一种基于里奇曲率用于公交线网优化的评估方法

    公开(公告)号:CN111581759B

    公开(公告)日:2022-08-02

    申请号:CN202010460888.2

    申请日:2020-05-27

    Applicant: 北京大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于里奇曲率用于公交线网优化的评估方法,包括如下步骤,输入待优化的网络和出行需求大数据;S2、分别计算全样本和采集样本中每两个站点之间的里奇曲率,直到所有站点之间的里奇曲率全部计算完成;S3、根据计算获取的里奇曲率和站点间流量,评估需要优化的站点对。优点是:基于大数据观测的实际需求和出行轨迹,结合现有公交线网的结构特征,从发掘供需不匹配的角度提供启发式算法,锁定需要优化的重点路段目标,适用于改造较为成熟的城市公交网络系统。

    一种基于GPU和Spark混合并行计算架构的实时地图匹配方法

    公开(公告)号:CN111595353A

    公开(公告)日:2020-08-28

    申请号:CN202010338544.4

    申请日:2020-04-26

    Applicant: 北京大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于GPU和Spark混合并行计算架构的实时地图匹配方法,S1、对路网划分网格,并将路网中的道路叠加到各个网格中,截取每个网格中的道路分段,并计算各个道路分段到原始道路起终点的距离;将处于同一网格中的道路分段归纳为同一组数据结构,作为候选道路;S2、计算路网中各个道路与其他邻近道路之间的最短网络距离,并汇总成网络距离表;S3、输入一批待匹配的GPS点,根据该批次待匹配的GPS点获取其对应的网格编号,将该批次待匹配的GPS点与对应的网格编号合并在一起,并调用CUDA程序;等步骤。优点是,能够提升地图匹配效率,提高实时地图匹配的性能,减少匹配延迟。

    一种基于里奇曲率用于公交线网优化的评估方法

    公开(公告)号:CN111581759A

    公开(公告)日:2020-08-25

    申请号:CN202010460888.2

    申请日:2020-05-27

    Applicant: 北京大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于里奇曲率用于公交线网优化的评估方法,包括如下步骤,输入待优化的网络和出行需求大数据;S2、分别计算全样本和采集样本中每两个站点之间的里奇曲率,直到所有站点之间的里奇曲率全部计算完成;S3、根据计算获取的里奇曲率和站点间流量,评估需要优化的站点对。优点是:基于大数据观测的实际需求和出行轨迹,结合现有公交线网的结构特征,从发掘供需不匹配的角度提供启发式算法,锁定需要优化的重点路段目标,适用于改造较为成熟的城市公交网络系统。

    流量预测方法、装置及存储介质
    4.
    发明公开

    公开(公告)号:CN115269670A

    公开(公告)日:2022-11-01

    申请号:CN202110487793.4

    申请日:2021-04-30

    Abstract: 本申请涉及一种流量预测方法、装置及存储介质,其中,所述方法包括:根据待预测的地理区域的地理信息数据及人群流动数据,对所述地理区域进行流量自治域划分,得到多个子区域;针对任一子区域,根据所述子区域的地理信息数据及人群流动数据,确定所述子区域的人群流动模体,所述人群流动模体用于指示所述子区域内的人群多点运动模式;根据所述人群流动模体,确定所述子区域的人群流动特征;根据所述子区域的人群流动特征,对所述子区域的数据流量进行预测,得到所述子区域的数据流量预测结果。本申请的实施例基于人群流动模体对子区域的数据流量进行预测,不仅能够对没有历史流量数据的地理区域进行预测,还能够提高数据流量预测的准确性。

    一种基于GPU和Spark混合并行计算架构的实时地图匹配方法

    公开(公告)号:CN111595353B

    公开(公告)日:2022-02-11

    申请号:CN202010338544.4

    申请日:2020-04-26

    Applicant: 北京大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于GPU和Spark混合并行计算架构的实时地图匹配方法,S1、对路网划分网格,并将路网中的道路叠加到各个网格中,截取每个网格中的道路分段,并计算各个道路分段到原始道路起终点的距离;将处于同一网格中的道路分段归纳为同一组数据结构,作为候选道路;S2、计算路网中各个道路与其他邻近道路之间的最短网络距离,并汇总成网络距离表;S3、输入一批待匹配的GPS点,根据该批次待匹配的GPS点获取其对应的网格编号,将该批次待匹配的GPS点与对应的网格编号合并在一起,并调用CUDA程序;等步骤。优点是,能够提升地图匹配效率,提高实时地图匹配的性能,减少匹配延迟。

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