公开(公告)号：CN119358728A

公开(公告)日：2025-01-24

申请号：CN202411359548.5

申请日：2024-09-27

Applicant: 同济大学

Inventor： 杨超 ,  陈绎同 ,  俞诚成 ,  袁泉

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/40 ,  G06F18/243 ,  G06F18/214 ,  G06F18/22

Abstract: 本发明涉及一种基于多源数据的公交用户出行目的预测方法和设备，该方法包括：基于城市居民的多源数据联合分析建立特征工程，其中多源数据包括出行调查数据、公交刷卡数据和兴趣点数据；将出行调查数据中出行方式为常规公交的记录，根据记录中家庭地址和工作地地址是否都填写，划分为第一类出行数据和第二类出行数据，并利用机器学习模型分别构建第一模型和第二模型；识别公交刷卡数据中每个用户的家庭站点地址和工作地站点地址，并根据用户的家庭站点地址和工作地站点地址是否都能够识别，划分为第一类和第二类刷卡数据；对分类后的刷卡数据分别使用第一模型和第二模型预测出行目的。与现有技术相比，本发明具有预测精度高以及高效等优点。

公开(公告)号：CN118674469A

公开(公告)日：2024-09-20

申请号：CN202410688570.8

申请日：2024-05-30

Applicant: 同济大学

Inventor： 杨超 ,  董文韬 ,  俞诚成 ,  陈绎同 ,  袁泉

IPC: G06Q30/0201 ,  G06Q50/40 ,  G06F18/20 ,  G06F17/16 ,  G06F18/2321 ,  G06F18/213 ,  G06F18/24 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/084 ,  G06N20/00 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明公开了一种基于RFMSP模型的公交用户价值评估方法及系统，包括：基于公交智能卡交易记录与乘客反馈，设计RFMSP价值评估模型；基于RFMSP价值评估模型中各评价指标对用户价值的贡献程度，构建成对比较矩阵；基于层次分析法，计算RFMSP价值评估模型各评价指标权重并标定公交用户个体价值；基于公交用户个体价值，通过肘部法则确定最优的聚类数量；将聚类数量输入改进的聚类算法中，对公交用户进行分类，获得公交用户价值评估数据。本发明的方法实现了更细致的个体层面的用户价值评估，考虑了乘客对政策变动的敏感性和出行方式选择偏好，为公交机构提供了更全面的用户画像。

公开(公告)号：CN116992281A

公开(公告)日：2023-11-03

申请号：CN202310795754.X

申请日：2023-06-30

Applicant: 同济大学

Inventor： 杨超 ,  万志杨 ,  陈绎同 ,  袁泉

IPC: G06F18/214 ,  G06F18/213

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的城市居民出行分布建模方法及系统，包括：根据居民出行调查数据获取城市居民出行第一OD矩阵，并根据手机信令数据获取城市居民出行第二OD矩阵，结合人口普查数据对矩阵进行扩样，得到第一出行矩阵扩样以及第二出行矩阵扩样；将第一出行矩阵扩样以及第二出行矩阵扩样进行多维度验证，得到第三OD矩阵；根据第三OD矩阵，结合城市居民出行的影响因素，提取城市居民出行分布建模的所需特征；根据城市居民出行分布建模的所需特征，结合传统重力模型和基于深度学习的出行分布模型进行建模，考虑综合评价指标体系实现对模型的最终建立。本发明方法提高了预测准确度，为城市居民出行分布建模提供了更合理的决策依据。

公开(公告)号：CN119647645A

公开(公告)日：2025-03-18

申请号：CN202411588865.4

申请日：2024-11-08

Applicant: 同济大学

Inventor： 杨超 ,  陈绎同 ,  俞诚成 ,  袁泉

IPC: G06Q10/04 ,  G06N3/0895 ,  G06F18/214 ,  G06N20/00 ,  G06N3/096 ,  G06N3/045 ,  G06F18/24 ,  G06N5/04

Abstract: 本发明涉及一种基于半监督学习的公交用户属性预测模型构建方法、设备及介质，该方法包括：获取包含出行信息、职住信息和用户属性信息的城市居民出行调查数据，预处理后得到公交用户的第一出行链；获取城市公交刷卡数据，预处理后得到公交用户的第二出行链；根据设定规则识别出所述第二出行链中公交用户的职住信息，分别利用人口密度数据和土地价格数据为第一出行链和第二出行链添加用户的职住空间特征；以第一出行链数据为训练数据，训练初始公交用户属性预测模型，并引入第二出行链数据进行半监督学习，迭代更新得到最终的公交用户属性预测模型。与现有技术相比，本发明可更加准确可靠地预测公交用户属性。

公开(公告)号：CN117615321A

公开(公告)日：2024-02-27

申请号：CN202311379171.5

申请日：2023-10-24

Applicant: 同济大学

Inventor： 杨超 ,  张元涛 ,  陈绎同 ,  袁泉

IPC: H04W4/029 ,  H04W4/20 ,  G06F18/24 ,  G06F18/23213 ,  G06Q50/26

Abstract: 本发明公开了一种基于手机信令的城市实际服务人口分类方法,包括：获取连续的手机信令数据，根据所述手机信令数据设置时间阈值和空间阈值获取用户的出行‑停留链；根据所述用户的出行‑停留链，将用户每日访问目标城市分成不同状态，计算用户每天在目标城市范围内的停留时间；根据所述用户的出行‑停留链提取每个用户的不同状态的累计天数与访问目标城市的总天数，作为聚类特征；对用户进行聚类分析，确定合聚类类别数，根据每组用户访问目标城市的状态特征，推定用户所属群体，本发明为重新塑造城市人口时空间格局提供了有力的支持，同时为城市人口应急管理和安全疏解等决策提供及时的信息支撑。

公开(公告)号：CN116757475A

公开(公告)日：2023-09-15

申请号：CN202310747032.7

申请日：2023-06-21

Applicant: 同济大学

Inventor： 杨超 ,  俞诚成 ,  林昊成 ,  董文韬 ,  陈绎同 ,  袁泉

IPC: G06Q10/0635 ,  G06Q50/26 ,  G06Q50/30 ,  G06F16/901 ,  G06F16/29 ,  G06F18/22 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明公开了一种城市公交用户全生命周期流失风险评估方法及系统包括，获取用户关键流失路径图模型与用户长期刷卡数据中用户在给定行为状态下的出行链；基于出行链的参数信息，结合兴趣点数据与站点地理空间位置信息，获取用户出行链张量；根据用户出行链张量，结合注意力机制模型设计用户出行链张量特征工程，提取用户出行链的潜在语义特征；根据潜在语义特征，设计考虑竞争风险的循环深度生存分析模型，并结合用户价值评估用户全生命周期的流失风险。本发明能够帮助公交管理者全面了解和应对城市常规公交用户流失风险，促进公交系统的可持续发展和提升用户满意度。