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[发明专利]一种动态共享停车场泊位资源预测方法-CN202310919892.4在审
发明人：雷超;赵胜;万学进;潘旭;周斯洋 -专利权人：上海海事大学
申请日： 2023-07-25 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G08G1/14 文献下载
摘要：本发明涉及一种动态共享停车场泊位资源预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤S1、根据停车场历史停车数据，计算停车场历史泊位占用率；步骤S2、构建基于门控循环单元的泊位资源预测模型，根据当前时刻停车场泊位占用率信息预测下一时刻的停车场泊位占用率；步骤S3、根据共享停车策略的设立原则以及相关参数，结合停车场泊位占用率预测结果和停车场历史停车数据，构建动态共享停车策略，输出共享时段。与现有技术相比，本发明具有预测准确性高、普适性高的优点。
一种动态共享停车场泊位资源预测方法

[发明专利]轨道车站周边公交站点位置优化方法、装置和设备-CN202211701785.6有效
发明人：王家川;万学进;明玮;杨安安 -专利权人：北京市智慧交通发展中心（北京市机动车调控管理事务中心）
申请日： 2022-12-29 - 公布日： 2023-03-10 - 主分类号： G08G1/123 文献下载
摘要：在本公开中一种轨道车站周边公交站点位置优化方法、装置和设备，包括构建轨道车站关联的道路网络数据集，并根据道路网络数据集，确定轨道车站的出入口服务区；其中，出入口服务区为：以轨道车站出入口为中心，预设换乘距离之内所有可达街道构成得的多边形区域；基于轨道车站的出入口服务区，由与轨道车站相关联的公交站点数据中确定出待优化公交站点；基于轨道车站的出入口服务区，结合待优化公交站点所属的公交线路数据，确定出待优化公交站点的优化位置。本公开中，基于轨道车站周边的道路网络数据集，实现了待优化公交站点的准确筛选和位置优化，从而缩短轨道车站出入口与公交站点之间的换乘距离，提高公众出行的舒适性和便捷性。
轨道车站周边公交站点位置优化方法装置设备

[发明专利]识别公交乘客上车站点和下车站点的方法和装置-CN202110707937.2在审
发明人：肖冉东;万学进;侯彩霞;邱乾;刘勇;石睿轩;黄建玲;韦薇;于海涛 -专利权人：北京市交通信息中心;南宁市城乡规划设计研究院有限公司
申请日： 2021-06-24 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本申请涉及一种识别公交乘客上车站点和下车站点的方法和装置，其中识别上车站点的方法包括：提取多源数据；对所述车辆轨迹数据、所述线路基础数据、所述站点基础数据、所述刷卡数据、所述机具关联数据进行处理，得到刷卡数据集合、车辆轨迹数据集合、公交线路数据集合和机具映射数据集合；基于所述机具映射数据集合，对所述刷卡数据集合中的车辆编号信息进行补充更新；对所述刷卡数据集合中的各刷卡信息，由所述车辆轨迹数据集合中提取出与各所述刷卡信息相匹配的第一轨迹数据，并由所述第一轨迹数据中确定各所述刷卡信息所对应的上车站点信息。其综合多源数据进行上车站点的确定，这也就有效保证了所识别的上车站点的准确性。
识别公交乘客上车站点下车方法装置

[发明专利]一种城市轨道交通突发事件客流时空分布预测方法-CN201910910731.2有效
发明人：白云云;汪波;李臣;黄建玲;万学进;吴欣然;葛昱;邹迎;李倩;尹浩东 -专利权人：北京市交通信息中心;北京市交通委员会
申请日： 2019-09-25 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供一种城市轨道交通突发事件客流时空分布预测方法，其包括：基于历史数据，对历史突发事件行车组织调整措施进行分析，并对历史突发事件的客流时空分布规律、影响范围及乘客选择行为进行挖掘；基于AFC实时刷卡数据，结合对历史数据的挖掘结果，利用时空关联预测模型，对突发事件下的OD分布进行预测；根据对历史突发事件行车组织调整措施的分析结果，对突发事件下的列车时刻表进行实时调整与推演，更新轨道有效路径；结合突发事件下轨道有效路径更新结果和OD分布预测结果，基于多径路概率分配模型，实现不同突发事件场景下轨道交通客流时空分布状态预测。本发明可准确、实时把握突发事件情况下的轨道交通路网客流分布情况。
一种城市轨道交通突发事件客流时空分布预测方法

[发明专利]一种确定出租车上下客热点区域中心的方法以及装置-CN201410370602.6有效
发明人： 万学进;王炯;杜勇 -专利权人：北京市交通信息中心
申请日： 2014-07-30 - 公布日： 2014-11-26 - 主分类号： G08G1/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种确定出租车上下客热点区域中心的方法以及装置，该方法包括：获得出租车状态信息数据，并按出租车编号提取出地理位置数据，并按时间戳排序所述地理位置数据，获得出租车轨迹数据；从所述出租车轨迹数据中提取上下客位置数据，其中，每辆出租车的每一处上客点数据或下客点数据为一个样本数据；对所述上下客位置数据进行首次DBSCAN聚类，提取出核心对象数据，所述核心对象的预设扫描半径内的样本数据个数大于等于第一预设阈值；归并选定时间段内的所述核心对象数据，并对归并后的核心对象数据进行二次DBSCAN聚类，提取簇内核心对象数据；基于所述簇内核心对象数据，确定所述出租车上下客热点区域中心。
一种确定出租车上下热点区域中心方法以及装置