的预测方法，尤其涉及一种地铁站周边共享单车的需求预测方法，包括以下步骤：对各个地铁单车站的共享单车数据集以及各个地铁站的流量数据集进行聚类分析，得到地铁单车站的类别特征；根据各个地铁单车站的共享单车数据集确定每个地铁单车站的站点模式特征；将类别特征和站点模式特征输入至三层融合的SAP‑SF模型，三层融合的SAP‑SF模型输出各时段内共享单车的需求预测结果。本发明提出的地铁站周边共享单车的需求预测方法，解决了现有共享单车的需求预测方法不够准确的问题。
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公开(公告)号：CN112258029A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011130799.8
申请日：2020-10-21
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明涉及共享单车需求的预测方法，尤其涉及一种地铁站周边共享单车的需求预测方法，包括以下步骤：对各个地铁单车站的共享单车数据集以及各个地铁站的流量数据集进行聚类分析，得到地铁单车站的类别特征；根据各个地铁单车站的共享单车数据集确定每个地铁单车站的站点模式特征；将类别特征和站点模式特征输入至三层融合的SAP‑SF模型，三层融合的SAP‑SF模型输出各时段内共享单车的需求预测结果。本发明提出的地铁站周边共享单车的需求预测方法，解决了现有共享单车的需求预测方法不够准确的问题。
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公开(公告)号：CN111985687B
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202010686366.4
申请日：2020-07-16
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06Q10/047 , G06Q30/0201 , G06Q50/40
Abstract: 本发明提供了一种公交地铁乘客绕行行为的识别方法。该方法包括：根据公交地铁线路的规划信息获取乘客的出行路线的起讫车站之间的所有线路信息；根据一定周期内的所述所有线路的出行时间信息通过路线绕行识别算法将所述线路信息划分为正常线路和绕行路线；从乘客在指定时间段内的刷卡数据中提取出乘客的一次出行路线，判断一定周期内所述乘客的一次出行路线属于正常线路或者绕行路线，当存在绕行路线时确定乘客的绕行行为性质。本发明基于刷卡数据利用出行时间可以识别公交地铁乘客的绕行行为。识别出无意绕行之后，交通规划部门可以通过标志诱导、线路优化的方式减少该类绕行，提高人的出行效率，为公共交通管理与决策提供方法依据。
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公开(公告)号：CN110175713B
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN201910430152.8
申请日：2019-05-22
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种分时租赁汽车用户出行目的预测方法，包括：确定用户的最大行走半径，进而确定用户对应的可行走区域内的候选目的地；根据候选目的地对用户的出行目的进行分类；基于贝叶斯概率公式，计算已知下车时间及地点条件下用户访问各个候选目的地的概率；根据用户出行目的的分类结果以及候选目的地的访问概率预测用户的出行目的。本方法考虑了用户到达目的地的距离约束、时间约束以及地理环境约束，有效提高了预测结果的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112487309A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011138071.X
申请日：2020-10-22
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F16/9537 , G08G1/01
Abstract: 本发明涉及一种基于轨迹数据的不确定性医疗可达性计算方法，具体包括如下步骤：步骤1，数据获取和预处理；步骤2，空间处理与网格生成；步骤3，提取历史出行时间；步骤4，构建OD矩阵；步骤5，计算出行完成概率；步骤6，计算可靠性约束下的可达性；本发明提供的方法，具有以下优点：(1)得到更加符合现实情况的医疗可达性；(2)模型简单，易于理解和计算，应用型较强；(3)相比于正方形，六边形具有更少的邻近图形、更小的边面积比；同时，具有各向同性的几何性质，能够减少可达性计算中的误差。
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公开(公告)号：CN112200370A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011095749.0
申请日：2020-10-14
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种针对不同车型的城市间货运排放估算方法。该方法包括：获取货运出发城市i和货运目的地城市j之间以前一段时间内的货车的轨迹数据，根据轨迹数据计算出QO，i，QD，j，cij，f(cij)，根据QO，i，QD，j，cij，f(cij)建立基于重力规则的城市间货运排放强度预测模型和/或基于非约束重力规则的城市间排放强度预测模型；利用基于重力规则的城市间货运排放强度预测模型和/或所述基于非约束重力规则的城市间排放强度预测模型估算出城市i和城市j之间的货运排放强度。本发明的方法通过引入排放因子来预测城市间货运排放强度，能预测得到城市间货运排放强度，可以分析城市群的连接程度和发展状况。模型简单，易于理解和计算，应用性较强。
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公开(公告)号：CN111985687A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010686366.4
申请日：2020-07-16
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种公交地铁乘客绕行行为的识别方法。该方法包括：根据公交地铁线路的规划信息获取乘客的出行路线的起讫车站之间的所有线路信息；根据一定周期内的所述所有线路的出行时间信息通过路线绕行识别算法将所述线路信息划分为正常线路和绕行路线；从乘客在指定时间段内的刷卡数据中提取出乘客的一次出行路线，判断一定周期内所述乘客的一次出行路线属于正常线路或者绕行路线，当存在绕行路线时确定乘客的绕行行为性质。本发明基于刷卡数据利用出行时间可以识别公交地铁乘客的绕行行为。识别出无意绕行之后，交通规划部门可以通过标志诱导、线路优化的方式减少该类绕行，提高人的出行效率，为公共交通管理与决策提供方法依据。
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公开(公告)号：CN110175713A
公开(公告)日：2019-08-27
申请号：CN201910430152.8
申请日：2019-05-22
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种分时租赁汽车用户出行目的预测方法，包括：确定用户的最大行走半径，进而确定用户对应的可行走区域内的候选目的地；根据候选目的地对用户的出行目的进行分类；基于贝叶斯概率公式，计算已知下车时间及地点条件下用户访问各个候选目的地的概率；根据用户出行目的的分类结果以及候选目的地的访问概率预测用户的出行目的。本方法考虑了用户到达目的地的距离约束、时间约束以及地理环境约束，有效提高了预测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN112200370B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202011095749.0
申请日：2020-10-14
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0639 , G06Q10/083 , G06F16/29
Abstract: 本发明提供了一种针对不同车型的城市间货运碳排放强度估算方法。该方法包括：获取货运出发城市i和货运目的地城市j之间以前一段时间内的货车的轨迹数据，根据轨迹数据计算出QO,i，QD,j，cij，f(cij)，根据QO,i，QD,j，cij，f(cij)建立基于重力规则的城市间货运排放强度预测模型和/或基于非约束重力规则的城市间排放强度预测模型；利用基于重力规则的城市间货运排放强度预测模型和/或所述基于非约束重力规则的城市间排放强度预测模型估算出城市i和城市j之间的货运排放强度。本发明的方法通过引入排放因子来预测城市间货运排放强度，能预测得到城市间货运排放强度，可以分析城市群的连接程度和发展状况。模型简单，易于理解和计算，应用性较强。
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