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龙图腾网获悉北京交通大学申请的专利突发事件下考虑城轨乘客动态行为的信息诱导方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118898365B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410973990.0，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权突发事件下考虑城轨乘客动态行为的信息诱导方法及系统是由姚恩建;于丁原;刘莎莎;刘唯伊;郭东博设计研发完成，并于2024-07-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本突发事件下考虑城轨乘客动态行为的信息诱导方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种突发事件下考虑城轨乘客动态行为的信息诱导方法及系统，属于轨道交通运营管理技术领域，考虑乘客等待过程，动态更新个性化异质诱导信息，构建多阶段动态行为模型观察乘客的马尔可夫决策变化；界定突发事件下不同受影响类型客流并为其构建备选出行方案集，估计诱导时间单元下的动态客流需求；构建基于双层规划的动态客流诱导信息发布方案优化模型，输出分时客流诱导信息的最优推荐方案，实现线网断面客流均衡及乘客广义出行成本最小化。本发明揭示城轨运营突发事件下乘客的动态行为机理，结合其备选出行方案集分析需求在线网随时间的动态演化特征，兼顾运营效率及安全理念，实现对诱导信息发布方案效果的精准优化并开发相应系统。

本发明授权突发事件下考虑城轨乘客动态行为的信息诱导方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种突发事件下考虑城轨乘客动态行为的信息诱导方法，其特征在于，包括： 考虑乘客等待过程，动态发布个性化异质诱导信息，利用行为样本数据构建运营突发事件下乘客的动态行为选择模型；包括：通过动态离散选择模型建模城轨运营突发事件下乘客的动态行为过程，研究乘客在持续等待中随时做出的替代出行选择；乘客在多阶段决策中会形成行为的经验惯性，通过构建行为的马尔可夫依存关系确定乘客选择经验惯性及内生性偏好对行为的影响，通过改变动态行为模型结构以解决动态决策中存在的状态依赖性与序列相关性问题，动态行为选择模型结构为其中，Uint为出行者n在t时间下选择方案i的效用，Vint为t时间下的固定效用，为滞后变量，衡量出行者n在t-1时间下选择方案i对其t时间效用的影响，αin为代理效应，衡量出行者n不随时间变化的内生长期偏好，由初始决策及外生解释变量构成，ε′int为其余未观察到的短期随机因素；相应概率求解公式为其中，yin0为初次选择，yint-1为t-1时间下的选择，yint为t时间下的选择，为外生解释变量，Pyint|yin0,yint-1,αn为考虑初次选择和前次选择下使用代理效应修正的logit模型概率，遵循正态分布； 搜索突发事件下城轨线网所有起讫点间的有效路径，界定不同受影响类型的客流并为其构建备选出行方案集，同时基于乘客的动态行为反馈推演线网层面客流的演化规律，估计诱导时间单元下的动态客流需求； 构建基于双层规划的动态客流诱导信息发布方案优化模型，输出各时段单元发布的诱导信息推荐方案；其中，基于双层规划的动态客流诱导信息发布方案优化模型以线网断面客流分布最均衡及乘客广义出行成本最小为优化目标： 其中，Z1为断面满载率Theil指数，T为控制时段集合，L为线路集合，E为断面集合，El为第l条线路的断面集合，为所有断面满载率加和，为第l条线路中所有断面的满载率加和，n为断面总数，nl为第l条线路中的断面数量，为第l条线路中断面l,e的满载率，Z2为乘客广义出行总成本，W为OD对集合，W1，W2，W3，W4，W5分别表示受影响类型1-5的OD对，R为备选方案集合，qw,rt为t时段，OD对w中，选择备选方案r的客流量，Xw,r,gt为t时段，OD对w中，备选方案r的第g个属性值，μr,g为备选方案r的第g个属性值对应的广义出行成本，其中，上层为诱导信息发布方案双目标优化模型，下层为城轨突发事件下的客流分配模型并将分配结果反馈至上层模型，通过上层诱导信息发布方案双目标优化模型和下层城轨突发事件下的客流分配模型间的反复迭代得到最优诱导方案。

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