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公开(公告)号：CN110459050B
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN201910447297.9
申请日：2019-05-27
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于混合决策树的短期公交客流预测方法，包括：S1，获取一段时间内搭乘线路的乘客刷卡数据；S2，根据所述乘客刷卡数据获取每个乘客的身份信息，并统计每个乘客的周均刷卡次数和周刷卡次数标准差，得到乘客出行的模式数据集；S3，根据每个乘客的身份信息、周均刷卡次数和周刷卡次数标准差对乘客进行分类和分时段统计，得到分类分时段的统计数据集；S4，将所述分类分时段的统计数据集和影响因素数据集(IF)按时间进行连接，获取训练数据集和测试数据集。本发明不仅能得到精度较高的客流总量预测，同时能得到客流结构预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109919541A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910144050.X
申请日：2019-02-27
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种多级定位库存路径问题的建模求解方法，包括：S1、获取相关工厂、配送中心、销售点的基础物流信息；S2、利用燃油消耗模型和获取的基础物流信息建立三级定位存库路径问题模型；其中三级定位存库路径问题包括配送中心选址、配送车辆路径和补货量；S3、利用贪婪式遗传算法对配送中心选址和配送车辆路径进行优化；S4、利用梯度下降算法对补货量进行优化；在求解LIRP模型时，本发明设计了一种基于贪婪与遗传的混合启发式算法(GGA)求解物流系统中的选址、路径和库存方案，并设计了基于梯度下降算法(GD)实现补货量策略二次优化，降低物流系统的库存成本，从而进一步降低物流系统的总成本。
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公开(公告)号：CN110020666B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN201910128113.2
申请日：2019-02-21
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F18/23 , G06F18/2411
Abstract: 本发明公开了一种基于乘客行为模式的公共交通广告投放方法，包将采集到的乘客数据进行预处理，并搭建出乘客出行数据库；将乘客出行数据库中的数据进行集合，形成有关乘客出行的向量；将所述向量进行聚类；将聚类后的数据分成N个数据类，根据每个数据类的中心向量，经过调查和模拟对每个数据类进行模式识别；N≥2；根据模式识别的结果在公共交通上精准的投放广告。此种方法可以根据乘客的不同需求有的放矢地投放广告，提高了广告投放的精准性，提高广告资源的利用率。
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公开(公告)号：CN110020666A
公开(公告)日：2019-07-16
申请号：CN201910128113.2
申请日：2019-02-21
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于乘客行为模式的公共交通广告投放方法，包将采集到的乘客数据进行预处理，并搭建出乘客出行数据库；将乘客出行数据库中的数据进行集合，形成有关乘客出行的向量；将所述向量进行聚类；将聚类后的数据分成N个数据类，根据每个数据类的中心向量，经过调查和模拟对每个数据类进行模式识别；N≥2；根据模式识别的结果在公共交通上精准的投放广告。此种方法可以根据乘客的不同需求有的放矢地投放广告，提高了广告投放的精准性，提高广告资源的利用率。
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公开(公告)号：CN110459050A
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201910447297.9
申请日：2019-05-27
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于混合决策树的短期公交客流预测方法，包括：S1，获取一段时间内搭乘线路的乘客刷卡数据；S2，根据所述乘客刷卡数据获取每个乘客的身份信息，并统计每个乘客的周均刷卡次数和周刷卡次数标准差，得到乘客出行的模式数据集；S3，根据每个乘客的身份信息、周均刷卡次数和周刷卡次数标准差对乘客进行分类和分时段统计，得到分类分时段的统计数据集；S4，将所述分类分时段的统计数据集和影响因素数据集(IF)按时间进行连接，获取训练数据集和测试数据集。本发明不仅能得到精度较高的客流总量预测，同时能得到客流结构预测。
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公开(公告)号：CN109919541B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN201910144050.X
申请日：2019-02-27
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06Q10/0835 , G06Q10/087 , G06Q10/047
Abstract: 本发明公开了一种多级定位库存路径问题的建模求解方法，包括：S1、获取相关工厂、配送中心、销售点的基础物流信息；S2、利用燃油消耗模型和获取的基础物流信息建立三级定位存库路径问题模型；其中三级定位存库路径问题包括配送中心选址、配送车辆路径和补货量；S3、利用贪婪式遗传算法对配送中心选址和配送车辆路径进行优化；S4、利用梯度下降算法对补货量进行优化；在求解LIRP模型时，本发明设计了一种基于贪婪与遗传的混合启发式算法(GGA)求解物流系统中的选址、路径和库存方案，并设计了基于梯度下降算法(GD)实现补货量策略二次优化，降低物流系统的库存成本，从而进一步降低物流系统的总成本。
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