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公开(公告)号：CN104268710B
公开(公告)日：2017-10-31
申请号：CN201410530414.5
申请日：2014-10-10
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供一种轨道交通路网动态应急处置方案的生成方法。该方法将原有应急预案中处置要点分离出来作为对象单元，对每个处置要点在事件、时间、地点、环境特征、执行主体、信息交互6个维度上赋值，从而形成数字化的处置要点库；当突发事件接警或者续警之后提取事件的特征信息，根据基于相似度的匹配算法将突发事件信息与处置要点库中的信息进行比对配，进而提取出与接警信息关联度较高的处置要点，之后将这些处置要点进行人工评估和调整，最后按照拼接规则排序拼接形成可以直接使用的处置方案。
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公开(公告)号：CN104239726A
公开(公告)日：2014-12-24
申请号：CN201410484813.2
申请日：2014-09-22
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明提供一种城轨路网突发事件条件下客流估算系统。系统通过设计多因素影响的阻抗计算方法，以及有效路径的计算方法，得到路网OD间多路径分配比例，并按照比例对客流进行加载。然后结合历史同期客流分布规律，通过客流在路网中的推演获得客流的全状态，并结合突发事件的信息从中筛选出受影响的客流。对受影响的客流按照重分配规则处理后，对客流指标进行统计从而得到最终的计算结果。本发明提升轨道交通路网应急处置能力，保证城市轨道交通的安全性，从而大幅度提高我国城市公共交通的服务水平和质量，是有利于民生的有益举措。
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公开(公告)号：CN103729688A
公开(公告)日：2014-04-16
申请号：CN201310699959.4
申请日：2013-12-18
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明公开了属于轨道运输技术领域的一种基于EMD的断面客流神经网络预测方法。该方法先获取本征模函数分量：将每日每30分钟间隔时段内OD间的汇总客流量分配到断面客流信息中，形成断面客流量原始序列，对原始序列进行经验模式分解处理，获得IMF分量，组成IMF矩阵；组件识别：计算每个IMF分量与原始客流序列的皮尔森相关系数，分析与原始数据的相关性；神经网络预测：构建三层BP网络模型，将测试数据作为输入层的输入数据，代入到BP神经网络中进行预测，得到相应的断面客流量输出。本发明提出的混合EMD和神经网络的方法，分析客流数据特征，为神经网络预测方法提供输入变量。本发明可得断面客流预测精度均大于95%。
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公开(公告)号：CN109636005A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811368952.3
申请日：2018-11-16
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于微观仿真的城市路网疏散策略优化方法，包括：建立N*N的曼哈顿网络，任何两个相邻的交叉口之间通过两车道连接；建立车辆在曼哈顿网络中的行驶规则，建立交叉口车辆的流向方式，建立交叉口车辆无任何冲突的所有AB式流向组合方式；保证每个相位信号灯控制的都是交叉口2条入口道的流量，且排除无法成功疏散的流向组合方式；建立全平面车辆疏散及四象限车辆疏散相应的AB式流向组合方式；建立每个相位的绿灯时长；编译程序，记录全平面及四象限每种流向组合方式能否成功疏散；如果疏散成功，记录相应的车辆疏散时间。应用本发明可以针对曼哈顿网络，完全依靠信号灯进行路径管控式的车辆疏散，满足道路交通安全保障的需求。
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公开(公告)号：CN103729688B
公开(公告)日：2018-08-31
申请号：CN201310699959.4
申请日：2013-12-18
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明公开了属于轨道运输技术领域的一种基于EMD的断面客流神经网络预测方法。该方法先获取本征模函数分量：将每日每30分钟间隔时段内OD间的汇总客流量分配到断面客流信息中，形成断面客流量原始序列，对原始序列进行经验模式分解处理，获得IMF分量，组成IMF矩阵；组件识别：计算每个IMF分量与原始客流序列的皮尔森相关系数，分析与原始数据的相关性；神经网络预测：构建三层BP网络模型，将测试数据作为输入层的输入数据，代入到BP神经网络中进行预测，得到相应的断面客流量输出。本发明提出的混合EMD和神经网络的方法，分析客流数据特征，为神经网络预测方法提供输入变量。本发明可得断面客流预测精度均大于95%。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103886507B
公开(公告)日：2017-07-14
申请号：CN201310752783.4
申请日：2013-12-31
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06Q50/00
Abstract: 本发明涉及铁路系统应急预案建设技术领域的一种应急预案数字化生成方法。首先将原有应急预案分解生成数字化应急预案库；根据突发事件的类型、等级等生成该事件下应急预案的信息维度；再匹配，选择出相似度最高的预案的过程维度信息生成初步处置流程；采用初始场景到结束场景线路正确的路线匹配策略进行正确性验证、修订，得到更为合理的处置流程；对突发事件进行处置，直至事件处理结束。如果应急事件扩大，则更新事件信息维度，循环执行上述流程直到处置结束。处理结束后，完善其他维度信息，形成新的数字化处置预案存入应急预案库，以便以后使用。本发明可以给突发事件的应急处置提供快速、准确的、直接性的参考，使突发事件的损失降到最低。
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公开(公告)号：CN104268710A
公开(公告)日：2015-01-07
申请号：CN201410530414.5
申请日：2014-10-10
Applicant: 北京交通大学
CPC classification number: G06Q10/0637
Abstract: 本发明提供一种轨道交通路网动态应急处置方案的生成方法。该方法将原有应急预案中处置要点分离出来作为对象单元，对每个处置要点在事件、时间、地点、环境特征、执行主体、信息交互6个维度上赋值，从而形成数字化的处置要点库；当突发事件接警或者续警之后提取事件的特征信息，根据基于相似度的匹配算法将突发事件信息与处置要点库中的信息进行比对配，进而提取出与接警信息关联度较高的处置要点，之后将这些处置要点进行人工评估和调整，最后按照拼接规则排序拼接形成可以直接使用的处置方案。
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公开(公告)号：CN103632212A
公开(公告)日：2014-03-12
申请号：CN201310676488.5
申请日：2013-12-11
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 一种时变用户均衡动态网络演化客流预测系统和方法，属于城市轨道交通安全技术领域。系统包括AFC系统、视频终端等；网络数据库与客流清分模块、客流修正模块和客流分析模块依次相连；客流视频分析模块分别与网络数据库和客流修正模块相连。视频终端、AFC系统将旅客信息数据传输并储存于网络数据库中；客流视频分析模块对从实时视频数据进行分析，客流修正模块采用AUKF算法进行预处理；利用客流预测算法对客流数据进行拟合和预测，通过人机交互终端提供查询等服务。本发明满足了多用户对突发事件情况下路网短时客流预测的需求，实现了对有限理性的客流进行实时的分配和动态预测，满足了企业用户对客流信息的实时查看、共享和决策。
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公开(公告)号：CN118398078A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410421451.6
申请日：2024-04-09
Applicant: 北京交通大学 , 广东省科学院生物与医学工程研究所 , 中国医学科学院阜外医院
IPC: G16B30/10 , G16B40/20 , G06N3/084 , G06F18/214 , G06F18/23 , G06F18/2413
Abstract: 本发明提供一种基于自监督深度学习的酶底物特异性预测方法和系统，其中方法包括：获取蛋白质序列数据，利用序列相似性网络从蛋白质序列数据中获取酶底物特异性简化标签；基于蛋白质序列数据，以及酶底物特异性简化标签，训练基于BERT架构的序列特征提取模型；通过基于BERT架构的序列特征提取模型获得的蛋白质序列表示特征，训练酶底物特异性预测模型；并且通过酶底物特异性简化标签监督酶底物特异性预测模型的训练；通过训练好的基于BERT架构的序列特征提取模型和酶底物特异性预测模型进行未知酶底物特异性的预测。本发明提供的方法运用新的蛋白质表示方式，任何一条新发现的酶序列无须蛋白质序列比对，即可获得与之序列相似的已知酶序列。
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公开(公告)号：CN113806683A
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202110907030.0
申请日：2021-08-09
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明涉及一种大型体育赛事服务人员需求测算与组织调度方法，首先进行问题调研，得到调研数据；然后明确所有服务工作任务的类别，并据此将所需服务人员分为专业服务人员和非专业服务人员，再后将赛事包含的服务工作任务根据工作性质和人员要求拆分为若干工作模块，并构建服务人员需求测算与组织调度的数学优化模型；之后设计改进的禁忌搜索算法；最后对调研数据进行预处理，基于调研数据完成数学优化模型的校验和算法的参数设计，并运用改进的禁忌搜索算法对数学优化模型进行求解，进而得到整个赛事对于服务人员的需求与调度方案，服务人员的需求与调度方案具体为：单日各类服务人员的需求量、每位服务人员的调度方案及各类服务人员的总需求量。
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