CN116502879A - 基于大数据分析的城市运输设备部署设计系统 - Google Patents

基于大数据分析的城市运输设备部署设计系统 Download PDF

Info

Publication number
CN116502879A
CN116502879A CN202310777750.9A CN202310777750A CN116502879A CN 116502879 A CN116502879 A CN 116502879A CN 202310777750 A CN202310777750 A CN 202310777750A CN 116502879 A CN116502879 A CN 116502879A
Authority
CN
China
Prior art keywords
module
population
urban
transportation equipment
city
Prior art date
Legal status (The legal status 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 status listed.)
Pending
Application number
CN202310777750.9A
Other languages
English (en)
Inventor
刘媞媞
孙增武
孙赛赛
宋大鹏
赵伟
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shandong First Medical University and Shandong Academy of Medical Sciences
Original Assignee
Shandong First Medical University and Shandong Academy of Medical Sciences
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 Shandong First Medical University and Shandong Academy of Medical Sciences filed Critical Shandong First Medical University and Shandong Academy of Medical Sciences
Priority to CN202310777750.9A priority Critical patent/CN116502879A/zh
Publication of CN116502879A publication Critical patent/CN116502879A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION 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
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/06Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G06Q10/06315Needs-based resource requirements planning or analysis
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION 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
    • G06Q50/00Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10Services
    • G06Q50/26Government or public services
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION 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
    • G06Q50/00Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/40Business processes related to the transportation industry
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02PCLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/02Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明涉及数据处理技术领域,具体涉及基于大数据分析的城市运输设备部署设计系统,包括:控制终端,是系统的主控端,用于发出执行命令;采集模块,用于采集城市人口分布信息;分析模块,用于接收采集模块中采集到的城市人口分布信息,分析城市人口分布信息中日常出行需求人口数量及比例;本发明能够根据城市中各分区的人口分布进行分析,并参考当前城市运输设备的配置情况进行设计,为城市运输设备资源带来合理的分配,且运行的过程中,还能够进行一定的评定,通过评定结果,系统端用户可以精确的悉知,当前城市配置交通设备是否满足使用需求,若不满足,还能够进一步的获取到所需补充的运输设备的数量。

Description

基于大数据分析的城市运输设备部署设计系统
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域,具体涉及基于大数据分析的城市运输设备部署设计系统。
背景技术
城市运输是人们出行交互的纽带,目前的城市运输设备包含:计程车、公交车、地铁等。针对于计程车及公家车而言,其二者相较于地铁更加灵活,能够根据城市运输需求进行快捷的协调调动,然而,目前对于城市中的计程车及公交车而言,公交车根据指定路线活动,计程车根据司机的主观意愿于指定范围内活动,这就直接导致城市运输设备资源分配不均的问题。
发明内容
针对现有技术所存在的上述缺点,本发明提供了基于大数据分析的城市运输设备部署设计系统,解决了上述背景技术中提出的技术问题。
为实现以上目的,本发明通过以下技术方案予以实现:
基于大数据分析的城市运输设备部署设计系统,包括:
控制终端,是系统的主控端,用于发出执行命令;
采集模块,用于采集城市人口分布信息;
分析模块,用于接收采集模块中采集到的城市人口分布信息,分析城市人口分布信息中日常出行需求人口数量及比例;
评价模块,用于获取当前城市运输设备配置信息,应用当前城市运输设备配置信息评价当前城市运输设备是否满足,城市人口分布信息中日常出行需求人口的出行需求;
配置模块,用于接收评价模块中获取到的当前城市运输设备配置信息,应用当前城市运输设备配置信息参考城市人口分布信息中日常出行需求人口数量及比例,进行城市中各区域的运输设备配置;
重置模块,用于重置系统运行。
更进一步地,所述采集模块下级设置有子模块,包括:
上传单元,用于上传城市中各分区的人口信息;
区分单元,用于设定年龄阈值,应用年龄阈值对城市中各分区的人口进行区分;
其中,所述区分单元运行结果即采集模块中采集到的城市人口分布信息,区分单元中设定的年龄阈值通过系统端用户手动编辑设定,上传单元及区分单元在完成人口信息上传及区分后,对各自运行所得数据向采集模块发送,于采集模块中储存。
更进一步地,所述分析模块中对日常出行需求人口数量及比例的分析以城市中各分区为最小处理单位进行处理,分析模块在对日常出行需求人口数量进行分析时,通过下式计算求取,公式为:
式中:为日常出行需求人口数量;/>为目标城市分区中人口总量;/>为目标城市分区中目标群体比例系数;/>为目标城市分区中目标日常出行需求群体权重;/>为目标城市分区中目标群体的集合,i∈n;/>为修正指数;其中,日常出行需求人口比例为/>
更进一步地,所述评价模块中当前城市运输设备配置信息包括:运输设备数量、各运输设备的最大同时载客量,评价模块在评价当前城市运输设备是否满足城市人口分布信息中日常出行需求人口的出行需求时,以当前城市中所有运输设备的最大同时载客量与城市人口分布信息中日常出行需求人口进行比对,当前城市中所有运输设备的最大同时载客量小于城市人口分布信息中日常出行需求人口时,评价结果为否,反之则,评价结果为是。
更进一步地,所述评价模块下级设置有子模块,包括:
反馈单元,用于计算城市中所有运输设备的最大同时载客量与城市人口分布信息中日常出行需求人口的差值,并将计算所得差值向控制终端反馈;
其中,反馈单元运行以评价模块评价结果为否时,触发运行,运输设备包括:计程车及公交车,反馈单元运行状态下,以计程车及公交车的最大同时载客量计算反馈单元运行所得差值所需的计程车及公交车数量。
更进一步地,所述反馈单元中计算所得结果同步向控制终端反馈,反馈单元在计算反馈单元运行所得差值所需的计程车及公交车数量时,通过下式进行求取,公式为:
式中:m1、m2为计程车及公交车的数量;k1、k2为计程车及公交车的权重比例;c1、c2为计程车及公交车的最大同时载客量;
其中:k1、k2通过系统端用户手动设定,k1、k2的初始设定为1/2,即k1=1、k2=2。
更进一步地,所述配置模块运行时,评价模块评价结果为是状态下,配置模块应用的当前城市运输设备配置信息为当前城市运输设备配置信息中包含的运输设备数量,评价模块评价结果为否状态下,配置模块应用的当前城市运输设备配置信息为运输设备数量、m1及m2的合计值。
更进一步地,所述配置模块中执行的进行城市中各区域的运输设备配置,通过下式进行求取,公式为:
式中:为城市中目标区域的运输设备配置数量;/>为城市中运输设备的数量;为城市人口分布信息中目标区域日常出行需求人口比例;/>为城市人口分布信息中目标区域日常出行需求人口数量;/>及/>为计程车及公交车各自的最大载客量;其中,公式中/>的值整数部分,目标区域中运输设备中计程车及公交车的配置数量均为/>
更进一步地,所述重置模块中设置有运行周期,且通过系统端用户手动设定。
更进一步地,所述控制终端通过介质电性连接有采集模块,所述采集模块下级通过介质电性连接有上传单元及区分单元,所述采集模块通过介质电性连接有分析模块及评价模块,所述评价模块下级通过介质电性连接有反馈单元,所述反馈单元通过介质电性与控制终端相连接,所述评价模块通过介质电性连接有配置模块及重置模块。
有益效果
采用本发明提供的技术方案,与已知的公有技术相比,具有如下有益效果:本发明提供一种基于大数据分析的城市运输设备部署设计系统,该系统能够根据城市中各分区的人口分布进行分析,并参考当前城市运输设备的配置情况进行设计,为城市运输设备资源带来合理的分配,且运行的过程中,还能够进行一定的评定,通过评定结果,系统端用户可以精确的悉知,当前城市配置交通设备是否满足使用需求,若不满足,还能够进一步的获取到所需补充的运输设备的数量。
本发明在运行的过程中,能够以城市人口的年龄群体进行区分,以进一步的获取城市人口中有出行需求的人口数量及比例,从而以此为系统的运行提供必要的数据支持的同时,还对城市人口群体进行一定程度的分析,以便于提供城市运输设备的后期规划及设计的参考。
附图说明
为了更清楚地说明本发明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简单地介绍。显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为基于大数据分析的城市运输设备部署设计系统的结构示意图;
图中的标号分别代表:1、控制终端;2、采集模块;21、上传单元;22、区分单元;3、分析模块;4、评价模块;41、反馈单元;5、配置模块;6、重置模块。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,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他实施例,都属于本发明保护的范围。
下面结合实施例对本发明作进一步的描述。
实施例一 本实施例的基于大数据分析的城市运输设备部署设计系统,如图1所示,包括:
控制终端1,是系统的主控端,用于发出执行命令;
采集模块2,用于采集城市人口分布信息;
分析模块3,用于接收采集模块2中采集到的城市人口分布信息,分析城市人口分布信息中日常出行需求人口数量及比例;
评价模块4,用于获取当前城市运输设备配置信息,应用当前城市运输设备配置信息评价当前城市运输设备是否满足,城市人口分布信息中日常出行需求人口的出行需求;
配置模块5,用于接收评价模块4中获取到的当前城市运输设备配置信息,应用当前城市运输设备配置信息参考城市人口分布信息中日常出行需求人口数量及比例,进行城市中各区域的运输设备配置;
重置模块6,用于重置系统运行;
采集模块2下级设置有子模块,包括:
上传单元21,用于上传城市中各分区的人口信息;
区分单元22,用于设定年龄阈值,应用年龄阈值对城市中各分区的人口进行区分;
其中,区分单元22运行结果即采集模块2中采集到的城市人口分布信息,区分单元22中设定的年龄阈值通过系统端用户手动编辑设定,上传单元21及区分单元22在完成人口信息上传及区分后,对各自运行所得数据向采集模块2发送,于采集模块2中储存;
分析模块3中对日常出行需求人口数量及比例的分析以城市中各分区为最小处理单位进行处理,分析模块3在对日常出行需求人口数量进行分析时,通过下式计算求取,公式为:
式中:为日常出行需求人口数量;/>为目标城市分区中人口总量;/>为目标城市分区中目标群体比例系数;/>为目标城市分区中目标日常出行需求群体权重;/>为目标城市分区中目标群体的集合,i∈n;/>为修正指数;其中,日常出行需求人口比例为/>
配置模块5中执行的进行城市中各区域的运输设备配置,通过下式进行求取,公式为:
式中:为城市中目标区域的运输设备配置数量;/>为城市中运输设备的数量;为城市人口分布信息中目标区域日常出行需求人口比例;/>为城市人口分布信息中目标区域日常出行需求人口数量;/>及/>为计程车及公交车各自的最大载客量;其中,公式中/>的值整数部分,目标区域中运输设备中计程车及公交车的配置数量均为/>
在本实施例中,控制终端1控制采集模块2采集城市人口分布信息,并由分析模块3同步的接收采集模块2中采集到的城市人口分布信息,分析城市人口分布信息中日常出行需求人口数量及比例,评价模块4后置运行获取当前城市运输设备配置信息,应用当前城市运输设备配置信息评价当前城市运输设备是否满足,城市人口分布信息中日常出行需求人口的出行需求,再由配置模块5接收评价模块4中获取到的当前城市运输设备配置信息,应用当前城市运输设备配置信息参考城市人口分布信息中日常出行需求人口数量及比例,进行城市中各区域的运输设备配置,重置模块6于系统中实时运行进行重置系统运行的操作;
通过采集模块2下级设置的子模块,为采集模块2中城市人口分布信息的来源进行了限定及区分处理,从而为系统中后续模块的运行提供了必要的数据支持;
此外,由上式计算,能够对城市中的人口进行出现需求的分析,从而以有出行需求的人口作为系统运算处理的目标群体,从而使得系统输出的城市中各区域运输设备配置结果更加精确可靠。
实施例二
在具体实施层面,在实施例1的基础上,本实施例参照图1对实施例1中基于大数据分析的城市运输设备部署设计系统做进一步具体说明:
评价模块4中当前城市运输设备配置信息包括:运输设备数量、各运输设备的最大同时载客量,评价模块4在评价当前城市运输设备是否满足城市人口分布信息中日常出行需求人口的出行需求时,以当前城市中所有运输设备的最大同时载客量与城市人口分布信息中日常出行需求人口进行比对,当前城市中所有运输设备的最大同时载客量小于城市人口分布信息中日常出行需求人口时,评价结果为否,反之则,评价结果为是;
评价模块4下级设置有子模块,包括:
反馈单元41,用于计算城市中所有运输设备的最大同时载客量与城市人口分布信息中日常出行需求人口的差值,并将计算所得差值向控制终端1反馈;
其中,反馈单元41运行以评价模块4评价结果为否时,触发运行,运输设备包括:计程车及公交车,反馈单元41运行状态下,以计程车及公交车的最大同时载客量计算反馈单元41运行所得差值所需的计程车及公交车数量。
通过上述设置,能够使得系统在运行的过程中,能够对城市中当前配置的运输设备的数量是否符合使用需求进行评定,以便于为系统端用户提供更多的数据参考。
如图1所示,配置模块5运行时,评价模块4评价结果为是状态下,配置模块5应用的当前城市运输设备配置信息为当前城市运输设备配置信息中包含的运输设备数量,评价模块4评价结果为否状态下,配置模块5应用的当前城市运输设备配置信息为运输设备数量、m1及m2的合计值;
反馈单元41中计算所得结果同步向控制终端1反馈,反馈单元41在计算反馈单元41运行所得差值所需的计程车及公交车数量时,通过下式进行求取,公式为:
式中:m1、m2为计程车及公交车的数量;k1、k2为计程车及公交车的权重比例;c1、c2为计程车及公交车的最大同时载客量;
其中:k1、k2通过系统端用户手动设定,k1、k2的初始设定为1/2,即k1=1、k2=2。
通过上述公式,能够使得系统在评定城市中运输设备不满足城市人口出行需求时,对所缺运输设备的数量进行计算,以便于系统端用户为适应人口出行需求而在城市中增设运输设备时,明确指定的增设数量。
如图1所示,述重置模块6中设置有运行周期,且通过系统端用户手动设定。
如图1所示,控制终端1通过介质电性连接有采集模块2,采集模块2下级通过介质电性连接有上传单元21及区分单元22,采集模块2通过介质电性连接有分析模块3及评价模块4,评价模块4下级通过介质电性连接有反馈单元41,反馈单元41通过介质电性与控制终端1相连接,评价模块4通过介质电性连接有配置模块5及重置模块6。
综上而言,上述实施例中系统能够根据城市中各分区的人口分布进行分析,并参考当前城市运输设备的配置情况进行设计,为城市运输设备资源带来合理的分配,且运行的过程中,还能够进行一定的评定,通过评定结果,系统端用户可以精确的悉知,当前城市配置交通设备是否满足使用需求,若不满足,还能够进一步的获取到所需补充的运输设备的数量;并且,系统在运行的过程中,能够以城市人口的年龄群体进行区分,以进一步的获取城市人口中有出行需求的人口数量及比例,从而以此为系统的运行提供必要的数据支持的同时,还对城市人口群体进行一定程度的分析,以便于提供城市运输设备的后期规划及设计的参考。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不会使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.基于大数据分析的城市运输设备部署设计系统,其特征在于,包括:
控制终端(1),是系统的主控端,用于发出执行命令;
采集模块(2),用于采集城市人口分布信息;
分析模块(3),用于接收采集模块(2)中采集到的城市人口分布信息,分析城市人口分布信息中日常出行需求人口数量及比例;
评价模块(4),用于获取当前城市运输设备配置信息,应用当前城市运输设备配置信息评价当前城市运输设备是否满足,城市人口分布信息中日常出行需求人口的出行需求;
配置模块(5),用于接收评价模块(4)中获取到的当前城市运输设备配置信息,应用当前城市运输设备配置信息参考城市人口分布信息中日常出行需求人口数量及比例,进行城市中各区域的运输设备配置;
重置模块(6),用于重置系统运行。
2.根据权利要求1所述的基于大数据分析的城市运输设备部署设计系统,其特征在于,所述采集模块(2)下级设置有子模块,包括:
上传单元(21),用于上传城市中各分区的人口信息;
区分单元(22),用于设定年龄阈值,应用年龄阈值对城市中各分区的人口进行区分;
其中,所述区分单元(22)运行结果即采集模块(2)中采集到的城市人口分布信息,区分单元(22)中设定的年龄阈值通过系统端用户手动编辑设定,上传单元(21)及区分单元(22)在完成人口信息上传及区分后,对各自运行所得数据向采集模块(2)发送,于采集模块(2)中储存。
3.根据权利要求1所述的基于大数据分析的城市运输设备部署设计系统,其特征在于,所述分析模块(3)中对日常出行需求人口数量及比例的分析以城市中各分区为最小处理单位进行处理,分析模块(3)在对日常出行需求人口数量进行分析时,通过下式计算求取,公式为:
式中:/>为日常出行需求人口数量;/>为目标城市分区中人口总量;/>为目标城市分区中目标群体比例系数;/>为目标城市分区中目标日常出行需求群体权重;/>为目标城市分区中目标群体的集合,i∈n;/>为修正指数;其中,日常出行需求人口比例为/>
4.根据权利要求1所述的基于大数据分析的城市运输设备部署设计系统,其特征在于,所述评价模块(4)中当前城市运输设备配置信息包括:运输设备数量、各运输设备的最大同时载客量,评价模块(4)在评价当前城市运输设备是否满足城市人口分布信息中日常出行需求人口的出行需求时,以当前城市中所有运输设备的最大同时载客量与城市人口分布信息中日常出行需求人口进行比对,当前城市中所有运输设备的最大同时载客量小于城市人口分布信息中日常出行需求人口时,评价结果为否,反之则,评价结果为是。
5.根据权利要求1所述的基于大数据分析的城市运输设备部署设计系统,其特征在于,所述评价模块(4)下级设置有子模块,包括:
反馈单元(41),用于计算城市中所有运输设备的最大同时载客量与城市人口分布信息中日常出行需求人口的差值,并将计算所得差值向控制终端(1)反馈;
其中,反馈单元(41)运行以评价模块(4)评价结果为否时,触发运行,运输设备包括:计程车及公交车,反馈单元(41)运行状态下,以计程车及公交车的最大同时载客量计算反馈单元(41)运行所得差值所需的计程车及公交车数量。
6.根据权利要求5述的基于大数据分析的城市运输设备部署设计系统,其特征在于,所述反馈单元(41)中计算所得结果同步向控制终端(1)反馈,反馈单元(41)在计算反馈单元(41)运行所得差值所需的计程车及公交车数量时,通过下式进行求取,公式为:
式中:m1、m2为计程车及公交车的数量;k1、k2为计程车及公交车的权重比例;c1、c2为计程车及公交车的最大同时载客量;
其中:k1、k2通过系统端用户手动设定,k1、k2的初始设定为1/2,即k1=1、k2=2。
7.根据权利要求1所述的基于大数据分析的城市运输设备部署设计系统,其特征在于,所述配置模块(5)运行时,评价模块(4)评价结果为是状态下,配置模块(5)应用的当前城市运输设备配置信息为当前城市运输设备配置信息中包含的运输设备数量,评价模块(4)评价结果为否状态下,配置模块(5)应用的当前城市运输设备配置信息为运输设备数量、m1及m2的合计值。
8.根据权利要求1所述的基于大数据分析的城市运输设备部署设计系统,其特征在于,所述配置模块(5)中执行的进行城市中各区域的运输设备配置,通过下式进行求取,公式为:
式中:/>为城市中目标区域的运输设备配置数量;/>为城市中运输设备的数量;/>为城市人口分布信息中目标区域日常出行需求人口比例;为城市人口分布信息中目标区域日常出行需求人口数量;/>及/>为计程车及公交车各自的最大载客量;其中,公式中/>的值整数部分,目标区域中运输设备中计程车及公交车的配置数量均为/>
9.根据权利要求1所述的基于大数据分析的城市运输设备部署设计系统,其特征在于,所述重置模块(6)中设置有运行周期,且通过系统端用户手动设定。
10.根据权利要求1所述的基于大数据分析的城市运输设备部署设计系统,其特征在于,所述控制终端(1)通过介质电性连接有采集模块(2),所述采集模块(2)下级通过介质电性连接有上传单元(21)及区分单元(22),所述采集模块(2)通过介质电性连接有分析模块(3)及评价模块(4),所述评价模块(4)下级通过介质电性连接有反馈单元(41),所述反馈单元(41)通过介质电性与控制终端(1)相连接,所述评价模块(4)通过介质电性连接有配置模块(5)及重置模块(6)。
CN202310777750.9A 2023-06-29 2023-06-29 基于大数据分析的城市运输设备部署设计系统 Pending CN116502879A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310777750.9A CN116502879A (zh) 2023-06-29 2023-06-29 基于大数据分析的城市运输设备部署设计系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310777750.9A CN116502879A (zh) 2023-06-29 2023-06-29 基于大数据分析的城市运输设备部署设计系统

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN116502879A true CN116502879A (zh) 2023-07-28

Family

ID=87317036

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202310777750.9A Pending CN116502879A (zh) 2023-06-29 2023-06-29 基于大数据分析的城市运输设备部署设计系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN116502879A (zh)

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114943456A (zh) * 2022-05-31 2022-08-26 北京邮电大学 资源的调度方法、装置、电子设备及存储介质
WO2022222632A1 (zh) * 2021-04-19 2022-10-27 腾讯科技(深圳)有限公司 交通仿真方法、装置、计算机设备和存储介质
CN115412857A (zh) * 2022-08-24 2022-11-29 浙江大学 一种居民出行信息预测方法
CN115829633A (zh) * 2023-02-16 2023-03-21 中测智联(深圳)科技有限公司 基于大数据城市新能源载具分布的充电桩设计系统

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022222632A1 (zh) * 2021-04-19 2022-10-27 腾讯科技(深圳)有限公司 交通仿真方法、装置、计算机设备和存储介质
CN114943456A (zh) * 2022-05-31 2022-08-26 北京邮电大学 资源的调度方法、装置、电子设备及存储介质
CN115412857A (zh) * 2022-08-24 2022-11-29 浙江大学 一种居民出行信息预测方法
CN115829633A (zh) * 2023-02-16 2023-03-21 中测智联(深圳)科技有限公司 基于大数据城市新能源载具分布的充电桩设计系统

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
RONGGE GUO等: "Exploring Potential Travel Demand of Customized Bus Using Smartcard Data", 《INTELLIGENT TRANSPORTATION SYSTEMS CONFERENCE》, pages 2645 - 2650 *
孙山;李文权;: "考虑人口结构变化的城市客运机动车辆发展规模研究", 交通运输工程与信息学报, no. 02, pages 89 - 94 *

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106875066B (zh) 用车出行行为的预测方法、装置、服务器以及存储介质
CN107086935B (zh) 基于wifi ap的人流量分布预测方法
CN104424812B (zh) 一种公交到站时间预测系统和方法
CN106529711B (zh) 用户行为预测方法及装置
CN101853291A (zh) 基于数据流的车辆故障诊断方法
Reddy et al. Bus travel time prediction under high variability conditions
JP2022050380A (ja) 車両を監視する方法、装置、電子機器、記憶媒体、コンピュータプログラム及びクラウド制御プラットフォーム
CN113505537A (zh) 楼宇能耗检测方法、装置、计算机设备和存储介质
CN105654711B (zh) 一种公交车乘客识别方法及系统
CN112744050A (zh) 模型训练方法、空调控制方法、装置、设备及存储介质
CN112565468B (zh) 一种驾驶场景识别方法及其系统
CN111626578A (zh) 物流货车的调配方法、装置、设备及存储介质
CN116502879A (zh) 基于大数据分析的城市运输设备部署设计系统
CN114091336A (zh) 一种空调调节方法、装置、车辆及存储介质
CN103791908B (zh) 用于更新和用于检验导航数据库的数据记录的方法
CN109961085B (zh) 基于贝叶斯估计的航班延误预测模型的建立方法及装置
CN112183161B (zh) 人脸数据库的处理方法、装置及设备
CN107391728B (zh) 数据挖掘方法以及数据挖掘装置
CN110826943A (zh) 判断是否需要进行配车及确定公交配车数的方法及相关设备
CN111680707A (zh) 基于公交系统的刷卡数据分析方法、电子终端及存储装置
CN112835701B (zh) 一种基于云计算的数据信息化采集和分析系统及方法
CN110718087B (zh) 数据融合处理方法及装置
CN112509190B (zh) 基于屏蔽门客流计数的地铁车辆断面客流统计方法
CN111368784B (zh) 一种目标识别方法、装置、计算机设备和存储介质
US11520080B2 (en) Processing apparatus and processing method

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication

Application publication date: 20230728