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公开(公告)号:CN111915099B
公开(公告)日:2024-05-03
申请号:CN202010825898.1
申请日:2020-08-17
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/083 , G06Q10/067 , G06Q50/26 , G06F16/215 , G06F21/31
Abstract: 本发明提供的一种货运信息可视化的货运量预测系统,包括表现层、业务逻辑层和数据库访问层,以及数据库。其中,业务逻辑层采用灰色关联分析计算各个影响因素与铁路货运需求的关联度,探究铁路货运需求存在密切关联的指标,从而初步把握铁路货运量演变的主要原因;还通过弹性分析计量经济学的模型计算一定时期内铁路货运需求对于各个影响因素的弹性,据此确认该时期影响铁路货运需求发展的关键因素。本发明提供的系统通过将系统划分为三层,可以大大提高系统的稳定性、运行效率、可维护性和可扩展性。各层之间相互独立,有利于后期功能的增删和修改,便于扩展和维护。
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公开(公告)号:CN112001539A
公开(公告)日:2020-11-27
申请号:CN202010849453.7
申请日:2020-08-21
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供的一种高精度的客运预测方法及客运预测系统,解决以往的客运预测方法单一,预测结果精度与可靠性较低,没有一个完整的客运需求预测系统来进行综合的整合数据资源的技术问题。本发明提供近似非齐次指数序列灰色预测模型DNGM(1,1)、OGM(1,N)模型、OBGM(1,N)模型三种预测模型,解决了预测方法单一,预测结果精度与可靠性较低等问题。客运预测系统解决了目前并没有一个完整的客运需求预测系统,来进行综合的整合数据资源,通过选择适合的算法来合理预测客运需求,并对客运信息进行综合查看展示的问题。本预测方法和预测系统可以对铁路管理决策者和工作者提供有效的支持。
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公开(公告)号:CN111915099A
公开(公告)日:2020-11-10
申请号:CN202010825898.1
申请日:2020-08-17
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供的一种货运信息可视化的货运量预测系统,包括表现层、业务逻辑层和数据库访问层,以及数据库。其中,业务逻辑层采用灰色关联分析计算各个影响因素与铁路货运需求的关联度,探究铁路货运需求存在密切关联的指标,从而初步把握铁路货运量演变的主要原因;还通过弹性分析计量经济学的模型计算一定时期内铁路货运需求对于各个影响因素的弹性,据此确认该时期影响铁路货运需求发展的关键因素。本发明提供的系统通过将系统划分为三层,可以大大提高系统的稳定性、运行效率、可维护性和可扩展性。各层之间相互独立,有利于后期功能的增删和修改,便于扩展和维护。
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公开(公告)号:CN100591028C
公开(公告)日:2010-02-17
申请号:CN200710175874.0
申请日:2007-10-15
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 一种基于集中服务的分布式对等网络及构造方法,该方法包括:(1)为对等网络配置一个集中服务器,该服务器用来为新节点加入对等网络以及对等网络中的节点退出提供服务,并为服务器定义B+树的数据结构用于存储动态变化节点的信息;(2)新节点经集中服务器查找其直接邻居或从对等节点出发在虚链路中查找其直接邻居,加入对等网络;(3)边界节点(其前驱或后继直接邻居退出的对等节点)经集中服务器查找其直接前驱或后继邻居,或从该节点出发在虚链路中查找其直接前驱或后继邻居,使得对等节点之间准持环状拓扑。本发明将集中服务融合在分布式对等网络中,明显降低了因节点的频繁加入和退出造成的网络波动,显著提高了对等网络的工作效率。
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公开(公告)号:CN111985716B
公开(公告)日:2024-05-14
申请号:CN202010849449.0
申请日:2020-08-21
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/40 , G06F16/2455 , G06F16/25 , G06F16/951
Abstract: 本发明提供的一种客运信息可视化的客运量预测系统,包括:数据获取模块、数据库、分析预测模块、可视化交互模块和数据管理模块,运用可视化与用户交互技术,集查询、统计、数据挖掘和分析于一体,在建立和完善数据汇交、数据更新的机制的基础上,通过对全国旅客客运量、城市旅客发送量、旅客出行量等基础数据和专题信息的汇集、整合,基于数据建立预测模型,观测客运市场需求,开展异构、异源、海量数据资源的深度挖掘,为列车开行方案的制定提供依据。通过可视化界面以及数据管理功能,直接面向用户提供友好的人机交互界面,方便非专业的管理与决策人员操作。同时为相关部门提供数据共享和信息化服务,为铁路局的管理决策提供支撑。
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公开(公告)号:CN112001539B
公开(公告)日:2024-03-29
申请号:CN202010849453.7
申请日:2020-08-21
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/40
Abstract: 本发明提供的一种高精度的客运预测方法及客运预测系统,解决以往的客运预测方法单一,预测结果精度与可靠性较低,没有一个完整的客运需求预测系统来进行综合的整合数据资源的技术问题。本发明提供近似非齐次指数序列灰色预测模型DNGM(1,1)、OGM(1,N)模型、OBGM(1,N)模型三种预测模型,解决了预测方法单一,预测结果精度与可靠性较低等问题。客运预测系统解决了目前并没有一个完整的客运需求预测系统,来进行综合的整合数据资源,通过选择适合的算法来合理预测客运需求,并对客运信息进行综合查看展示的问题。本预测方法和预测系统可以对铁路管理决策者和工作者提供有效的支持。
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公开(公告)号:CN111985716A
公开(公告)日:2020-11-24
申请号:CN202010849449.0
申请日:2020-08-21
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/30 , G06F16/2455 , G06F16/25 , G06F16/951
Abstract: 本发明提供的一种客运信息可视化的客运量预测系统,包括:数据获取模块、数据库、分析预测模块、可视化交互模块和数据管理模块,运用可视化与用户交互技术,集查询、统计、数据挖掘和分析于一体,在建立和完善数据汇交、数据更新的机制的基础上,通过对全国旅客客运量、城市旅客发送量、旅客出行量等基础数据和专题信息的汇集、整合,基于数据建立预测模型,观测客运市场需求,开展异构、异源、海量数据资源的深度挖掘,为列车开行方案的制定提供依据。通过可视化界面以及数据管理功能,直接面向用户提供友好的人机交互界面,方便非专业的管理与决策人员操作。同时为相关部门提供数据共享和信息化服务,为铁路局的管理决策提供支撑。
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公开(公告)号:CN111915100A
公开(公告)日:2020-11-10
申请号:CN202010825904.3
申请日:2020-08-17
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种高精度的货运预测方法及货运预测系统,能够准确及时的获得货运量预测结果,对于铁路部门的决策与未来线路的规划具有最直接的作用,有利于铁路部门充分利用铁路运能资源,合理分配铁路车辆及其他设施设备,减少不必要的时间成本和其他运营成本,从而达到节约成本的作用,提高铁路部门最终的收入。与此同时,可以知道的是,更加重要的一点预测结果的准确性,如果预测结果不准确反而会对货运部门产生相应的损失,所以对传统方法的改进与创新,弥补缺点与不足或者引进新方法也是很重要的一环,因此,加强对铁路货运量预测的研究也是具有现实意义与很强的社会经济价值的。
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公开(公告)号:CN111915100B
公开(公告)日:2024-04-05
申请号:CN202010825904.3
申请日:2020-08-17
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06Q10/04 , G06F18/214 , G06Q10/083
Abstract: 本发明提供了一种高精度的货运预测方法及货运预测系统,能够准确及时的获得货运量预测结果,对于铁路部门的决策与未来线路的规划具有最直接的作用,有利于铁路部门充分利用铁路运能资源,合理分配铁路车辆及其他设施设备,减少不必要的时间成本和其他运营成本,从而达到节约成本的作用,提高铁路部门最终的收入。与此同时,可以知道的是,更加重要的一点预测结果的准确性,如果预测结果不准确反而会对货运部门产生相应的损失,所以对传统方法的改进与创新,弥补缺点与不足或者引进新方法也是很重要的一环,因此,加强对铁路货运量预测的研究也是具有现实意义与很强的社会经济价值的。
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公开(公告)号:CN101179466A
公开(公告)日:2008-05-14
申请号:CN200710175874.0
申请日:2007-10-15
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 一种基于集中服务的分布式对等网络及构造方法,该方法包括:(1)为对等网络配置一个集中服务器,该服务器用来为新节点加入对等网络以及对等网络中的节点退出提供服务,并为服务器定义B+树的数据结构用于存储动态变化节点的信息;(2)新节点经集中服务器查找其直接邻居或从对等节点出发在虚链路中查找其直接邻居,加入对等网络;(3)边界节点(其前驱或后继直接邻居退出的对等节点)经集中服务器查找其直接前驱或后继邻居,或从该节点出发在虚链路中查找其直接前驱或后继邻居,使得对等节点之间维持环状拓扑。本发明将集中服务融合在分布式对等网络中,明显降低了因节点的频繁加入和退出造成的网络波动,显著提高了对等网络的工作效率。
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