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申请/专利权人：兰州交通大学
摘要：本申请涉及城市轨道交通领域，公开了基于大数据的城市轨道交通路径反推演与客流分配方法，包括以下步骤：S1、收集并处理票务、列车运行和乘客步行数据；S2、识别乘客进出站点的相关信息，构建乘客的出行需求；S3、应用深度优先搜索算法、广义出行费用约束路径阻抗约束以及换乘次数约束，确定所有有效路径；S4、构建时空扩展网络，模拟乘客行程并应用约束；S5、评估路径乘车方案，分析留乘率、登乘率和匹配度；S6、选择最优方案；S7、进行客流分配。本发明通过利用大数据和复杂网络理论，能够准确识别乘客的出行轨迹，并基于此进行客流分配，这样可以更好地预测和管理各站点和线路上的客流情况，缓解车站拥挤与乘客留乘现象，提高运营效率。
主权项：1.基于大数据的城市轨道交通路径反推演与客流分配方法，其特征在于，包括以下步骤：收集并处理全日自动售检票系统数据，列车运行数据及乘客进出站步行时间统计数据；根据所收集的数据，识别乘客进出站点的相关信息，构建乘客的出行需求；应用深度优先搜索算法、广义出行费用约束及换乘次数约束，确定乘客出行OD间的所有有效路径；对于每条有效路径，构建时空扩展网络，模拟乘客的出行行程及其在车站的可能活动过程，应用列车发车、到站、换乘接续列车到发时间、时间可达性、乘客走行特征以及行程时间约束进行有效乘车方案的筛选；生成并评估每条有效路径下的所有可能乘车方案，基于乘客留乘率、登乘率、车站滞留率和列车匹配度分析每个方案的实际可行性；选择每条有效路径上留乘率最低且匹配度最高的乘车方案作为最优方案；根据所选最优方案，反推乘客实际出行路径，最后结合全日自动售检票系统数据重复上述步骤完成全日线网客流分配。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 兰州交通大学 基于大数据的城市轨道交通路径反推演与客流分配方法
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