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公开(公告)号：CN119180529B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411691204.4
申请日：2024-11-25
Applicant: 北京市城市规划设计研究院
IPC: G06Q10/0637 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06Q50/26 , G06F17/18
Abstract: 本发明属于城市规划领域，具体涉及了一种基于最大功率的城市公共充电设施规划方法、系统及设备，旨在解决现有充电设施规划方法单一，导致充电需求预测不准确、充电设施空间布局不合理，难以满足多样化及大规模充电需求的问题。本发明包括：获取电动汽车用户充电行为特征数据；计算目标城市规划年份的各类电动汽车的保有量；预测规划年份不同功率公共充电桩功率需求；对待规划区域不同网格进行公共充电桩功率需求划分；确定各网格不同类型充电桩的功率需求数据，结合标准桩功率计算各网格各类型充电桩的建设规模。本发明能够更好地预测电动汽车充电需求、匹配不同空间和用地的充电设施供需情况和用户群体的实际需求，降低充电设施资源浪费。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119180529A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411691204.4
申请日：2024-11-25
Applicant: 北京市城市规划设计研究院
IPC: G06Q10/0637 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06Q50/26 , G06F17/18
Abstract: 本发明属于城市规划领域，具体涉及了一种基于最大功率的城市公共充电设施规划方法、系统及设备，旨在解决现有充电设施规划方法单一，导致充电需求预测不准确、充电设施空间布局不合理，难以满足多样化及大规模充电需求的问题。本发明包括：获取电动汽车用户充电行为特征数据；计算目标城市规划年份的各类电动汽车的保有量；预测规划年份不同功率公共充电桩功率需求；对待规划区域不同网格进行公共充电桩功率需求划分；确定各网格不同类型充电桩的功率需求数据，结合标准桩功率计算各网格各类型充电桩的建设规模。本发明能够更好地预测电动汽车充电需求、匹配不同空间和用地的充电设施供需情况和用户群体的实际需求，降低充电设施资源浪费。
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公开(公告)号：CN111784084B
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202010823717.1
申请日：2020-08-17
Applicant: 北京市城市规划设计研究院 , 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于人口出行生成预测领域，具体涉及了一种基于梯度提升决策树的出行生成预测方法、系统及装置，旨在解决现有出行生成方法不能真实反映输入值和预测之间的非线性关系且模型检验计算量大、结果不直观的问题。本发明包括：提取待预测区域的各个交通小区的当前出行生成数据的自变量，并进行归一化处理；通过出行生成预测模型，获取待预测区域当前的各个交通小区的预测值；对预测值进行反归一化，获得待预测区域当前的各个交通小区的预测出行生成数据。本发明能够准确的反映原始输入和输出之间的非线性关系，并且使用平方误差原理寻找最小划分特征和划分点，自动忽略掉冗余的变量，省去了变量的手动筛选过程，具有较高的精度和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN112836121A
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202110118774.4
申请日：2021-01-28
Applicant: 北京市城市规划设计研究院 , 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9537
Abstract: 本发明属于出行行为分析领域，具体涉及了一种出行目的识别方法及系统，旨在解决现有技术进行用户出行目的识别的效率和准确性较低的问题。本发明包括：对手机信令数据中的出行轨迹进行驻留时长获取和异常出行过滤；按照用户年龄进行分段；识别处于工作阶段用户的职住位置；根据职住位置确定上班和下班两种出行目的；将其余的出行轨迹作为兴趣出行轨迹，并使用在线地图标记兴趣点类型；为出行轨迹设定出行属性，并建立基于隐狄利克雷分布的概率图模型表示兴趣出行的产生过程；定义出行主题个数，使用Gibbs采样方法求解模型；通过目视解译法根据模型求解获得的主题确定出行目的。本发明实现了高效、高准确性的出行目的识别。
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公开(公告)号：CN112836121B
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202110118774.4
申请日：2021-01-28
Applicant: 北京市城市规划设计研究院 , 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9537
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公开(公告)号：CN111784084A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010823717.1
申请日：2020-08-17
Applicant: 北京市城市规划设计研究院 , 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于人口出行生成预测领域，具体涉及了一种基于梯度提升决策树的出行生成预测方法、系统及装置，旨在解决现有出行生成方法不能真实反映输入值和预测之间的非线性关系且模型检验计算量大、结果不直观的问题。本发明包括：提取待预测区域的各个交通小区的当前出行生成数据的自变量，并进行归一化处理；通过出行生成预测模型，获取待预测区域当前的各个交通小区的预测值；对预测值进行反归一化，获得待预测区域当前的各个交通小区的预测出行生成数据。本发明能够准确的反映原始输入和输出之间的非线性关系，并且使用平方误差原理寻找最小划分特征和划分点，自动忽略掉冗余的变量，省去了变量的手动筛选过程，具有较高的精度和鲁棒性。
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