地铁流量分析与预测

促进城市智慧交通的快速发展,为缓解城市交通拥堵状况,改善交通环境创造无限可能。

地铁流量分析与预测

由于轨道建设具有工期长、投资高、运营成本大等特点,因此有必要进行轨道客流预测,才能从定量的角度进行经济、环境和社会等各个角度的分析和评价,进而评价轨道建设项目的可行性和实施效益。对客流的动态变化进行实时跟踪和系统分析,掌握客流变化规律是轨道交通系统运输组织工作得以顺利进行的前提。

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SaCa RealRec数据科学平台
提高企业构建智能应用的能力以及效率,简化复杂机器学习算法的使用成本,帮助企业实现信息数据化、模型化的商业模式。

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北京地铁流量分析与预测平台

在轨道交通系统的运营过程中,SaCa RealRec对客流的动态变化进行实时跟踪和系统分析,掌握客流变化规律,保障轨道交通系统运输组织工作得以顺利进行。

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如何提升地铁运营效率,确保项目交付的及时监控?

答:城市轨道交通需求不断增加,相应的地铁项目、城域铁路项目需求也随之暴增。依托SaCa RealRec数据科学平台对轨道交通用户出行多维度数据进行分析挖掘,提取出与用户进站的相关因素,并通过机器学习算法对用户出行数据建模,从而达到对用户进站站点进行实时监控预测。为决策层、管理层提供轨交运行洞察分析,提升地铁运营效率,确保项目交付的及时监控。

依托SaCa RealRec数据科学平台对轨道交通用户出行多维度数据进行分析挖掘,提取出与用户进站的相关因素。通过SaCa RealRec数据科学平台强大的分布式计算能力,可以为每一卡用户构建个性化的预测模型,从而达到对用户进站站点进行实时监控预测。根据评估结果的反馈,可以指导运营人员对决策树构建过程进行优化,此外平台实现了对用户进站预测97.9%的准确率,大大提高了用户出行行为的预测能力。

东软SaCa RealRec数据科学平台是一款提供人工智能机器学习与预测分析服务的产品,可通过全流程、可视化的特征分析、模型构建评估和部署应用等功能,将纷繁复杂的机器学习算法变得更加简单,让业务数据分析人员快速拥有数据深度分析的能力,使企业或行业业务模型的构建更加得心应手,大大提高企业智能应用的构建能力和效率。目前,东软SaCa RealRec数据科学平台已经广泛应用于金融、教育、媒体、交通、医疗等多个行业,真正帮助客户实现数字化转型,挖掘数据背后的潜在价值。

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