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公开(公告)号：CN118297419B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410396910.X
申请日：2024-04-02
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/40 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种考虑事故状态的城市轨道交通短时OD客流预测方法及系统，属于人工智能在城市轨道交通的应用，用于解决现有技术轨道交通在突发事件发生时因对复杂的非线性时空依赖性捕捉不足，短时OD客流量预测准确性大幅降低的问题。本案通过基于当前实时进站客流特征与多种因素特征，获取在多种因素下的实时进站客流特征；基于历史OD客流量编码特征和在多种因素下的实时进站客流特征，进行城市轨道交通短时OD客流预测，提高事故期间的预测准确性和稳定性，对提升城市轨道交通系统的应急响应能力和整体安全性具有重要意义。
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公开(公告)号：CN114283042B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202111272232.9
申请日：2021-10-29
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06Q50/40 , G06F16/906 , G06F17/18
Abstract: 本发明提供一种基于卡数据的地铁票价调整对客流影响的非集计分析方法，利用地铁票价调整前后的地铁智能卡数据充分挖掘每位乘客在地铁票价调整前后的出行特征及其变化情况，使用回归混合模型深入挖掘票价调整对客流影响的内在机理，即乘客对票价的敏感程度，并根据敏感程度对乘客进行聚类，对不同类别乘客的出行特征进行回归分析，进一步分析不同类别乘客在票价调整之后，出行特点的异质性。本发明提出的方法既能分析不同乘客对票价的敏感程度，也能识别不同类别乘客的出行特点，充分体现乘客的异质性，为后续各大城市的城市轨道交通票价调整具有一定的指导意义。
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公开(公告)号：CN108733876B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN201810300188.X
申请日：2018-04-04
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明公开了一种火灾演变仿真方法，该方法包括以介观方法的格子玻尔兹曼方法为基础，针对地铁站内火灾特点融合相关理论方法，建立了二维火灾仿真模型，在格子玻尔兹曼方法基础模型中添加温度分布函数演化方程，构建双分布函数热格子方法模型，模拟流体中的热传递；采用大涡模拟法进行湍流模拟，引入亚格子模型，利用物理黏度和涡黏度重构模型中的松弛时间，构建格子玻尔兹曼亚格子模型；引入流体中障碍物的边界处理格式，模拟流体对于障碍物的绕流；通过涡限制方法求解计算，重现烟雾浓度扩散过程。该方法优化了火灾演变仿真，提高了仿真真实度、降低了仿真误差。本发明还公开了一种包括上述火灾演变仿真方法的火灾疏散综合仿真方法。
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公开(公告)号：CN110769443A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201911000010.4
申请日：2019-10-21
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于随机Petri网的车车通信性能分析系统，包括：通信字段定义单元，用于将列车信息打包为规定格式发送给参数化单元；参数化单元，用于根据收到的字段的长度和无线信号传输速率，确认传输该字段需要的时间，并将传输字段需要的时间、传输成功的概率和传输失败的概率发送给Petri网模型单元；Petri网模型单元，用于建立系统模型，根据接收到的信息计算令牌在库所占用的时间和变迁触发的频率，并将其发送给性能分析单元；性能分析单元，用于通过计算来分析验证整个车车通信系统的可用性和信息更新时间。本系统可以分析车车通信系统的可用性和信息更新时间。
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公开(公告)号：CN109598076A
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201811503000.8
申请日：2018-12-10
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本申请属于城市轨道交通应急管理技术领域，特别是涉及一种城市轨道交通应急疏散仿真系统及方法。本申请提供了一种城市轨道交通应急疏散仿真系统，仿真系统包括实验平台子系统，实验平台子系统包括数据交互单元、虚拟设备单元、疏散场景单元和疏散资源单元；数据交互单元，用于设置实验影响因素和加载火灾演化数据，使得参与者进入虚拟场景进行实验，同时获取参与者面对紧急情况的反应数据；虚拟设备单元，用于让参与者在虚拟环境中感受真实的场景；疏散场景单元，用于构建完整的城市轨道交通系统疏散环境；疏散资源单元，用于构建各种疏散标识、应急疏散灯和广播资源库。为科学合理地制定应急疏散预案和保证乘客安全性提供有力的理论依据和保证。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108733876A
公开(公告)日：2018-11-02
申请号：CN201810300188.X
申请日：2018-04-04
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种火灾演变仿真方法，该方法包括以介观方法的格子玻尔兹曼方法为基础，针对地铁站内火灾特点融合相关理论方法，建立了二维火灾仿真模型，在格子玻尔兹曼方法基础模型中添加温度分布函数演化方程，构建双分布函数热格子方法模型，模拟流体中的热传递；采用大涡模拟法进行湍流模拟，引入亚格子模型，利用物理黏度和涡黏度重构模型中的松弛时间，构建格子玻尔兹曼亚格子模型；引入流体中障碍物的边界处理格式，模拟流体对于障碍物的绕流；通过涡限制方法求解计算，重现烟雾浓度扩散过程。该方法优化了火灾演变仿真，提高了仿真真实度、降低了仿真误差。本发明还公开了一种包括上述火灾演变仿真方法的火灾疏散综合仿真方法。
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公开(公告)号：CN104401360A
公开(公告)日：2015-03-11
申请号：CN201410658164.3
申请日：2014-11-18
IPC: B61K9/08
CPC classification number: B61K9/08
Abstract: 本发明公开了基于多手段融合的铁路轨道系统的安全实时监控方法，该方法步骤包括基于对轨道系统进行分析，确定监控手段；利用光纤光栅技术研发与轨道结构相匹配的光纤光栅传感器，对轨道系统的温度和小位移等低频数据进行采集；利用视频监测对轨道系统的大位移数据进行采集；利用修正应力-应变技术采用应变花贴对钢轨垂直应力和横向应力等高频数据进行采集；对采集得到的轨道数据进行分析处理，比较轨道系统当前状态与安全状态的数据，针对比对情况进行预测预警。本发明具有敏感点布设合理，捕捉及时，对结构的影响程度实时反应等优点，解决了无缝线路安全服役状态可控性技术难题，为列车的安全、平稳运行提供了可靠保障。
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公开(公告)号：CN118536640B
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202410434364.4
申请日：2024-04-11
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/40 , G06Q50/26 , G06F18/27 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种基于多任务级联深度学习的轨道交通客流预测方法。该方法包括：多任务级联深度学习客流预测模型构建轨道交通网络的长期拓扑邻接图与长期地理邻接图，并输入到构建的自适应供需共享嵌入网络中，多任务级联深度学习客流预测模型自适应供需共享嵌入网络多任务级联深度学习客流预测模型输出起点站点的供给特征和终点站点的需求特征；将起点站点的供给特征输入到进站客流预测器，得到预测的进站客流；将终点站点的需求特征输入到出站客流预测器，得到预测的出站客流；对预测得到的进站客流、出站客流以及OD对间的线级阻抗指标，按照自适应供需共享嵌入网络学习到的起终站点供需特征的维度进行密集嵌入，并按照OD对的起终点进行连接，得到OD对的属性特征，根据所述OD对的属性特征通过多头自注意力网络捕捉不同特征间的高阶交互关系，得到预测的OD客流。本发明方法可以提供更准确、泛化能力更强的端到端的客流预测。
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公开(公告)号：CN118297419A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410396910.X
申请日：2024-04-02
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/40 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种考虑事故状态的城市轨道交通短时OD客流预测方法及系统，属于人工智能在城市轨道交通的应用，用于解决现有技术轨道交通在突发事件发生时因对复杂的非线性时空依赖性捕捉不足，短时OD客流量预测准确性大幅降低的问题。本案通过基于当前实时进站客流特征与多种因素特征，获取在多种因素下的实时进站客流特征；基于历史OD客流量编码特征和在多种因素下的实时进站客流特征，进行城市轨道交通短时OD客流预测，提高事故期间的预测准确性和稳定性，对提升城市轨道交通系统的应急响应能力和整体安全性具有重要意义。
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公开(公告)号：CN117952248A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202311705322.1
申请日：2023-12-12
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/10 , G06Q50/26 , G06V20/40 , G06V20/52 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V40/10 , G06N3/006 , G06T7/80
Abstract: 本发明基于监控视频来改进地铁站内火灾疏散方法。其一，采用计算机视觉技术识别火灾，确定其位置及发展规模；同时，识别待疏散人群位置及人员数量，为疏散路径规划提供数据基础。其二，综合考虑火灾位置、人群分布情况、各疏散出口通过能力、疏散距离、路径曲直度等因素，融合多种算法进行疏散路径的快速优化求解，实现车站总体疏散效率最大化。其三，该技术可基于地铁站内现有监控系统布设，将规划话的逃生路线通过安全指示标志来引导站内成员疏散，充分利用现有硬件设施，应用成本可控。
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