一种基于服务概率的电动汽车维修站选址方法

    公开(公告)号:CN118096248A

    公开(公告)日:2024-05-28

    申请号:CN202410194378.3

    申请日:2024-02-22

    Abstract: 本发明公开了一种基于服务概率的电动汽车维修站选址方法。传统模型无法及时调整以适应新的模式或需求。因需求点客户选择某个电动汽车维修站进行维修是一个不确定的情景,是一类概率数据,本发明引入服务概率这一指标,可以实现对需求点的个性化服务,这有助于在资源有限的情况下,将服务重点集中在关键需求点上,提高整体服务效益;增加了模型的灵活性。用户可以根据实际需求和场景要求调整阈值,以满足不同情况下的服务要求。这种可调性使得选址模型更具适用性,能够适应不同行业和需求。本发明有效地提高了以需求点为导向进行选址的准确性和针对性,弥补了传统最大覆盖模型的缺点,为未来相关行业选址设计工作提供科学合理的依据。

    一种利用网约车订单数据动态预测乘客等候时长的方法

    公开(公告)号:CN114548461A

    公开(公告)日:2022-05-27

    申请号:CN202210183024.X

    申请日:2022-02-27

    Abstract: 一种利用网约车订单数据动态预测乘客等候时长的方法属于交通领域,可根据网约车用户的订单数据动态预测特定区域的乘客约车等候时长。以网约车用户的订单数据,建立基于朴素贝叶斯分类器的等候时长状态识别方法,包括:建立朴素贝叶斯分类器,计算乘客某类等候时长状态的概率以及发生某类停留状态时特征参数值(用车时段,用地类型,乘客所在网格I最近t分钟的预约订单数量、完成订单数量和累积负荷度)发生的概率;利用朴素贝叶斯分类器对网约车订单数据等候时长状态判别,先对数据进行预处理,确定每名乘客对应的网格,计算各个特征参数的值,利用建立好的朴素贝叶斯分类器,计算各类等候时长发生的条件概率,判断乘客等候时长状态的类别归属。

    一种基于OD数据增量迭代式估计路段交通流量的方法

    公开(公告)号:CN109615865A

    公开(公告)日:2019-04-12

    申请号:CN201910021966.6

    申请日:2019-01-10

    Abstract: 一种基于OD数据增量迭代式估计路段交通流量的方法属于交通数据挖掘和应用领域。以车辆的OD数据为对象,提出一种路段交通量的计算方法,包含OD数据预处理;构建最短路径的数据集合Dk(TO,TD,P);根据车辆经过路段的从小到大的依次迭代计算各路段单元的状态值 汇总各状态值中的Q值,得到所有路段单元在不同时段上的交通量。通过对OD数据的挖掘与分析,能够获得OD数据背后的路段交通量和行驶速度信息,为交通管理提供数据支撑与决策支持。

    一种基于信令和浮动车数据的小汽车OD提取方法

    公开(公告)号:CN106875686A

    公开(公告)日:2017-06-20

    申请号:CN201710246602.9

    申请日:2017-04-16

    Abstract: 本发明公开了一种基于信令和浮动车数据的小汽车OD提取方法,属于交通运输技术领域。针对目前动态OD估计缺乏动态先验OD的问题,本发明提供了基于手机信令数据和交通调查数据的动态先验OD获取方法;针对动态OD过程中观测交通流量覆盖范围有限、约束不足的问题,本发明提供了基于浮动车数据的出行分布特征约束条件,并提供了不同样本量条件下的出行分布特征计算方法;为了将路段流量约束和出行分布特征约束共同纳入到OD估计过程中,本发明建立了双约束条件的极大熵OD估计模型并提供了求解方法,可有效解决目前动态OD估计中动态先验OD难以获取的问题,在现有数据条件下提供充分的约束条件进而实现小汽车动态OD估计。

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