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一种基于机器学习的公交干线网生成方法

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摘要

本发明涉及一种基于机器学习的公交干线网生成方法，包括：S1、采集选定范围中影响公交线网结构的空间异质性的动静态数据；S2、将公交线网覆盖区域栅格化，并将S1采集的数据整合至栅格层面；S3、将公交线网结构现状的数据和栅格属性数据作为输入层，利用多层卷积神经网络模型，将相邻栅格间联系强度、中长距离栅格间联系强度作为因变量，建立机器学习模型；S4、利用选定范围已有的公交数据训练机器学习模型，生成公交干线网。与现有技术相比，本发明在学习现有公交线网连接规则基础上，依托所学的指标要素，重新生成公交干线网络适用于不同类型城市，对于城市公交线网重构、分层公交网络规划、干线线路优化调整等具备较强的指导意义。

著录项

  • 公开/公告号CN111460598A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-07-28

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 同济大学;

    申请/专利号CN202010287090.2

  • 发明设计人 吴娇蓉;王宇沁;谢金宏;刘梦瑶;

    申请日2020-04-13

  • 分类号

  • 代理机构上海科盛知识产权代理有限公司;

  • 代理人申丹宁

  • 地址 200092 上海市杨浦区四平路1239号

  • 入库时间 2023-12-17 11:24:22

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-08-21

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F30/18 申请日:20200413

    实质审查的生效

  • 2020-07-28

    公开

    公开

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