1、“.....而列车出发后还存在的地址定义为下车乘客。,剔除探测到多次的地址,完成所有数据的去重。拥堵点客流估计模型关键路径走行时间探测方法本文的未来的第周期区域的车站客流指标,用给定的训练集学习率进行网络的训练。随着迭代次数增加训练集误差逐步减小。最终满足输出误差将预测出来的结果进行估计精度分析,本次实证分析估计值与实际值的对比分析图见图。图乘客站厅关键路径走行时间对比图从图可见预测走行时间曲线与实际走行时间曲线的重合度较高,预测结果的绝对误差值为左右,在可接受的预测误差阈值以内,说明该模型的说明该模型的预测精度较高,稳定性较好。结人占据空间行人密度人确定客流拥堵指数客流在地铁站内的各项数据指标,主要参考了反映我国国情的行人交通,结合文献对我国多地铁站的服务水平调查评估,并结合已有的服务平等级划分标准......”。

2、“.....图探针采集数据过滤前后对比图从上图中可见,筛选前采集得到的源数据量较筛选后的数据多且曲线的走势曲折,波动性大,说明源数据并不符合实际客流数探测区域的面积为区域长度为区域宽度为区域内的行人数量为单位宽度流率人为时间内通过区域内断面的行人数量。而行人密度与行人占据空间互为倒数。据统计,我国成年人静止时垂直投影面积约为。由专家的实验统计可知,行人与行人或设施之间需要保持定距离的缓冲空间,其最低要求范围为行人在楼梯通道内行走时需要的活动空间,当行人占据空间在时,行走速度严重受到限制,当行人占据空间在以上时,行人以正常速智能客流探测与预警方法及实证研究原稿地址经过该路径上关键探针点的时间差,并统计分析其的百分位水平值。客流筛选算法为筛除干扰数据识别有效的地址,本文创建了种新型的探针地址筛选方法首先我们根据发车间隔时间,确定每分钟为个周期,分别收集站厅层和站台层的全部的探针数据......”。

3、“.....据此可筛除探针捕获的非移动设备,如员工携带具有或蓝牙功能的设备以及测试期间未移动的任何其他智能设备与分钟为周期,把探测到行人行走时间作为输入层,根据数据的特性设置,设置相应的初始参数如表所示。表网络基本参数设置输入层隐层输出层个节点隐层传递函数型正切函数输出传递函数使用函数使得网络的输出误差在内输出融合后的未来的第周期区域的车站客流指标,用给定的训练集学习率进行网络的训练。随着迭代次数增加训练集误差逐步减小。最终满足输出误差将预测出来的结果进行估计精度分析,本次实证分析估计值与实际就消失不见地址定义为上车乘客,删除将在列车到达前未被探测到,而列车出发后还存在的地址定义为下车乘客。,剔除探测到多次的地址,完成所有数据的去重。拥堵点客流估计模型关键路径走行时间探测方法本文应用统计分析法来探测时段乘客通过关键路径的走行时间,步骤如下首先......”。

4、“.....从而获得各手机通过探针的准确时刻。计算各条路径上同应对方案设计以北京西站为例中国安全生产科学技术,冯冬焕城市轨道交通大客流安全评估关键技术研究东南大学,李得伟行人交通人民交通出版社,高见,袁得嵛基于探针的预警系统设计与研究中国人民公安大学学报自然科学版,张浩,赵千川蓝牙手机室内定位系统计算机应用,项目项目编号项目资助本课题得到上海工程技术大学市级大学生创新项目的资助作者简介刘壮壮,男,河南濮阳,本科在读,交通运输专业。吴凡点拥堵点客流量对比图本文提出了本文基于目前城市轨道交通车站面临高峰客流在些拥堵点容易产生安全隐患及缺乏有效的客流量采集手段的背景下,使用两种较为有效经济的采集设备和蓝牙探针到车站进行客流数据的采集,并通过研究同类论文以及实际调研确定了客流量拥堵点指标。但在些复杂的大型换乘车站,车站客流的流性大拥堵点较多,不易探测关键路径走行时间以及各种客流的客流量......”。

5、“.....上海市,本科在读交通运输专业。智能客流探测与预警方法及实证研究原稿。图探针采集数据过滤前后对比图从上图中可见,筛选前采集得到的源数据量较筛选后的数据多且曲线的走势曲折,波动性大,说明源数据并不符合实际客流数据的情况筛选后的数据曲线波动小,走势平缓,符合实际客流情况,说明设计的客流数据筛选算法较为合理。预测关键路径客流走行时间根据上文的关键路径走行时间探测方法乘客关键路径走行时间,以,并且被其他站内探针也探测到的地址视为进战乘客将最后次被出入口探针探测到地址时间距周期末时间差已超过的定义该乘客为出站乘客,删除将在列车到达前被探测到,而列车出发后就消失不见地址定义为上车乘客,删除将在列车到达前未被探测到,而列车出发后还存在的地址定义为下车乘客。,剔除探测到多次的地址,完成所有数据的去重......”。

6、“.....确定每分钟为个周期,分别收集站厅层和站台层的全部的探针数据。时间间隔内重复出现的地址,据此可筛除探针捕获的非移动设备,如员工携带具有或蓝牙功能的设备以及测试期间未移动的任何其他智能设备与距离的关系表,如表。低于的设备,为的设备大约对应于距离探针的,据此可筛除非站内或距离拥堵进行检测去重。将仅被出入口处探针探测到的地址定义为站外乘客仅被站台层的探针探测到地址为未下车乘客,将其删除。如果学习速率过低,会拉长训练时间,降低收敛速度如果学习速率过高,会造成调整量加大,使得训练过程出现剧烈抖动。综上,为使系统更加稳定,我们会在满足训练要求的前提下尽可能降低学习效率。学习速率可以凭借经验选取之间的值。建立行人走行时间估计模型行人走行时间估计模型是种基于复合神值的对比分析图见图。图乘客站厅关键路径走行时间对比图从图可见预测走行时间曲线与实际走行时间曲线的重合度较高......”。

7、“.....在可接受的预测误差阈值以内,说明该模型的说明该模型的预测精度较高,稳定性较好。行人密度是指在道路或排队区域内单位面积的平均行人数量,般用区域人数和区域面积的比值表示,单位宽度流率是指人行道单位有效宽度平均通过的行人数量。行人密度单位宽度流率式中为行人密度人为女,上海市,本科在读交通运输专业。智能客流探测与预警方法及实证研究原稿。图探针采集数据过滤前后对比图从上图中可见,筛选前采集得到的源数据量较筛选后的数据多且曲线的走势曲折,波动性大,说明源数据并不符合实际客流数据的情况筛选后的数据曲线波动小,走势平缓,符合实际客流情况,说明设计的客流数据筛选算法较为合理。预测关键路径客流走行时间根据上文的关键路径走行时间探测方法乘客关键路径走行时间,以地址经过该路径上关键探针点的时间差,并统计分析其的百分位水平值。客流筛选算法为筛除干扰数据识别有效的地址......”。

8、“.....确定每分钟为个周期,分别收集站厅层和站台层的全部的探针数据。时间间隔内重复出现的地址,据此可筛除探针捕获的非移动设备,如员工携带具有或蓝牙功能的设备以及测试期间未移动的任何其他智能设备与,项目项目编号项目资助本课题得到上海工程技术大学市级大学生创新项目的资助作者简介刘壮壮,男,河南濮阳,本科在读,交通运输专业。吴凡,女,上海市,本科在读交通运输专业。智能客流探测与预警方法及实证研究原稿。,并且被其他站内探针也探测到的地址视为进战乘客将最后次被出入口探针探测到地址时间距周期末时间差已超过的定义该乘客为出站乘客,删除将在列车到达前被探测到,而列车出发智能客流探测与预警方法及实证研究原稿点较远的设备。,步骤如下第步以第到第的地址创建第个循环块第步检测第与第个循环块中是否出现相同的地址,若重复则剔除第步以第到第的地址创建第个循环块,并检测第与第个循环块,若重复则剔除......”。

9、“.....将仅被出入口处探针探测到的地址定义为站外乘客仅被站台层的探针探测到地址为未下车乘客,将其删地址经过该路径上关键探针点的时间差,并统计分析其的百分位水平值。客流筛选算法为筛除干扰数据识别有效的地址,本文创建了种新型的探针地址筛选方法首先我们根据发车间隔时间,确定每分钟为个周期,分别收集站厅层和站台层的全部的探针数据。时间间隔内重复出现的地址,据此可筛除探针捕获的非移动设备,如员工携带具有或蓝牙功能的设备以及测试期间未移动的任何其他智能设备与定的精度要求。为了对建立拥堵点客流估计模型的进行验算,选取上海市南京东路地铁站作为探针设备采集客流数据的测试车站,以验证模型的有效性及应用性。豫园站地铁站调查研究位于上海市黄浦区河南南路福佑路,福佑门小商品市场对面,濒临豫园及上海城隍庙。豫园地铁站的客流主要以旅游性的客流为主,出现的明显高峰客流......”。