检索结果-南通市图书馆

交通科技与经济 2024年

作者：郭文举吴芳兰州交通大学交通运输学院

为提高需求响应公交系统效率,精准满足乘客需求,缓解高峰期公交车乘客舒适度低和打车难问题,利用能够充分反应乘客出行需求的网约车订单数据,提出一种需求响应公交站点的规划方法。首先,通过对预处理的订单数据进行需求分析,挖掘交通需... 详细信息

为提高需求响应公交系统效率,精准满足乘客需求,缓解高峰期公交车乘客舒适度低和打车难问题,利用能够充分反应乘客出行需求的网约车订单数据,提出一种需求响应公交站点的规划方法。首先,通过对预处理的订单数据进行需求分析,挖掘交通需求出行特征和出行习惯。其次,利用改进的DBSCAN算法对数据进行聚类分析,筛选出热点区域,挖掘交通需求的空间特征。在此基础上,利用改进的K-means算法划分高需求区域,得到每个热点区域中心点,将相邻中心点间距较近的点进行整合并规划站点。最后,通过实例验证其可靠性和科学性。结果表明,通过该方法规划的站点更具实用性和灵活性,可更好地满足乘客出行需求,提高需求响应公交系统的吸引力和服务效率,缓解交通拥堵。

关键词：交通工程站点规划 DBSCAN算法 K-means算法需求响应公交网约车订单数据

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基于数据驱动方式和行为决策的电动汽车快充需求预测模型

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电网技术 2020年第7期44卷 2439-2448页

作者：邢强杨祺铭范军太张青青陈中张梓麒黄学良王瑞升东南大学电气工程学院江苏省南京市210096 四川大学电气工程学院四川省成都市610065 国网山西省电力有限公司晋城供电分公司山西省晋城市048000

针对现有电动汽车充电负荷预测方法存在缺乏实际交通数据以及未考虑车主真实心理决策的不足,提出一种数据驱动与行为决策模型相结合的方式来预测电动汽车快速充电需求负荷。首先通过对网约车出行订单数据进行数据预处理、数据可视化以... 详细信息

针对现有电动汽车充电负荷预测方法存在缺乏实际交通数据以及未考虑车主真实心理决策的不足,提出一种数据驱动与行为决策模型相结合的方式来预测电动汽车快速充电需求负荷。首先通过对网约车出行订单数据进行数据预处理、数据可视化以及数据建模等,得到城市居民每日交通出行规律。其次建立包含行驶行为和充电行为参数的单体电动汽车模型。然后引入基于后悔理论的行为决策模型,折衷考虑时间消耗和充电费用效用为快充需求车辆规划行驶路径和推荐快充站。将数据挖掘得到的规律以及建立的模型共同构建快充需求预测方法的架构。最后,以南京市的路网拓扑和实际运营的快充站为例,设计电动汽车快充需求仿真场景。实验结果表明,所提方法可以有效地预测城市快充站的充电需求负荷时空分布。

关键词：电动汽车网约车订单数据数据驱动快速充电负荷预测行为决策后悔理论模型

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考虑注意力和时空特征深度学习的网约车行程时间预测

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福州大学学报（自然科学版） 2023年第3期51卷 340-346页

作者：杨谊潇邬群勇福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室卫星空间信息技术综合应用国家地方联合工程研究中心数字中国研究院(福建)福建福州350108

提出一种基于注意力机制的时空特征深度学习模型.通过卷积神经网络去学习行程过程中所花费的时间和距离,以及交通拥堵状态信息;然后,通过注意力机制从通道和空间两个角度去捕获影响行程中路段通行时间的异常信息.最后采用双层的长短时... 详细信息

提出一种基于注意力机制的时空特征深度学习模型.通过卷积神经网络去学习行程过程中所花费的时间和距离,以及交通拥堵状态信息;然后,通过注意力机制从通道和空间两个角度去捕获影响行程中路段通行时间的异常信息.最后采用双层的长短时记忆网络去学习行程中的路段序列信息,并通过多任务的学习机制从路径和路段两个角度出发去预测路径通行时间.研究结果表明:提出的方法与DEEPTRAVEL模型相比,预测精度的平均绝对误差和平均绝对百分比误差分别提升了8.23%和20.79%.

关键词：交通信息工程行程时间预测注意力机制网约车订单数据深度学习

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基于语义分析的网约车与地铁换乘特征研究

基于语义分析的网约车与地铁换乘特征研究

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第十六届中国智能交通年会（ITSAC2021）

作者：于泳波侯佳南京市城市与交通规划设计研究院股份有限公司

为提升城市公交吸引力,在对网约车依赖较高区域和时段内增设公交服务以方便乘客与地铁接驳,需要了解乘客使用网约车与地铁接驳的特征。基于南京市网约车订单数据,通过语义分析技术,设定与地铁换乘接驳地点信息语义规则,设置与地铁站相关... 详细信息

为提升城市公交吸引力,在对网约车依赖较高区域和时段内增设公交服务以方便乘客与地铁接驳,需要了解乘客使用网约车与地铁接驳的特征。基于南京市网约车订单数据,通过语义分析技术,设定与地铁换乘接驳地点信息语义规则,设置与地铁站相关的5个基础词向量,再将每个地点抽象成词向量,通过计算与基础词向量的余弦相似度,提取与地铁换乘接驳的网约车出行订单信息。使用南京市居民出行调查数据和地铁AFC数据,以及手机信令数据校核识别结果,表明识别结果在可靠的范围内。研究表明,使用网约车与地铁接驳时,接驳距离为1～4km的行程数最多,约占全部行程的67%。早高峰期间,对于时间要求较高的通勤出行,居民更愿意通过打车的方法更快地到达地铁站。而晚高峰时段,部分从地铁站回家的居民依然会选择打车的方式,但打车的次数、比例均低于早高峰从家去地铁站的情形。研究成果可支撑特定区域和时段内,公交与地铁短途接驳线路规划与时刻表设计。

关键词：城市交通语义分析网约车订单数据换乘识别客流来源去向分布

来源： cnki会议评论

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