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公开(公告)号:CN117455330A
公开(公告)日:2024-01-26
申请号:CN202311236605.6
申请日:2023-09-25
Applicant: 华设设计集团股份有限公司
IPC: G06Q10/083 , G06Q10/0835 , G06F16/29 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/092 , G06N3/094 , G06N5/045
Abstract: 本发明公开了一种基于逆强化学习的货车路径选择分析方法,首先获取城市路网数据、城市POI数据和货车GPS轨迹数据;之后从货车轨迹中识别货车的OD点,并将OD点与POI点匹配从而获得行程的目的信息,并将货车轨迹匹配到路网,获得货车行程所经路段序列,之后基于逆强化学习构建货车路径选择模型并对模型进行训练,最后基于路径选择模型进行货车路径选择,并基于路径选择结果进行可解释分析。本发明的方案以城市路网数据、城市POI数据和货车GPS轨迹数据作为输入,采用生成对抗模仿学习(GAIL)进行建模分析,能够在大路网下平稳收敛;以轨迹数据作为驱动,能够得到更贴合实际的结果,在保障精度的同时满足与统计模型相似的行为解释要求。
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公开(公告)号:CN116523162B
公开(公告)日:2024-12-20
申请号:CN202310541102.3
申请日:2023-05-15
Applicant: 华设设计集团股份有限公司
IPC: G06Q10/047 , G06Q50/40 , G06F18/214 , G06N3/126 , G06N20/00 , G08G7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于手机信令的综合交通分配方法,利用手机信令数据解决综合交通随机用户均衡模型的参数估计和参数标定问题,具体包括:手机信令预处理;提取出行OD和出行链数据;构建综合一体交通网络和出行费用函数;生成出行路径选择集;基于广义选择构建离散选择模型;使用最大似然估计法估计参数;构建随机用户均衡模型并使用MSWA算法进行求解;构建并训练支持向量回归模型,若精度不符合要求,则调整参数重新训练;结合训练好的模型和STA_GA算法求解最优参数。本发明可以发挥手机信令数据的优势,提高综合交通随机用户均衡模型交通分配的精度,通过机器学习提高模型参数标定的效率,更好的为区域交通规划与管理提供科学依据。
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公开(公告)号:CN116523162A
公开(公告)日:2023-08-01
申请号:CN202310541102.3
申请日:2023-05-15
Applicant: 华设设计集团股份有限公司
IPC: G06Q10/047 , G06Q50/30 , G06F18/214 , G06N3/126 , G06N20/00 , G08G7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于手机信令的综合交通分配方法,利用手机信令数据解决综合交通随机用户均衡模型的参数估计和参数标定问题,具体包括:手机信令预处理;提取出行OD和出行链数据;构建综合一体交通网络和出行费用函数;生成出行路径选择集;基于广义选择构建离散选择模型;使用最大似然估计法估计参数;构建随机用户均衡模型并使用MSWA算法进行求解;构建并训练支持向量回归模型,若精度不符合要求,则调整参数重新训练;结合训练好的模型和STA_GA算法求解最优参数。本发明可以发挥手机信令数据的优势,提高综合交通随机用户均衡模型交通分配的精度,通过机器学习提高模型参数标定的效率,更好的为区域交通规划与管理提供科学依据。
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