[发明专利]城市轨道交通多场景下客流精准诱导方法及系统有效
申请号: | 201910753308.6 | 申请日: | 2019-08-15 |
公开(公告)号: | CN110428117B | 公开(公告)日: | 2021-10-22 |
发明(设计)人: | 许心越;夏霖琪;刘军;张亚敏;赵若愚;李建民 | 申请(专利权)人: | 北京交通大学 |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06Q50/26 |
代理公司: | 北京市商泰律师事务所 11255 | 代理人: | 邹芳德 |
地址: | 100044 北*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本发明提供了一种城市轨道交通多场景下客流精准诱导方法及系统,属于城市轨道交通列车运营控制技术领域。该方法建立多场景诱导信息下的以效用最大化为目标的乘客路径选择行为模型;计算乘客经过有效路径上各区间及换乘站的时刻,基于各区间及换乘站相应时刻的拥挤情况对路径整体拥挤水平进行定量评估,反映拥挤度;基于乘客路径选择行为模型,对可行路径排序;针对排序后的可行路径,结合Q‑learning学习算法优化路径选择行为模型参数,获取最优诱导路径。本发明结合拥挤度、时间、换乘次数等相关因素对可行路径进行排序,作为诱导信息推荐给乘客;最后结合强化学习方法进行优化路径选择行为模型的参数,有效的提升城市轨道交通的信息化水平以及服务质量。 | ||
搜索关键词: | 城市 轨道交通 场景 客流 精准 诱导 方法 系统 | ||
【主权项】:
1.一种城市轨道交通多场景下客流精准诱导方法,其特征在于,包括如下流程步骤:步骤S110:建立多场景诱导信息下的以效用最大化为目标的乘客路径选择行为模型;步骤S120:计算乘客经过有效路径上各区间及换乘站的时刻,基于各区间及换乘站相应时刻的拥挤情况对路径整体拥挤水平进行定量评估,来反映拥挤度;步骤S130:基于所述乘客路径选择行为模型,并根据广义效用对可行路径排序;步骤S140:针对排序后的可行路径,结合Q‑learning学习算法优化路径选择行为模型的参数,获取最优诱导路径。
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G06 计算;推算;计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
G06Q10-08 .物流,例如仓储、装货、配送或运输;存货或库存管理,例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化,例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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