[go: up one dir, main page]

NL2034358A - Bus scheduling simulation system based on passenger flow big data analysis - Google Patents

Bus scheduling simulation system based on passenger flow big data analysis Download PDF

Info

Publication number
NL2034358A
NL2034358A NL2034358A NL2034358A NL2034358A NL 2034358 A NL2034358 A NL 2034358A NL 2034358 A NL2034358 A NL 2034358A NL 2034358 A NL2034358 A NL 2034358A NL 2034358 A NL2034358 A NL 2034358A
Authority
NL
Netherlands
Prior art keywords
data
passenger flow
simulation
unit
bus
Prior art date
Application number
NL2034358A
Other languages
English (en)
Other versions
NL2034358B1 (en
Inventor
Jia Ning
Li Mengyang
Li Geng
Zhong Shiquan
Ma Shoufeng
Tian Junfang
Xu Shuxian
ling Shuai
Original Assignee
Univ Tianjin
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Univ Tianjin filed Critical Univ Tianjin
Publication of NL2034358A publication Critical patent/NL2034358A/en
Application granted granted Critical
Publication of NL2034358B1 publication Critical patent/NL2034358B1/en

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G06Q10/06314—Calendaring for a resource
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0108—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data
    • G08G1/0112—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data from the vehicle, e.g. floating car data [FCD]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/24—Querying
    • G06F16/245—Query processing
    • G06F16/2458—Special types of queries, e.g. statistical queries, fuzzy queries or distributed queries
    • G06F16/2462—Approximate or statistical queries
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0637—Strategic management or analysis, e.g. setting a goal or target of an organisation; Planning actions based on goals; Analysis or evaluation of effectiveness of goals
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/067—Enterprise or organisation modelling
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/26—Government or public services
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/40—Business processes related to the transportation industry

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Economics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Fuzzy Systems (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)
  • Train Traffic Observation, Control, And Security (AREA)

Claims (8)

CONCLUSIES
1. Een simulatiesysteem voor busplanning op basis van big data-analyse van passagiersstromen, omvattende: — een databankbeheermodule voor het verwerven van statistische gegevens over passagiersstromen en het voorbewerken van de statistische gegevens over passagiersstromen om verwerkte gegevens te verkrijgen; — een module voor het simuleren van passagiersstromen die is verbonden met de databankbeheermodule en wordt gebruikt voor het verwerken van de verwerkte gegevens om passagiersstroomgegevens te genereren; — een routesimulatiemodule die is verbonden met de databankbeheermodule die wordt gebruikt voor het simuleren van het busrouteproces op basis van de passagiersstroomgegevens om routesimulatiegegevens te verkrijgen; — een systeeminspectiemodule voor het vergelijken van de werkelijke passagiersstroomgegevens met de lijnsimulatiegegevens om verificatieresultaten van de busdienstregelingssimulatie te verkrijgen.
2. Het simulatiesysteem voor busplanning op basis van big data-analyse van passagiersstromen volgens conclusie 1, waarbij de databankbeheermodule omvat: — een passagiersstroommeter-gegevenseenheid voor het verwerven van statistische gegevens over de passagiersstroom in een bepaalde periode op basis van de passagiersstroommeter en het voorbewerken van de gegevens om de verwerkte gegevens te genereren; — een busbediening-eenheid voor het verwerven van in- en uitstapgegevens van bussen; — een simulatiegegevensunit voor het ontvangen van de gegevens over de passagiersstroom en het verzenden van de gegevens over de passagiersstroom naar de routesimulatiemodule.
3. Het simulatiesysteem voor busplanning op basis van big data-analyse van passagiersstromen volgens conclusie 2, waarbij de statistische gegevens over de passagiersstroom de oorspronkelijke gegevens van de passagiersstroommeter, de gesimuleerde gegevens over de passagiersstroom, de in- en uitstapgegevens van de busreis, het vertrekschema, de in- en uitstaptijd en de beladingsgraad omvatten.
4. Het simulatiesysteem voor busplanning op basis van big data-analyse van passagiersstromen volgens conclusie 1, waarbij de simulatiemodule voor passagiersstromen omvat:
— een gegevensverwerkingseenheid voor het verwerken van de statistische gegevens over de passagiersstroom op basis van de fluctuatie van de tijd en de inconsistentie van de aankomstwetten van de passagiersstroom op verschillende tijdstippen om een eerste verwerkte gegevens te genereren; — een statistische eenheid voor het integreren van de eerste verwerkte gegevens in verschillende statistische intervallen om een tweede verwerkt gegeven te genereren; — een resultaatverzamelingseenheid voor het selecteren van de tweede verwerkte gegevens op basis van de tijdas om een derde verwerkte gegevens te genereren; — een eenheid voor parameterschatting voor het schatten van de derde verwerkte gegevens op basis van een schattingsmethode op basis van maximale waarschijnlijkheid om de gegevens over de passagiersstroom te verkrijgen.
5. Het simulatiesysteem voor busplanning op basis van big data-analyse van passagiersstromen volgens conclusie 1, waarbij de routesimulatiemodule omvat: — een voertuigloopeenheid voor het simuleren van het busloopproces op basis van de passagiersstroomgegevens om simulatiegegevens te genereren; — een gegevensregistratie-eenheid voor het opnemen van de simulatiegegevens en het vervolgens doorgeven van de simulatiegegevens om de exploitatievoorwaarden van de lijn te genereren; — een dynamische display-eenheid voor het uitvoeren van visuele bewerkingen op de lijnrijtoestand en het in real time bijwerken van de simulatiegegevens om de lijnsimulatiegegevens te verkrijgen.
6. Het simulatiesysteem voor busplanning op basis van big data-analyse van passagiersstromen volgens conclusie 5, waarbij de voertuigbesturingseenheid omvat: — een stationssimulatie-eenheid voor het simuleren van de gebeurtenis dat passagiers op het station aankomen op basis van de passagiersstroomgegevens om een eerste simulatiegegevens te genereren; — een voertuigsimulatie-eenheid voor het simuleren van de gebeurtenis dat het voertuig bij het station aankomt op basis van de passagiersstroomgegevens om een tweede simulatiegegeven te genereren; — een passagierssimulatie-eenheid voor het beoordelen of een nieuwe passagier op het station aankomt en of de passagier tijdens het instapproces in de bus kan stappen, en om een derde simulatiegegeven te genereren; — een integratie-eenheid voor het integreren van de eerste simulatiegegevens, de tweede simulatiegegevens en de derde simulatiegegevens om de simulatiegegevens te genereren.
7. Het simulatiesysteem voor busplanning op basis van big data-analyse van passagiersstromen volgens conclusie 5, waarbij de gegevensregistratie-eenheid omvat: — een tijdregistratie-eenheid voor het registreren van de gegevens over de voertuigbewegingen in de simulatiegegevens om tijdgegevens te genereren; — een eenheid voor de registratie van laadgegevens voor de registratie van de real-time beladingssnelheid van het voertuig op basis van een vooraf ingestelde methode om laadgegevens te genereren; een positieregistratie-eenheid voor het bijwerken en registreren van de voertuigpositiegegevens in real time om de positiegegevens te genereren; — een transmissie-eenheid voor het integreren van de tijdgegevens, de laadgegevens en de positiegegevens en het doorsturen ervan naar de dynamische display-eenheid en de gegevensbankbeheermodule.
8. Het simulatiesysteem voor busplanning op basis van big data-analyse van passagiersstromen volgens conclusie 1, waarbij de systeeminspectiemodule omvat: — een feitelijke gegevensverwervingseenheid voor het verwerven van feitelijke passagiersstroomgegevens op basis van real-time gegevensopnames; — een vergelijkingseenheid voor het willekeurig selecteren van de werkelijke passagiersstroomgegevens en het vergelijken van de werkelijke passagiersstroomgegevens met de lijnsimulatiegegevens om een verificatieresultaat van de busplanningssimulatie te verkrijgen.
NL2034358A 2023-02-23 2023-03-16 Bus scheduling simulation system based on passenger flow big data analysis NL2034358B1 (en)

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310162264.6A CN116485093A (zh) 2023-02-23 2023-02-23 基于客流大数据分析的公交排班仿真系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
NL2034358A true NL2034358A (en) 2024-09-05
NL2034358B1 NL2034358B1 (en) 2025-01-27

Family

ID=87225715

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
NL2034358A NL2034358B1 (en) 2023-02-23 2023-03-16 Bus scheduling simulation system based on passenger flow big data analysis

Country Status (2)

Country Link
CN (1) CN116485093A (nl)
NL (1) NL2034358B1 (nl)

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20160364645A1 (en) * 2015-06-12 2016-12-15 Xerox Corporation Learning mobility user choice and demand models from public transport fare collection data
CN113962654A (zh) * 2021-10-21 2022-01-21 天津大学 基于仿真的公交排班优化方法、系统及可存储介质

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20160364645A1 (en) * 2015-06-12 2016-12-15 Xerox Corporation Learning mobility user choice and demand models from public transport fare collection data
CN113962654A (zh) * 2021-10-21 2022-01-21 天津大学 基于仿真的公交排班优化方法、系统及可存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN116485093A (zh) 2023-07-25
NL2034358B1 (en) 2025-01-27

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Ayyildiz et al. Reducing fuel consumption and carbon emissions through eco-drive training
Nesheli et al. Improved reliability of public transportation using real-time transfer synchronization
Nicholson et al. Benchmarking and evaluation of railway operations performance
Lovrić et al. Sustainable revenue management: A smart card enabled agent-based modeling approach
CN108876064B (zh) 基于客流量的城市轨道交通网络关键车站识别方法
Wilson et al. The potential impact of automated data collection systems on urban public transport planning.
CN103279802B (zh) 通勤者日活动-出行时间预测方法
CN105550789A (zh) 一种公交出行客流的预测方法
Christoforou et al. Investigating the impact of dwell time on the reliability of urban light rail operations
CN113780396B (zh) 基于全链式空铁联程出行的个性化方案生成方法
CN106651728A (zh) 一种综合运输体系客运方式优势运距的确定方法
CN114118766A (zh) 一种基于公交乘客出行多重匹配的客流od算法
CN106327867A (zh) 一种基于gps数据的公交准点预测方法
CN118626528A (zh) 基于模型即服务架构的乘客出行方案个性化推荐系统
NL2034358B1 (en) Bus scheduling simulation system based on passenger flow big data analysis
Pereira et al. Generic bus route simulation model and its application to a new bus network development for caieiras city, Brazil
CN109409563B (zh) 一种公交运营车辆实时人数的分析方法、系统和存储介质
Karádi et al. Integrated information application on mobile devices for air passengers
Wood A framework for measuring passenger-experienced transit reliability using automated data
Gao et al. Big data analysis of beijing urban rail transit fares based on passenger flow
Shi et al. Generating synthetic passenger data through joint traffic-passenger modeling and simulation
Lingqiu et al. A LSTM based bus arrival time prediction method
JP2022006482A (ja) ナビゲーション装置、及びナビゲーション方法
Upreti et al. Increasing transport efficiency using simulation modeling in a dynamic modeling approach
Yang et al. Temporal and spatial evolution of passenger flow in an urban rail transit network during station closure