林鹏飞
- 作品数：24 被引量：58H指数：5
- 供职机构：北京工业大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金北京市科技新星计划教育部重点实验室开放基金更多>>
- 相关领域：交通运输工程自动化与计算机技术文化科学建筑科学更多>>
- 基于特征图谱的区域出租车出行需求分布特征研究被引量：1
- 2018年
- 以北京为例,基于出租车计价器数据和GPS数据,提取各活动空间的出租车需求发生、吸引强度,选取载客热点交通小区作为典型居民活动空间.采用主成份分析法实现数据降维,并采用Canopy-K means聚类方法,将典型活动空间划分为6类,包括居住地、就业区、商业娱乐区、旅游景区、交通枢纽区及综合型区域.采用特征图谱表征方法,分析了不同类型活动空间出租车出行需求分布时空特征.研究对于掌握区域出租车出行需求产生和吸引的时空分布特征与预测、改善出租汽车运输服务质量,具有重要的意义.
- 王媛梁泉翁剑成林鹏飞
- 关键词：出租车客流分布
- 一种基于运行数据的多维度城市公交运行服务可靠度评价方法
- 本发明公开了基于运行数据的多维度城市公交运行服务可靠度评价方法，包括1)在公交线网中选取待评价样本线路；2)采集样本线路的公交到站数据并进行预处理；3)计算城市公交运行服务可靠度，包括基于站点的到站间隔可靠度、基于站点区...
- 翁剑成孔宁张梦媛钱慧敏林鹏飞
- 文献传递
- 高速公路ETC系统环境效益测算方法
- 本发明公开了高速公路ETC系统环境效益测算方法，调查现有办理ETC业务的各种类型的车辆的类型、油耗和排量；采用雷达测速和单点观测相结合的测速方法调查各个收费场站，掌握车辆经过不同类型收费车道时全程的速度变化；根据收费站广...
- 翁剑成林鹏飞陈智宏王茹刘力力
- 文献传递
- 一种公共交通乘客出行行为时空语义相似性度量方法
- 本发明公开了一种公共交通乘客出行行为时空语义相似性度量方法，该方法的实施步骤包括：(1)基于乘客的刷卡数据提取出发地、出发时间、出行方式、活动类型和目的地5类出行属性，进而构建公共交通乘客个体出行序列；(2)将乘客出行序...
- 林鹏飞张云飞翁剑成王茂林李文杰
- 城市轨道换乘站客流拥塞风险识别方法被引量：3
- 2018年
- 大城市轨道交通的迅猛发展令轨道客流逐年攀升,换乘站点已成为城市大规模客流的主要集散地,由此带来了客流拥塞的安全隐患.本文旨在研究轨道换乘站客流拥塞风险的识别方法.基于实时回传的AFC数据,提取轨道换乘站客流,并在时变特征分析的基础上将客流划分为3类:进站客流、出站客流和换乘客流,将对应的客流量选取为客流拥塞风险评价指标.将轨道的运营时间(05:00—23:00)以15 min为最小单元细分为72个时段,基于灰色聚类构建轨道换乘站客流拥塞风险评价模型,实现对轨道换乘不同时段客流拥塞风险等级的识别.应用该方法对北京市东直门轨道换乘站的客流拥塞风险进行评价,验证了该方法的有效性.
- 涂强翁剑成林鹏飞王媛
- 关键词：灰色聚类
- 一种考虑多因素影响的日维度区域交通指数预测方法
- 本发明公开了一种考虑多因素影响的日维度区域交通指数预测方法，包括：划分并聚合区域；区域交通指数原始数据预处理；考虑多因素影响，在日维度下的区域交通指数预测。本发明的具体技术方案为：在交通小区划分的基础上，将具备相同集聚性...
- 翁剑成邸小建林鹏飞王晶晶付宇毛力增
- 文献传递
- 一种基于时间聚合的公交运营时段划分及单程点推荐方法
- 本发明公开了基于时间聚合的公交运营时段划分及单程点推荐方法，包括以下步骤：1)公交车全球卫星定位数据预处理，包括公交车单程时间提取，公交车全球卫星定位数据标准化处理，线路公交车单程时间数据筛选与剔除；2)运营时间段初步分...
- 翁剑成王茂林林鹏飞马思雍钱慧敏
- 面向运营管理的多粒度省际客运需求预测方法
- 2017年
- 客运量是表征省际客运需求,开展行业运营管理的基础指标。为增强省际客运行业运营管理水平,提高旅客出行效率和应急保障能力,建立面向省际客运运营管理的年客运量和节假日客运量的多粒度预测模型。在影响因素与省际年客运量关联度分析的基础上,构建基于BP神经网络的年客运量预测模型。考虑特殊节假日的影响特征,提出了指数平滑与季节模型相结合的节假日客运量组合预测模型,实现节假日总客运量、日客运量的预测。以北京的实际数据为例,对预测模型进行精度验证。结果表明,年客运量预测模型的平均相对误差为0.15%,春运期间每日客运量预测模型的平均相对误差为6.7%,能较好地体现客运量在不同阶段的变化趋势,具有良好的稳定性。
- 祁昊翁剑成林鹏飞刘文韬徐硕
- 关键词：城市交通BP神经网络指数平滑法
- 公共交通乘客个体活动链的日相似性研究被引量：5
- 2020年
- 刷卡数据为研究公共交通乘客长期出行规律提供了数据基础.利用北京市2018年4~5月的刷卡数据,通过提取乘客活动地,推断居住地位置和识别活动类型3个步骤构建乘客个体活动链;基于PrefixSpan算法提取普通卡、老年卡、学生卡乘客活动链的频繁序列模式,采用Levenshtein距离度量3类乘客活动链日维度的相似性.结果表明:每类用户中约70%乘客的频繁活动序列是对称模式;普通卡和学生卡用户的相似性高于老年卡用户,平均值分别为0.645、0.649和0.530;3类乘客的工作日与非工作日活动链具有明显差异,而工作日之间或非工作日之间具有较高相似性.本文有助于定量解析公共交通乘客的出行活动规律,为科学优化公共交通服务提供依据.
- 林鹏飞翁剑成胡松荆云琪尹宝才
- 关键词：智能交通PREFIXSPAN算法
- 基于刷卡数据的轨道交通加权网络结构特征被引量：8
- 2020年
- 首先,采用乘客刷卡数据和P空间法构建了加权有向网络。其次,利用改进的度中心性、接近中心性、中介中心性以及PageRank值识别加权网络中的重要节点和边。再次,采用Infomap算法根据乘客出行需求分布将加权网络划分为若干社团,辨识网络中客流的交互关系。最后,以北京市轨道交通网络为例,对本文方法的有效性进行验证,结果表明,本文方法可以有效地辨识加权网络中的关键节点、区间和社团结构,为保障轨道交通系统运营管理提供了支撑。
- 林鹏飞翁剑成付宇尹宝才
- 关键词：交通运输系统工程复杂网络轨道交通社团发现
