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關注 | 廣陌-觀行智能體投入使用:實現全國跨區(qū)域人員流動量分析預測

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編者按

為服務國家城鎮(zhèn)化與區(qū)域一體化發(fā)展背景下日益多元的跨區(qū)域人員流動管理需求,公路院中路高科集團公司牽頭,與北京航空航天大學BIGSCITY實驗室聯合研發(fā)“廣陌-觀行智能體(ROAM,Regional OD Agent for Mobility analysis)”。該智能體以大模型技術為驅動,實現對全國跨區(qū)域人員流動數據的自然語言對話式查詢、統計分析與趨勢預測,為春運、重大節(jié)假日及極端天氣下的客流研判與運力調度提供智能化決策支持,并于近期正式投入使用。

隨著我國城鎮(zhèn)化進程加快和區(qū)域經濟一體化深入推進,跨區(qū)域人員流動規(guī)模持續(xù)擴大,流動頻率顯著增加。面對春運、重大節(jié)假日、極端天氣等關鍵時段客流調控與應急指揮的復雜挑戰(zhàn),傳統人工統計與菜單式系統已難以滿足實時研判、精準預測和靈活交互的需求。如何準確把握人員流動的規(guī)模、結構和主通道,已經成為交通管理和應急指揮的核心問題之一。

公路院中路高科集團公司依托近些年承擔交通運輸部客流監(jiān)測與分析任務的經驗積累,在已有“綜合運輸研判賦能平臺”(圖1)基礎之上,聯合北航BIGSCITY實驗室,進一步構建了廣陌-觀行智能體,共同推動“分析系統”向“智能體”升級。該智能體將大模型、OD 預測模型與行業(yè)數據能力結合,實現從“看報表、跑模型”向“對話式研判”的升級,交互方式從“菜單式”轉向“自然語言對話”。業(yè)務人員不再需要記住復雜的菜單路徑和查詢參數,只需提出問題,分析流程從“人工串聯”轉為“智能一體化編排”,這意味著,原本分散在大屏系統、模型平臺和人工研判環(huán)節(jié)中的能力,被統一封裝進一個可對話、可解釋、可部署的智能體中。

圖1 綜合運輸研判賦能平臺

整體架構

廣陌-觀行智能體以“用戶交互層—智能體層—服務層—數據層”四層架構為支撐(圖2),結合微服務化設計,使各模塊高內聚、低耦合。

圖2 系統架構圖

1.用戶交互層:提供多會話管理、示例引導、實時可視化等功能,降低業(yè)務人員使用門檻。

2.智能體層:基于ReAct(推理-行動)范式,通過大模型實現意圖識別、任務分解與多步工具調用,具備自動糾錯與上下文記憶能力。

3.服務層:基于FastAPI封裝基礎數據查詢、統計分析、預測服務等API,為智能體提供穩(wěn)定可靠的工具集。

4.數據層:通過多源數據融合與標準化處理,構建統一的OD數據底座,支撐時空數據的高效查詢與聚合。

核心功能

1.全國、省、都市圈、城市級別客流OD矩陣預測與峰值預測能力

預測未來一年全國、省份、都市圈及具體城市在未來關鍵時段(如春運、國慶等)的OD客流矩陣,并精準鎖定各層級的客流峰值規(guī)模及出現時間、變化趨勢,為運力調度提供前瞻性依據。

2.省際-省內熱門通道預測與多維度流量分析能力

支持未來一年全國及區(qū)域范圍內的熱門出行通道預測,例如省際熱門出行主干通道TOP30與省內熱門出行核心通道TOP10的預測與排序,并能結合時間趨勢、方向性流量進行多維度對比分析,清晰揭示人口流動的主干通道與動態(tài)規(guī)律。

3.極端天氣及突發(fā)事件影響下的研判能力

用戶可通過自然語言直接發(fā)起極端天氣下的復雜查詢,如“河南湖北等省份有冰雪凍雨天氣,影響的出行人員出行強度指數多大”,系統自動解析意圖、調用數據與預測模型,并生成包含結構化結論、可視化圖表在內的綜合研判結果,輔助預防極端天氣帶來的負面影響。

4.歷史研判結果智能檢索與多期對比分析能力

集成歷年客流研判結果知識庫,支持基于語義的智能檢索與多期數據對比分析。用戶可查詢歷史同期客流特征、重大事件影響評估等內容,實現歷史研判經驗的持續(xù)積累與復用,提升決策的延續(xù)性與科學性。

應用前景

該智能體系統的實施應用將顯著提升跨區(qū)域人員流動監(jiān)測與管理的整體效能。智能體系統通過實現客流趨勢的日級精準預測,能夠快速響應突發(fā)客流波動,為運力調度和應急指揮提供前瞻性決策支持,有效增強運輸服務的預見性和適應性。預期應用前景包括:

1.支撐交通運輸部、省、市各級行業(yè)管理部門實現跨區(qū)域人員流動的監(jiān)測與預測;

2.重大節(jié)假日、春運等關鍵時期的客流態(tài)勢研判與運力調配;

3.支撐高速公路運營主體實現車流的精準監(jiān)測與預測,提升運營效率;

4.極端天氣場景下的客流預測與應急響應支撐。

典型對話場景展示

場景一

預測2026年春運期間全國跨區(qū)域人員流動出行強度指數、各省出行強度排序及返程高峰日期。

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場景二

河南、湖北等省份有冰雪凍雨天氣,影響的出行人員出行強度指數多大?

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場景三

從春運數據透析國家社會經濟發(fā)展特征。

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來源:中路高科交通科技集團有限公司

編發(fā):辦公室



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