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基于车站密度系数算法的线网客控方法、装置及相关设备 

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申请/专利权人:广州地铁集团有限公司;腾讯云计算(北京)有限责任公司

摘要:本申请公开了一种基于车站密度系数算法的线网客控方法、装置及相关设备,方法包括:获取目标交通工具在目标时间段内针对目标地理位置点的滞留对象数量;根据滞留对象数量,确定目标地理位置点内针对目标交通工具的第一站台区域的第一区域密度系数、目标地理位置点内的消耗资源活动区域的第二区域密度系数、以及目标地理位置点内的公共资源活动区域的第三区域密度系数;根据第一区域密度系数、第二区域密度系数以及第三区域密度系数,确定目标地理位置点的预测客控等级;根据预测客控等级,对待客控地理位置点进行客控处理。采用本申请,可以在交通业务场景中,提高客控效率以及准确率。本申请可以应用于云技术、智能交通、人工智能等各个场景。

主权项:1.一种基于车站密度系数算法的线网客控方法,其特征在于,包括:获取目标交通工具在目标时间段内针对目标地理位置点的滞留对象数量;所述目标交通工具的行驶路线中,包括所述目标地理位置点;根据所述滞留对象数量,确定所述目标地理位置点内针对所述目标交通工具的第一站台区域的第一区域密度系数、所述目标地理位置点内的消耗资源活动区域的第二区域密度系数、以及所述目标地理位置点内的公共资源活动区域的第三区域密度系数;所述消耗资源活动区域用于容纳所述第一站台区域的外溢对象,所述公共资源活动区域用于容纳所述消耗资源活动区域的外溢对象;根据所述第一区域密度系数、所述第二区域密度系数以及所述第三区域密度系数,确定所述目标地理位置点的预测客控等级;所述预测客控等级用于表征所述目标地理位置点的拥挤程度;根据所述预测客控等级,对待客控地理位置点进行客控处理;所述待客控地理位置点包括所述目标地理位置点;所述预测客控等级为线控等级,所述根据所述预测客控等级,对待客控地理位置点进行客控处理,包括:获取所述目标交通工具在所述目标时间段内的最大装载对象数量,以及所述目标交通工具针对所述目标地理位置点的期望装载下降率;所述期望装载下降率是指所述目标交通工具的历史装载对象的数量,与目标装载对象的数量之间的满载期望下降比率;所述历史装载对象是指所述目标交通工具在到达历史地理位置点时的装载对象,所述目标装载对象是指所述目标交通工具在到达所述目标地理位置点时的装载对象;所述历史地理位置点是指所述目标交通工具的行驶路线中,所述目标地理位置点的上一个地理位置点;根据所述最大装载对象数量以及所述期望装载下降率,确定需求控制对象总数量;获取所述线控等级对应的线控比例,按照所述线控比例在所述目标交通工具的行驶路线所包括的地理位置点中,确定针对所述目标地理位置点的辅助控制地理位置点,将所述辅助控制地理位置点确定为所述待客控地理位置点;获取通过所述目标交通工具,从所述待客控地理位置点到达后继地理位置点的运输对象数量;所述后继地理位置点是指所述目标交通工具的行驶路线中,所述目标地理位置点的下一个地理位置点;根据所述需求控制对象总数量以及所述运输对象数量,确定所述待客控地理位置点的进站对象阈值,按照所述进站对象阈值对所述辅助控制地理位置点的进站对象数量进行控制。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 广州地铁集团有限公司 腾讯云计算(北京)有限责任公司 基于车站密度系数算法的线网客控方法、装置及相关设备

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