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一种基于GBDT的轨道交通客流分布提取和影响因素分析方法

摘要

本发明公开了一种基于GBDT的轨道交通客流分布提取和影响因素分析方法,属于机器学习在交通流量特征分析方面的应用领域。包括以下步骤:首先采集确定范围内轨道交通站点的进出站客流数据和站点周围的POI数据,并对所得数据进行数据清洗与数据整理;然后利用GBDT模型确定各类型的POI数据对于不同时段客流的相对重要性,确定轨道交通进出站客流量的影响因素;通过分析进出站客流量与影响因素之间的相关关系,提取轨道交通客流分布,包括交通发生分布与交通吸引分布;最后通过交通吸引分布和交通吸引分布的变化趋势评估不同时段的轨道交通需求总量及交通需求差异。本发明能够有效提高轨道交通运营效率,从而减少交通资源的浪费。

著录项

  • 公开/公告号CN114491300A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-05-13

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 东南大学;

    申请/专利号CN202111613132.8

  • 发明设计人 王炜;赵睿;于维杰;秦韶阳;

    申请日2021-12-27

  • 分类号G06F16/9537;G06F16/906;G06F16/26;G06Q50/30;

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 210000 江苏省南京市玄武区新街口街道四牌楼2号

  • 入库时间 2023-06-19 15:18:12

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-05-31

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F16/9537 专利申请号:2021116131328 申请日:20211227

    实质审查的生效

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