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[发明专利]基于SVM-XGBoost的铁路旅客周转量预测方法-CN202310509257.9在审
发明人：王芳;张宇昂;金鹭;户佐安;闫安;程希;高萌;薛锋 -专利权人：国家铁路局市场监测评价中心;西南交通大学
申请日： 2023-05-08 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及数据预测技术领域，具体涉及基于SVM‑XGBoost的铁路旅客周转量预测方法，本发明充分考虑了突发性公共卫生因素，选取现有肺炎确诊病例数等指标作为影响因素，运用SVM‑XGBoost组合模型对铁路旅客周转量进行预测，并将预测结果与时间序列法中的SARIMA模型、指数平滑模型进行对比，表明其在肺炎影响下具有更好的预测效果。本发明提出的基于SVM‑XGBoost的组合模型与基于时间序列的预测模型在预测铁路旅客周转量时的差异，在面对突发性公共卫生问题时，组合预测模型展现出了更强的预测能力，整体预测能力较强。
基于 svm xgboost 铁路旅客周转量预测方法

[发明专利]基于MI-PSO-RBF神经网络的铁路客货运量预测方法-CN202310681716.1在审
发明人：薛锋;汪雯文;周琳;吴林鸿;户佐安;张宇昂;金鹭 -专利权人：西南交通大学
申请日： 2023-06-09 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06Q10/0637 文献下载
摘要：本发明涉及数据预测技术领域，具体涉及基于MI‑PSO‑RBF神经网络的铁路客货运量预测方法。本发明铁路客货运量的影响因素及其内在关联进行了分析，选取了相关指标，并利用互信息素法对指标进行筛选，确定了铁路客货运量相关影响因素指标，构建了影响因素指标体系；基于影响因素指标体系，分别采用BP神经网络、RBF神经网络和PSO‑RBF神经网络对铁路客货运量进行预测，结果显示，经过参数调整优化后的PSO‑RBF神经网络对铁路客运量及货运量的预测精度均最高，测试集R2分别达到了0.9481与0.9911，在实际应用中，本技术方案的预测精度和准确性能够更好地应对铁路客货运量预测的需求。
基于 mi pso rbf 神经网络铁路客货运量预测方法

[发明专利]一种考虑时间满意度的编组站取送车方法-CN202110878491.X有效
发明人： 户佐安;怡智航;付锐意 -专利权人：西南交通大学
申请日： 2021-08-02 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种考虑时间满意度的编组站取送车方法，首先对编组站取送车作业进行编码，并以每项取送车为单独批次进行种群初始化，然后计算初始化种群的目标函数，并利用非支配排序遗传算法对初始化后的种群进行处理，得到新的种群；然后将得到的新的种群与初始化后的种群进行合并得到混合种群，并利用非支配排序遗传算法提取其中的多个种群作为下一代种群；最后判断下一代种群是否满足迭代终止条件，不满足则重复计算直至输出最优种群。本方案可较好地同时满足铁路运营企与货主两方主体的需求，在保证铁路运输服务成本低的优势下，进一步提高运输服务质量，以更好地推进铁路货运市场化改革，使铁路更好地融入整个社会物流多式联运体系中。
一种考虑时间满意编组站取送车方法

[发明专利]一种考虑走行线暂存车组的树枝形取送车方法-CN202211138559.1在审
发明人： 户佐安;郭怡欣;怡智航 -专利权人：西南交通大学
申请日： 2022-09-19 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种考虑走行线暂存车组的树枝形取送车方法，提出考虑在走行线上暂存车组的取送方法，以减少不必要的车辆走行公里数，节约资源的消耗，提高取送车作业效率，并利用图论中树的性质设计计算方法对该问题进行求解，计算其一个批次作业内取送车作业的车辆走行公里数。由于返岔作业、摘挂作业等会产生额外的作业时间，额外作业时间折算为公里数，当考虑暂存车组的车辆走行公里数大于其直接走行的车辆公里数时，应选择直接走行的取送车方法，利用启发式算法求解直接走行时的最佳取送车顺序，并计算出相应的车辆走行公里。当面对实际复杂的取送车作业任务时，可分别计算两种取送车作业方法的车辆走行公里数，择优选择车辆走行公里数更小的方法。
一种考虑走行线暂存车组树枝形取送车方法

[发明专利]基于Nvivo质性分析的研究生导师指导模式构建方法-CN202210475660.X在审
发明人：薛锋;李青青;户佐安;周先礼;陈志伟 -专利权人：西南交通大学
申请日： 2022-04-29 - 公布日： 2022-07-15 - 主分类号： G06Q50/20 文献下载
摘要：本发明涉及导师指导模式技术领域，涉及一种基于Nvivo质性分析的研究生导师指导模式构建方法，其包括：一、根据扎根理论，利用Nvivo辅助完成文本编码分析，经过自下向上的开放式、关联式和核心式编码过程，得到具有从属关系的、由最底层到最顶层的一级节点、二级节点和三级节点，得到研究生导师指导模式的结构模型；二、应用映射关系对研究生导师指导模式的构成进行可视化结构分解分析；三、确定各级节点的权重；四、采用李克特量表计分法得到研究生导师指导模式各节点的平均得分；五、通过平均得分和权重，计算出研究生导师指导模式各路径下的综合得分，即完成研究生导师指导模式的构建。本发明能较佳地对研究生导师指导模式进行构建。
基于 nvivo 分析研究生导师指导模式构建方法

[发明专利]一种综合客运枢纽轨道交通系统的枢纽运能识别方法-CN202110122639.7有效
发明人：薛锋;汪雯文;户佐安;罗建;郭东琦;李焱茹;任子兰;王妗 -专利权人：西南交通大学
申请日： 2021-01-29 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种综合客运枢纽轨道交通系统的枢纽运能识别方法，该方法包括计算枢纽站铁路的旅客到达能力和旅客出发能力；采用RP调查和SP调查相结合的方法提取乘客换乘意向数据，并采用TOPSIS法计算综合客运枢纽客流分担率；计算枢纽站城轨的线路疏散能力；获取综合客运枢纽内各设施设备参数，计算设施设备最终通过能力；计算线路疏散能力匹配度和枢纽设施设备能力匹配度；根据线路疏散能力匹配度和枢纽设施设备能力匹配度识别枢纽运能协同高峰期和运能瓶颈所在位置。本发明实现了对综合客运枢纽运能匹配情况的评价分析，为枢纽移动设施设备改扩建、城轨列车时刻表的调整等提供数据基础。
一种综合客运枢纽轨道交通系统运能识别方法

[发明专利]基于时效性和应急救灾物资优先权的铁路空车调配方法-CN201910970838.6在审
发明人： 户佐安;朱雨 -专利权人：西南交通大学
申请日： 2019-10-14 - 公布日： 2020-01-17 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于时效性和应急救灾物资优先权的铁路空车调配方法基于时效性这一目标，考虑满意优化理论，使用时间满意度函数，结合车种代用以及目前路网上铁路空车总体上供不应求的实际情况，考虑突发性自然灾害发生后应急救灾物资的优先权以此建立一个铁路空车调配综合模型，并使用LINGO求解，得到的铁路空车调配方案提高了现有铁路空车调配方法的时效性和针对应急救灾物资运输的准确性。
空车应急救灾时效性调配铁路优先权时间满意度物资运输综合模型求解路网自然灾害优化

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