CN111489014B - 列车客座率的评估方法及其装置 - Google Patents
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Abstract
本申请提出了一种列车客座率的评估方法及其装置,该方法包括:获取列车在全程运营中的基础属性,根据基础属性,确定列车的基础客座率。获取列车在全程运营中的调整属性,根据调整属性,对列车的基础客座率进行调整,以生成列车的客座率。由此,实现了结合列车的基础属性和调整属性,评估列车的客座率,以便对列车的收益情况进行评估。
Description
技术领域
本申请涉及数据处理技术领域,尤其涉及一种列车客座率的评估方法及其装置。
背景技术
列车的收益评估是铁路公司日常运营中的一项重要工作,能够帮助铁路公司做出运营决策,合理规划列车开行方案。
相关技术中,通过列车的运输能力来预测运输的旅客人数,再结合对旅客客流量变化的预测,对预测出的旅客人数进行调整,来评估列车的收益。而近年来,全国铁路高速发展,铁路路网密度加大,铁路路网存在运输能力不均衡的现象。导致不同线路上客流的饱和度不同,即客座率不同,使得现有的列车收益的评估方法的准确度不高。
发明内容
本申请实施例提供了一种列车客座率的评估方法及其装置,结合列车的基础属性和调整属性,评估列车的客座率,以便对列车的收益情况进行评估。
第一方面,本申请实施例提供了一种列车客座率的评估方法,包括以下步骤:获取列车在全程运营中的基础属性;根据所述基础属性,确定所述列车的基础客座率;获取所述列车在全程运营中的调整属性;以及根据所述调整属性,对所述列车的基础客座率进行调整,以生成所述列车的客座率。
和现有技术相比,本申请根据列车在全程运营中的基础属性,确定列车的基础客座率,再结合列车在全程运营中的调整属性,对列车的基础客座率进行调整,生成列车的客座率,实现对列车客座率的评估,以便对列车的收益情况进行评估。
可选地,所述根据所述基础属性,确定所述列车的基础客座率,包括:获取每个所述基础属性对应的得分权重和样本列车的历史运营记录;其中,所述基础属性包括多个属性等级,所述样本列车与所述列车的列车类别相同;根据所述样本列车的历史运营记录,确定每个所述基础属性的不同所述属性等级对应的基础得分;其中,所述样本列车的历史运营记录包括所述样本列车的客座率;根据每个所述基础属性的不同所述属性等级对应的基础得分和每个所述基础属性对应的得分权重,确定所述列车的基础客座率。
可选地,所述根据每个所述基础属性的不同所述属性等级对应的基础得分和每个所述基础属性对应的得分权重,确定所述列车的基础客座率,包括:根据每个所述基础属性的不同所述属性等级对应的基础得分和每个所述基础属性对应的得分权重,确定所述样本列车的客座率分布情况;根据所述样本列车的客座率分布情况,确定所述列车的基础客座率。
可选地,所述根据所述调整属性,对所述列车的基础客座率进行调整,以生成所述列车的客座率,包括:根据多个所述调整属性的调整得分,生成所述列车的调整系数;其中,所述列车的调整系数包括基础部分和权重部分,所述基础部分与第一正太分布相关,所述权重部分与第二正太分布相关;根据所述列车的调整系数,对所述列车的基础客座率进行调整,以生成所述列车的客座率。
可选地,所述基础属性包括列车车速、列车开车时间、始发站等级中的至少一种。
可选地,所述调整属性包括沿途站的平均间距、沿途站的平均等级、沿途站的最大等级、沿途站与始发站的等级差中的至少一种。
第二方面,本申请实施例还提供了一种列车客座率的评估装置,包括:第一获取模块,用于获取列车在全程运营中的基础属性;确定模块,用于根据所述基础属性,确定所述列车的基础客座率;第二获取模块,用于获取所述列车在全程运营中的调整属性;以及调整模块,用于根据所述调整属性,对所述列车的基础客座率进行调整,以生成所述列车的客座率。
可选地,所述确定模块,包括:获取子模块,用于获取每个所述基础属性对应的得分权重和样本列车的历史运营记录;其中,所述基础属性包括多个属性等级,所述样本列车与所述列车的列车类别相同;第一确定子模块,用于根据所述样本列车的历史运营记录,确定每个所述基础属性的不同所述属性等级对应的基础得分;其中,所述样本列车的历史运营记录包括所述样本列车的客座率;第二确定子模块,用于根据每个所述基础属性的不同所述属性等级对应的基础得分和每个所述基础属性对应的得分权重,确定所述列车的基础客座率。
可选地,所述第二确定子模块,包括:第一确定单元,用于根据每个所述基础属性的不同所述属性等级对应的基础得分和每个所述基础属性对应的得分权重,确定所述样本列车的客座率分布情况;第二确定单元,用于所述样本列车的客座率分布情况,确定所述列车的基础客座率。
可选地,所述调整模块,包括:生成子模块,用于根据多个所述调整属性的调整得分,生成所述列车的调整系数;其中,所述列车的调整系数包括基础部分和权重部分,所述基础部分与第一正太分布相关,所述权重部分与第二正太分布相关;调整子模块,用于根据所述列车的调整系数,对所述列车的基础客座率进行调整,以生成所述列车的客座率。
可选地,所述基础属性包括列车车速、列车开车时间、始发站等级中的至少一种。
可选地,所述调整属性包括沿途站的平均间距、沿途站的平均等级、沿途站的最大等级、沿途站与始发站的等级差中的至少一种。
第三方面,本申请实施例还提供了一种非临时性计算机可读存储介质,所述非临时性计算机可读存储介质包括存储的程序,其中,在程序运行时控制所述非临时性计算机可读存储介质所在设备执行上述列车客座率的评估方法。
第四方面,本申请实施例还提供了一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器用于存储包括程序指令的信息,所述处理器用于控制程序指令的执行,所述程序指令被处理器加载并执行时实现上述列车客座率的评估方法。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本申请的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例所提出的一种列车客座率的评估方法的流程示意图;
图2为本申请实施例所提出的样本列车的客座率分布情况的示意图;
图3为本申请实施例所提出的生成沿途站的平均间距的调整得分的示意图;
图4为本申请实施例所提出的一种列车客座率的评估装置的结构示意图;以及
图5为本申请计算机设备一个实施例的结构示意图。
具体实施方式
为了更好的理解本申请的技术方案,下面结合附图对本申请实施例进行详细描述。
应当明确,所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本申请保护的范围。
在本申请实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的,而非旨在限制本申请。在本申请实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式,除非上下文清楚地表示其他含义。
相关技术中,通过列车的运输能力来预测运输的旅客人数,再结合对旅客客流量变化的预测,对预测出的旅客人数进行调整,来评估列车的收益。而近年来,全国铁路高速发展,铁路路网密度加大,铁路路网存在运输能力不均衡的现象。导致不同线路上客流的饱和度不同,即客座率不同,使得现有的列车收益的评估方法的准确度不高。
为了解决上述问题,本申请实施例提出了一种列车客座率的评估方法。为了便于说明本申请实施例所提出的列车客座率的评估方法,首先对申请人的技术构思进行说明。
目前铁路公司根据列车的服务不同,将列车分为城际动车、高速动车、普通动车、直达车、特快列车、快速列车、其他列车共七类,可以通过列车车次的编号加以识别。比如说:以字母C开头的编号代表该列车车次为城际列车,而以字母G开头的编号代表该列车车次为高速动车。不同类别的列车提供的服务存在较大差别,在客座率上也存在较大差别,因此在对列车的客座率进行评估时,可以参考相同类别的列车的历史运营记录。
经过对大量的列车历史运营记录进行深入分析后,申请人确定了几个影响列车的客座率的主要因素。具体来说,有列车车速、列车开车时间、始发站等级、沿途站的平均间距、沿途站的平均等级、沿途站的最大等级、沿途站与始发站的等级差等。
其中,列车车速、列车开车时间、沿途站的平均间距可以直接检测生成,而始发站等级、沿途站的平均等级、沿途站的最大等级、沿途站与始发站的等级差则需要先确定每个车站的等级。需要说明的是,车站的等级是一个综合指标,需要综合考虑车站的规模、车站在铁路路网中的地位、车站的发送能力、车站的在铁路路网中的可达性等因素才能确定。
具体来说,可以将列车车速划分为30个等级以便后续处理,每个车速等级对应于一个车速范围,将列车开车时间按照一天24小时划分为24个等级以便后续处理,将车站的等级按照前述多个因素划分为10个等级以便后续处理。
可以理解,将影响列车的客座率的主要因素进行等级化处理后,可以增大数据粒度,减小后续数据处理的工作量。
进一步地,可以对上述影响列车的客座率的主要因素进行区分,列车车速、列车开车时间、始发站等级这三个因素与列车的运营路线无关,而沿途站的平均间距、沿途站的平均等级、沿途站的最大等级、沿途站与始发站的等级差则与列车的运营路线相关。
本申请实施例为了提高列车的客座率的评估准确度,将列车车速、列车开车时间、始发站等级作为列车在全程运营中的基础属性,用于确定列车的基础客座率,而将沿途站的平均间距、沿途站的平均等级、沿途站的最大等级、沿途站与始发站的等级差作为列车在全程运营中的调整属性,用于对列车的基础客座率进行调整,以生成列车的客座率。
图1为本申请实施例所提出的一种列车客座率的评估方法的流程示意图。如图1所示,该方法包括:
步骤S101,获取列车在全程运营中的基础属性。
基于前述说明,可以知道,基础属性是指与列车的运营路线无关的因素,包括列车车速、列车开车时间、始发站等级中的至少一种。
可以理解,列车在运营过程中,需要在沿途站进行停靠,相应地,列车车速在出站后会逐渐增加,直到达到正常行驶车速,在进站前会逐渐减小,实现在沿途站的停靠。本申请实施例中获取的列车车速是指列车行驶全程的平均车速,列车开车时间是指列车在始发站的发车时间,始发站等级是指始发站的车站等级。
基于前述说明,可以知道,本申请实施例将列车车速、列车开车时间、始发站等级等基础属性分别划分为多个属性等级以便后续处理,此处不再赘述。
步骤S102,根据基础属性,确定列车的基础客座率。
可以理解,本申请实施例将基础属性划分为多个属性等级,而对于待确定客座率的列车来说,每个基础属性对应于一个属性等级,也就是说,通过属性等级实现了对列车的基础属性的量化处理。
需要说明的是,本申请实施例确定列车的客座率的方法是将历史运营记录中与列车类别相同的列车作为样本列车,参考样本列车的客座率,来确定每个基础属性的不同属性等级对应的基础得分。再结合每个基础属性对应的得分权重,确定样本列车的客座率分布情况。根据样本列车的客座率分布情况,确定列车的基础客座率。具体包括以下步骤:
步骤S11,获取每个基础属性对应的得分权重和样本列车的历史运营记录。
其中,基础属性包括多个属性等级,样本列车与列车的列车类别相同。
需要说明的是,每个基础属性对应的得分权重可以根据专家经验进行预先设置。
举例来说,可以根据专家经验,将列车车速、列车开车时间、始发站等级对应的得分权重分别设置为30,30和40。
步骤S12,根据样本列车的历史运营记录,确定每个基础属性的不同属性等级对应的基础得分。
其中,样本列车的历史运营记录包括样本列车的客座率。
需要说明的是,本申请实施例根据基础属性的属性等级对样本列车的历史运营记录进行相应地处理,以确定该基础属性的属性等级对应的基础得分。
举例来说,待确定基础得分的列车为城际列车,从所有类别的列车中将所有城际列车的历史运营记录筛选出来。也就是说,将所有城际列车作为样本列车。
为了确定城际列车中列车车速的每个等级分别对应的基础得分,对所有城际列车按照列车车速进行分类,具体按照30个列车车速等级对应的车速范围进行分类,得到30个城际列车分组。将每个城际列车分组中城际列车的客座率进行统计,将城际列车分组中的城际列车的客座率的均值或者中位数作为该城际列车分组的客座率确定依据。
可以理解,城际列车中列车车速的每个等级都与一个城际列车分组相对应,因此可以将统计生成的城际列车分组的客座率作为对应的列车车速的等级的基础得分。
通过前述例子中类似的步骤,可以分别确定每个基础属性的不同属性等级对应的基础得分。
步骤S13,根据每个基础属性的不同属性等级对应的基础得分和每个基础属性对应的得分权重,确定列车的基础客座率。
需要说明的是,由于每个基础属性的不同属性等级对应的基础得分是根据样本列车的历史运营记录中的客座率,进行统计处理后生成的。由于客座率的数值范围是0%~100%,因此每个基础属性的不同属性等级对应的基础得分的数值范围也是0%~100%。
此外,每个基础属性对应的得分权重的数值范围是1~100,且所有属性权重之和为100,通常,3项基础属性对应的得分权重分别取30、30和40。在此基础上,确定列车的基础客座率可以根据每个基础属性的不同属性等级对应的基础得分和每个基础属性对应的得分权重,确定样本列车的客座率分布情况。根据样本列车的客座率分布情况,确定列车的基础客座率。
具体来说,要确定样本列车的客座率分布情况,先要计算每个样本列车的基础得分,将样本列车的每个基础属性的基础得分与对应的得分权重相乘,再相加,即可生成样本列车的基础得分,列车的基础得分范围为1分~100分。
再根据样本列车的基础得分的数值,对样本列车进行分组,将基础得分的数值相同或者相近的样本列车作为一组。对同一组样本列车的客座率进行统计处理,确定该组样本列车的客座率。具体可以将同一组样本列车的客座率从小到大进行排列,将位于第60百分位的客座率作为该组样本列车的客座率。
进一步地,通过计算样本列车的基础得分的方式,可以确定列车的基础得分,根据列车的基础得分的数值,确定对应的一组样本列车,将该组样本列车的客座率作为列车的基础客座率。
图2为本申请实施例所提出的样本列车的客座率分布情况的示意图。如图2所示,首先计算每个样本列车的基础得分,再根据样本列车的基础得分,对样本列车进行分组,再对每组样本列车的客座率进行统计处理,并将第60百分位数作为样本列车的客座率,也就是对应的列车的基础客座率。
需要说明的是,在图2中,基础得分为95的一组样本列车,由于所包括的样本列车较少,使得统计处理后生成的样本列车的客座率不太准确,可以借助相邻的基础得分为94的一组样本列车的客座率和基础得分为96的一组样本列车的客座率,进行数据上的调整,避免出现过拟合的现象。
步骤S103,获取列车在全程运营中的调整属性。
基于前述说明,可以知道,调整属性是指与列车的运营路线相关的因素,包括沿途站的平均间距、沿途站的平均等级、沿途站的最大等级、沿途站与始发站的等级差中的至少一种。
其中,沿途站的平均间距是指列车在全程运营中所经过的所有车站之间的平均路程,沿途站的平均等级是指列车在全程运营中所经过的所有车站的平均等级,沿途站的最大等级是指列车在全程运营中所经过的所有车站的最大等级,沿途站与始发站的等级差是指列车在全程运营中所经过的车站与始发站的等级差异。
步骤S104,根据调整属性,对列车的基础客座率进行调整,以生成列车的客座率。
基于前述说明,可以知道,本申请实施例将与列车的运营路线无关的列车车速、列车开车时间、始发站等级作为基础属性,用于确定列车的基础客座率。将与列车的运营路线相关的沿途站的平均间距、沿途站的平均等级、沿途站的最大等级、沿途站与始发站的等级差作为调整属性,用于确定调整系数。将列车的基础客座率乘以调整系数,即可生成列车的客座率。
基于前述说明,可以知道,和前述将基础属性划分为多个属性等级相类似,本申请实施例将调整属性也划分为多个属性等级,并且通过数量统计的方式,可以确定每个调整属性的不同属性等级对应的样本列车的数量。
根据对样本列车的历史运营记录进行分析,申请人发现,沿途站的平均间距、沿途站的平均等级、沿途站的最大等级、沿途站与始发站的等级差的属性等级越高,样本列车的客座率也越高,相应地,调整属性的调整系数也应当越高。
换句话说,本申请实施例中,调整属性的数值大小与样本列车的客座率正相关,也就是与调整系数正相关。
基于此,本申请实施例将沿途站的平均间距、沿途站的平均等级、沿途站的最大等级对应的调整得分作为调整系数的基础部分,将沿途站与始发站的等级差对应的调整得分作为调整系数的权重部分。也就是说,调整系数=基础部分*权重部分=(沿途站的平均间距的调整得分+沿途站的平均等级的调整得分+沿途站的最大等级的调整得分)*沿途站与始发站的等级差的调整得分。其中,每个调整属性的调整得分与调整属性的数值大小正相关。
具体来说,步骤S104,根据调整属性,对列车的基础客座率进行调整,以生成列车的客座率,包括:
步骤S21,根据多个调整属性的调整得分,生成列车的调整系数。
其中,列车的调整系数包括基础部分和权重部分,基础部分与第一正太分布相关,权重部分与第二正太分布相关。
下面举例说明生成调整属性的调整得分的方法,图3为本申请实施例所提出的生成沿途站的平均间距的调整得分的示意图。如图3所示,将沿途站的平均间距分为10个等级,从样本列车的历史运营记录中统计出属于每个等级的样本列车的数量,得到图3中的平均站距实际分布直方图。
将样本列车的沿途站的平均间距从小到大进行排列,确定样本列车对应的百分位,进而将均值为0.25,方差为的正太分布中相同百分位的数值作为该样本列车的调整得分。对每个样本列车进行相同的处理,即可生成图3中平均站距得分分布直方图。根据列车的沿途站的平均间距在样本列车中的百分位,将均值为0.25,方差为/>的正太分布中相同百分位的数值作为该列车的调整得分。
通过前述例子中类似的步骤,可以分别确定每个调整属性对应的调整得分。
需要说明的是,沿途站的平均间距的调整得分与均值为0.25,方差为的正太分布相关,沿途站的平均等级的调整得分与均值为0.5,方差为/>的正太分布相关,沿途站的最大等级的调整得分与均值为0.25,方差为/>的正太分布相关,沿途站与始发站的等级差的调整得分与均值为1,方差为/>的正太分布相关。
需要说明的是,沿途站的平均等级对调整系数的影响程度较大,因此对应的正太分布的均值为0.5。
当列车不在沿途站进行停靠时,即由始发站直接到达终点站,不需要对基础客座率进行调整,沿途站的平均间距的调整得分为0.25,沿途站的平均等级的调整得分为0.5,沿途站的最大等级的调整得分为0.25,沿途站与始发站的等级差的调整得分为1,那么调整系数=(0.25+0.5+0.25)*1=1。
步骤S22,根据列车的调整系数,对列车的基础客座率进行调整,以生成列车的客座率。
综上所述,本申请实施例所提出的列车客座率的评估方法,获取列车在全程运营中的基础属性,根据基础属性,确定列车的基础客座率。获取列车在全程运营中的调整属性,根据调整属性,对列车的基础客座率进行调整,以生成列车的客座率。由此,实现了结合列车的基础属性和调整属性,评估列车的客座率,以便对列车的收益情况进行评估。
为了实现上述实施例,本申请还提出了一种列车客座率的评估装置,图4为本申请实施例所提出的一种列车客座率的评估装置的结构示意图。如图4所示,该装置包括:第一获取模块210,确定模块220,第二获取模块230,调整模块240。
第一获取模块210,用于获取列车在全程运营中的基础属性。
确定模块220,用于根据基础属性,确定列车的基础客座率。
第二获取模块230,用于获取列车在全程运营中的调整属性。
调整模块240,用于根据调整属性,对列车的基础客座率进行调整,以生成列车的客座率。
进一步地,为了通过样本列车的历史运营记录来确定列车的基础客座率,一种可能的实现方式是,确定模块220,包括:获取子模块221,用于获取每个基础属性对应的得分权重和样本列车的历史运营记录。其中,基础属性包括多个属性等级,样本列车与列车的列车类别相同。第一确定子模块222,用于根据样本列车的历史运营记录,确定每个基础属性的不同属性等级对应的基础得分。其中,样本列车的历史运营记录包括样本列车的客座率。第二确定子模块223,用于根据每个基础属性的不同属性等级对应的基础得分和每个基础属性对应的得分权重,确定列车的基础客座率。
进一步地,为了确定列车的基础客座率,一种可能的实现方式是,第二确定子模块223,包括:第一确定单元223a,用于根据每个基础属性的不同属性等级对应的基础得分和每个基础属性对应的得分权重,确定样本列车的客座率。第二确定单元223b,用于样本列车的客座率分布情况,确定列车的基础客座率。
进一步地,为了根据调整属性,对列车的基础客座率进行调整,一种可能的实现方式是,调整模块240,包括:生成子模块241,用于根据多个调整属性的调整得分,生成列车的调整系数。其中,列车的调整系数包括基础部分和权重部分,基础部分与第一正太分布相关,权重部分与第二正太分布相关。调整子模块242,用于根据列车的调整系数,对列车的基础客座率进行调整,以生成列车的客座率。
进一步地,为了能够确定列车的基础客座率,一种可能的实现方式是,基础属性包括列车车速、列车开车时间、始发站等级中的至少一种。
进一步地,为了对列车的基础客座率进行调整,一种可能的实现方式是,调整属性包括沿途站的平均间距、沿途站的平均等级、沿途站的最大等级、沿途站与始发站的等级差中的至少一种。
需要说明的是,前述对列车客座率的评估方法实施例的解释说明也适用于该实施例的列车客座率的评估方法装置,此处不再赘述。
综上所述,本申请实施例所提出的列车客座率的评估装置,获取列车在全程运营中的基础属性,根据基础属性,确定列车的基础客座率。获取列车在全程运营中的调整属性,根据调整属性,对列车的基础客座率进行调整,以生成列车的客座率。由此,实现了结合列车的基础属性和调整属性,评估列车的客座率,以便对列车的收益情况进行评估。
图5为本申请计算机设备一个实施例的结构示意图,上述计算机设备可以包括存储器和处理器,存储器用于存储包括程序指令的信息,处理器用于控制程序指令的执行,程序指令被处理器加载并执行时实现本申请实施例提供的列车客座率的评估方法。
其中,上述计算机设备可以为服务器,例如:云服务器,或者上述计算机设备也可以为电子设备,例如:智能手机、智能手表、个人计算机(Personal Computer;以下简称:PC)、笔记本电脑或平板电脑等智能设备,本实施例对上述计算机设备的具体形态不作限定。
图5示出了适于用来实现本申请实施方式的示例性计算机设备52的框图。图5显示的计算机设备52仅仅是一个示例,不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图5所示,计算机设备52以通用计算设备的形式表现。计算机设备52的组件可以包括但不限于:一个或者多个处理器或者处理单元56,系统存储器78,连接不同系统组件(包括系统存储器78和处理单元56)的总线58。
总线58表示几类总线结构中的一种或多种,包括存储器总线或者存储器控制器,外围总线,图形加速端口,处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说,这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(Industry StandardArchitecture;以下简称:ISA)总线,微通道体系结构(Micro Channel Architecture;以下简称:MAC)总线,增强型ISA总线、视频电子标准协会(Video Electronics StandardsAssociation;以下简称:VESA)局域总线以及外围组件互连(Peripheral ComponentInterconnection;以下简称:PCI)总线。
计算机设备52典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被计算机设备52访问的可用介质,包括易失性和非易失性介质,可移动的和不可移动的介质。
系统存储器78可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质,例如随机存取存储器(Random Access Memory;以下简称:RAM)70和/或高速缓存存储器72。计算机设备52可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例,存储系统74可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图5未显示,通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图5中未示出,可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器,以及对可移动非易失性光盘(例如:光盘只读存储器(Compact Disc Read OnlyMemory;以下简称:CD-ROM)、数字多功能只读光盘(Digital Video Disc Read OnlyMemory;以下简称:DVD-ROM)或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下,每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线58相连。存储器78可以包括至少一个程序产品,该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块,这些程序模块被配置以执行本申请各实施例的功能。
具有一组(至少一个)程序模块82的程序/实用工具80,可以存储在例如存储器78中,这样的程序模块82包括——但不限于——操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据,这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块82通常执行本申请所描述的实施例中的功能和/或方法。
计算机设备52也可以与一个或多个外部设备54(例如键盘、指向设备、显示器64等)通信,还可与一个或者多个使得用户能与该计算机设备52交互的设备通信,和/或与使得该计算机设备52能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡,调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口62进行。并且,计算机设备52还可以通过网络适配器60与一个或者多个网络(例如局域网(Local Area Network;以下简称:LAN),广域网(Wide Area Network;以下简称:WAN)和/或公共网络,例如因特网)通信。如图5所示,网络适配器60通过总线58与计算机设备52的其它模块通信。应当明白,尽管图5中未示出,可以结合计算机设备52使用其它硬件和/或软件模块,包括但不限于:微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
处理单元56通过运行存储在系统存储器78中的程序,从而执行各种功能应用以及数据处理,例如实现本申请实施例提供的列车客座率的评估方法。
本申请实施例还提供一种非临时性计算机可读存储介质,非临时性计算机可读存储介质包括存储的程序,其中,在程序运行时控制非临时性计算机可读存储介质所在设备执行本申请实施例提供的列车客座率的评估方法。
上述非临时性计算机可读存储介质可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件,或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括:具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(Read Only Memory;以下简称:ROM)、可擦式可编程只读存储器(ErasableProgrammable Read Only Memory;以下简称:EPROM)或闪存、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中,计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号,其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式,包括——但不限于——电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质,该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输,包括——但不限于——无线、电线、光缆、RF等等,或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本申请操作的计算机程序代码,程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++,还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中,远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(Local AreaNetwork;以下简称:LAN)或广域网(Wide Area Network;以下简称:WAN)连接到用户计算机,或者,可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
在本说明书的描述中,参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外,在不相互矛盾的情况下,本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
此外,术语“第一”、“第二”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此,限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本申请的描述中,“多个”的含义是至少两个,例如两个,三个等,除非另有明确具体的限定。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为,表示包括一个或更多个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分,并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现,其中可以不按所示出或讨论的顺序,包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序,来执行功能,这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
取决于语境,如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”或“响应于检测”。类似地,取决于语境,短语“如果确定”或“如果检测(陈述的条件或事件)”可以被解释成为“当确定时”或“响应于确定”或“当检测(陈述的条件或事件)时”或“响应于检测(陈述的条件或事件)”。
需要说明的是,本申请实施例中所涉及的终端可以包括但不限于个人计算机(Personal Computer;以下简称:PC)、个人数字助理(Personal Digital Assistant;以下简称:PDA)、无线手持设备、平板电脑(Tablet Computer)、手机、MP3播放器、MP4播放器等。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的系统、装置和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如,多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口,装置或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性,机械或其它的形式。
另外,在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机装置(可以是个人计算机,服务器,或者网络装置等)或处理器(Processor)执行本申请各个实施例方法的部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-OnlyMemory;以下简称:ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory;以下简称:RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上仅为本申请的较佳实施例而已,并不用以限制本申请,凡在本申请的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本申请保护的范围之内。
Claims (4)
1.一种列车客座率的评估方法,其特征在于,包括:
获取列车在全程运营中的基础属性,所述基础属性包括列车车速、列车开车时间、始发站等级中的至少一种;
根据所述基础属性,确定所述列车的基础客座率,包括:
获取每个所述基础属性对应的得分权重和样本列车的历史运营记录;其中,所述基础属性包括多个属性等级,所述样本列车与所述列车的列车类别相同;
根据所述样本列车的历史运营记录,确定每个所述基础属性的不同所述属性等级对应的基础得分;其中,所述样本列车的历史运营记录包括所述样本列车的客座率;
根据每个所述基础属性的不同所述属性等级对应的基础得分和每个所述基础属性对应的得分权重,确定所述列车的基础客座率,包括:根据每个所述基础属性的不同所述属性等级对应的基础得分和每个所述基础属性对应的得分权重,确定所述样本列车的客座率分布情况;根据所述样本列车的客座率分布情况,确定所述列车的基础客座率;
获取所述列车在全程运营中的调整属性,所述调整属性包括沿途站的平均间距、沿途站的平均等级、沿途站的最大等级、沿途站与始发站的等级差中的至少一种;以及
根据所述调整属性,对所述列车的基础客座率进行调整,以生成所述列车的客座率,包括:
根据多个所述调整属性的调整得分,生成所述列车的调整系数;其中,所述列车的调整系数包括基础部分和权重部分,所述基础部分与第一正太分布相关,所述权重部分与第二正太分布相关;
根据所述列车的调整系数,对所述列车的基础客座率进行调整,以生成所述列车的客座率。
2.一种列车客座率的评估装置,其特征在于,包括:
第一获取模块,用于获取列车在全程运营中的基础属性,所述基础属性包括列车车速、列车开车时间、始发站等级中的至少一种;
确定模块,用于根据所述基础属性,确定所述列车的基础客座率;所述确定模块,包括:
获取子模块,用于获取每个所述基础属性对应的得分权重和样本列车的历史运营记录;其中,所述基础属性包括多个属性等级,所述样本列车与所述列车的列车类别相同;
第一确定子模块,用于根据所述样本列车的历史运营记录,确定每个所述基础属性的不同所述属性等级对应的基础得分;其中,所述样本列车的历史运营记录包括所述样本列车的客座率;
第二确定子模块,用于根据每个所述基础属性的不同所述属性等级对应的基础得分和每个所述基础属性对应的得分权重,确定所述列车的基础客座率,包括:根据每个所述基础属性的不同所述属性等级对应的基础得分和每个所述基础属性对应的得分权重,确定所述样本列车的客座率分布情况;根据所述样本列车的客座率分布情况,确定所述列车的基础客座率;
第二获取模块,用于获取所述列车在全程运营中的调整属性,所述调整属性包括沿途站的平均间距、沿途站的平均等级、沿途站的最大等级、沿途站与始发站的等级差中的至少一种;以及
调整模块,用于根据所述调整属性,对所述列车的基础客座率进行调整,以生成所述列车的客座率,包括:
根据多个所述调整属性的调整得分,生成所述列车的调整系数;其中,所述列车的调整系数包括基础部分和权重部分,所述基础部分与第一正太分布相关,所述权重部分与第二正太分布相关;
根据所述列车的调整系数,对所述列车的基础客座率进行调整,以生成所述列车的客座率。
3.一种非临时性计算机可读存储介质,其特征在于,所述非临时性计算机可读存储介质包括存储的程序,其中,在程序运行时控制所述非临时性计算机可读存储介质所在设备执行权利要求1所述的列车客座率的评估方法。
4.一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器用于存储包括程序指令的信息,所述处理器用于控制程序指令的执行,其特征在于:所述程序指令被处理器加载并执行时实现权利要求1所述的列车客座率的评估方法。
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Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE102004049752A1 (de) * | 2004-10-08 | 2006-04-13 | Siemens Ag | Verkehrsmanagementsystem, Verfahren zum Betrieb eines solchen sowie entsprechendes Computerprogramm und entsprechendes computerlesbares Speichermedium |
JP2016057482A (ja) * | 2014-09-10 | 2016-04-21 | 公益財団法人鉄道総合技術研究所 | 貨物輸送実態評価用の地理情報システム |
CN106651170A (zh) * | 2016-12-19 | 2017-05-10 | 中南大学 | 高铁列车运行图与旅客时变需求吻合性的评价方法 |
CN107920362A (zh) * | 2017-12-06 | 2018-04-17 | 南京华苏科技有限公司 | 一种基于微区域的lte网络性能评估方法 |
CN108573324A (zh) * | 2018-03-30 | 2018-09-25 | 东莞产权交易中心 | 一种长途火车票分段购买路径规划系统及方法 |
CN108805344A (zh) * | 2018-05-29 | 2018-11-13 | 五邑大学 | 一种考虑时变需求的高速铁路网络列车开行方案优化方法 |
CN109670875A (zh) * | 2018-12-29 | 2019-04-23 | 科技谷(厦门)信息技术有限公司 | 一种铁路客票浮动定价优化管理方法 |
CN109858671A (zh) * | 2018-12-26 | 2019-06-07 | 携程旅游网络技术(上海)有限公司 | 预测目标航线的客座率的方法和系统 |
CN110203249A (zh) * | 2019-06-12 | 2019-09-06 | 中国神华能源股份有限公司 | 列车修程的处理方法、装置及存储介质 |
CN110363433A (zh) * | 2019-07-17 | 2019-10-22 | 携程旅游网络技术(上海)有限公司 | 新开航线的评估方法、系统、电子设备和介质 |
CN110675182A (zh) * | 2019-08-23 | 2020-01-10 | 中铁程科技有限责任公司 | 一种车票定价方法、装置、存储介质和服务器 |
CN116703044A (zh) * | 2022-02-23 | 2023-09-05 | 北京国双科技有限公司 | 一种航班中转组合方法及装置 |
-
2020
- 2020-03-16 CN CN202010183917.5A patent/CN111489014B/zh active Active
Patent Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE102004049752A1 (de) * | 2004-10-08 | 2006-04-13 | Siemens Ag | Verkehrsmanagementsystem, Verfahren zum Betrieb eines solchen sowie entsprechendes Computerprogramm und entsprechendes computerlesbares Speichermedium |
JP2016057482A (ja) * | 2014-09-10 | 2016-04-21 | 公益財団法人鉄道総合技術研究所 | 貨物輸送実態評価用の地理情報システム |
CN106651170A (zh) * | 2016-12-19 | 2017-05-10 | 中南大学 | 高铁列车运行图与旅客时变需求吻合性的评价方法 |
CN107920362A (zh) * | 2017-12-06 | 2018-04-17 | 南京华苏科技有限公司 | 一种基于微区域的lte网络性能评估方法 |
CN108573324A (zh) * | 2018-03-30 | 2018-09-25 | 东莞产权交易中心 | 一种长途火车票分段购买路径规划系统及方法 |
CN108805344A (zh) * | 2018-05-29 | 2018-11-13 | 五邑大学 | 一种考虑时变需求的高速铁路网络列车开行方案优化方法 |
CN109858671A (zh) * | 2018-12-26 | 2019-06-07 | 携程旅游网络技术(上海)有限公司 | 预测目标航线的客座率的方法和系统 |
CN109670875A (zh) * | 2018-12-29 | 2019-04-23 | 科技谷(厦门)信息技术有限公司 | 一种铁路客票浮动定价优化管理方法 |
CN110203249A (zh) * | 2019-06-12 | 2019-09-06 | 中国神华能源股份有限公司 | 列车修程的处理方法、装置及存储介质 |
CN110363433A (zh) * | 2019-07-17 | 2019-10-22 | 携程旅游网络技术(上海)有限公司 | 新开航线的评估方法、系统、电子设备和介质 |
CN110675182A (zh) * | 2019-08-23 | 2020-01-10 | 中铁程科技有限责任公司 | 一种车票定价方法、装置、存储介质和服务器 |
CN116703044A (zh) * | 2022-02-23 | 2023-09-05 | 北京国双科技有限公司 | 一种航班中转组合方法及装置 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
动车组列车客座率预测方法研究;徐广岩;聂磊;;综合运输(第12期);全文 * |
基于Adaboost-CART模型的动卧列车客座率预测;王煜;中国铁路;全文 * |
铁路旅客列车客座率分类及预测模型研究;张永;朱建生;冯梅;吕晓艳;贾新茹;王炜炜;;铁道运输与经济(第03期);全文 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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Legal Events
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