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公开(公告)号:CN115743247B
公开(公告)日:2024-09-27
申请号:CN202211383972.4
申请日:2022-11-07
Applicant: 同济大学
IPC: B61L27/16 , B61L27/20 , B61B1/00 , G06Q50/40 , G06Q10/0631
Abstract: 本发明属于轨道交通列车调度决策领域,本发明方法技术方案适用于双线汇合线路场景。一种面向双线汇合线路的虚拟编组列车编队结构决策方法,其特征在于,及时响应运输计划要求和系统安全约束。设计以领航车为核心的组耦合协调策略,以筛选所有满足系统限制的编队结构,通过计算每种编队结构下的系统效用函数值,通过设计偏好规则对比不同编队结构优劣性作为编队结构更新的依据,在所有可行编队结构上进行遍历更新,直到遍历完所有可行编队结构,输出使系统效率最优的编队结构,充分发挥虚拟编组技术在工程实践中的优势。
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公开(公告)号:CN115743247A
公开(公告)日:2023-03-07
申请号:CN202211383972.4
申请日:2022-11-07
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明属于轨道交通列车调度决策领域,本发明方法技术方案适用于双线汇合线路场景。一种面向双线汇合线路的虚拟编组列车编队结构决策方法,其特征在于,及时响应运输计划要求和系统安全约束。设计以领航车为核心的组耦合协调策略,以筛选所有满足系统限制的编队结构,通过计算每种编队结构下的系统效用函数值,通过设计偏好规则对比不同编队结构优劣性作为编队结构更新的依据,在所有可行编队结构上进行遍历更新,直到遍历完所有可行编队结构,输出使系统效率最优的编队结构,充分发挥虚拟编组技术在工程实践中的优势。
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公开(公告)号:CN117112931A
公开(公告)日:2023-11-24
申请号:CN202311183016.6
申请日:2023-09-13
Applicant: 同济大学
IPC: G06F16/9537 , G06F16/9536 , G06Q50/00 , G06F18/24 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06Q50/30
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态信息融合的城市轨道交通客流预测方法,首先获取城市兴趣点的特征向量,然后构基于轨道交通站点有向图,以及轨道交通站点与兴趣点的位置关系,提取得到轨道交通站点的特征向量,爬取各个时间段的社交媒体文本,从中提取出公众出行兴趣特征向量,然后基于多头交叉注意力模型融合公众出行兴趣特征向量、轨道交通站点特征向量和历史客流特征向量,再采用LTSM网络预测得到下一时间段的客流特征向量。本发明融合城市兴趣点特征、社交媒体的文本特征对城市轨道交通客流进行预测,提高预测准确度。
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