-
公开(公告)号：CN115481816A
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202211242169.9
申请日：2022-10-11
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了基于互补集成经验模分解的时空卷积短时交通流预测方法，包括：获取原始交通流数据并进行数据预处理；将交通流数据输入到预构建的CEEMD‑GAT‑LSTM模型中进行短时交通流预测。其中，构建的预测模型包括：采用CEEMD对交通流数据进行信号分解、采用GAT充分挖掘数据的空间特征、采用LSTM充分挖掘数据的时间特征，从而提高神经网络的学习效率。本发明能够有效提高短时交通流预测的预测精度，为交通部门提供有利的参考价值。
-
公开(公告)号：CN114723167A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210465128.X
申请日：2022-04-29
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于BiLSTM‑RVFL模型的短时车速预测方法，包括：获取车速数据并进行预处理生成车速数据集；将车速数据集输入预构建的BiLSTM‑RVFL模型中进行短时车速预测；其中，所述BiLSTM‑RVFL模型的构建过程包括：对BiLSTM进行数学建模：在RNN网络的基础上LSTM网络加入依次连接的遗忘门、输入门和输出门；通过前向LSTM网络和后向LSTM网络构建BiLSTM网络模型；对BiLSTM网络模型进行双向训练；本发明能够准确的预测短时车速，为交通部门提供了有利的参考价值。
-
公开(公告)号：CN115496257A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202210871130.7
申请日：2022-07-23
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于时空融合的短时车速预测，包括：车速数据预处理；将车速数据集输入预构建的VMD‑GCN‑BiLSTM模型中进行短时车速预测；其中，所述VMD‑GCN‑BiLSTM模型的构建过程包括：对BiLSTM进行数学建模：在RNN网络的基础上LSTM网络加入依次连接的遗忘门、输入门和输出门；通过前向LSTM网络和后向LSTM网络构建BiLSTM网络模型；对BiLSTM网络模型进行双向训练；本发明能够克服单一模型存在的缺陷，同时与现有的组合模型相比，预测精度也进一步的得到提升。本发明可以准确的预测短时车速，为交通部门提供了有利的参考价值。
-
公开(公告)号：CN114973665A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210544580.5
申请日：2022-05-19
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种结合数据分解和深度学习的短时交通流预测方法，基于互补集成经验模态分解(CEEMD)，并结合卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)的短时交通流预测方法。交通流预测模型通过CEEMD信号分解减少噪声对交通流数据预测的影响，采用CNN、LSTM充分挖掘数据的时空特征，使得模型做出更加准确的判断，从而提高神经网络的学习效率。本发明结合数据分解和深度学习的优点，给出一种短时交通流预测方法，从而达到更科学的手段，提高短时交通流预测准确率的目的。
-
公开(公告)号：CN115511189A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211208156.X
申请日：2022-09-30
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了基于遗传灰狼算法的员工通勤合乘路径优化方法，所述方法包括：构建以总路径最短和出行成本最小为目标的目标函数；基于遗传灰狼算法求解目标函数，输出最优解；其中，遗传灰狼算法将灰狼社会等级及狩猎机制引入到基本遗传算法的选择算子。本发明以总路径最短和出行成本最小为目标的目标函数，从合乘路径最短和出行成本最低的角度分析了多目标下的单位员工通勤合乘，运用遗传灰狼融合算法进行算例分析，对比不同算法，验证了融合算法的有效性，最后通过对比分析合乘方案较非合乘方案,在私家车资源节省、合乘乘客成本降低与车主出行成本降低等方面具有明显优势。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115496395A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202211237928.2
申请日：2022-10-11
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于结构方程模型的单位同事通勤合乘意愿影响因素评价方法，包括以下步骤：设定单位同事通勤合乘意愿影响因素，并作为初始变量构建单位同事通勤合乘意愿影响因素评价的初始结构方程模型；采集合乘者意向问卷数据，对问卷数据进行信效度检验，根据检验结果进行问卷修正；对初始结构方程模型进行拟合程度检验，根据检验结果对模型做出修正；对经过检验或修正的结构方程模型进行路径分析，得到各变量对单位同事通勤合乘意愿的影响。本发明定量、系统地评估了单位同事合乘的影响因素，能够同时满足出司机和合乘者的共同需求，通过该出行模式来降低一人一车模式的空驶率，缓解城市道路拥堵，达到整合交通资源、提高道路利用率。
-
公开(公告)号：CN115631624A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211242190.9
申请日：2022-10-11
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了改进互补集成经验模分解的时空卷积短时交通流预测方法，包括：获取原始交通流数据并进行数据预处理；将交通流数据输入到预构建的CEEMD‑GAT‑Attention模型中进行短时交通流预测。其中，构建的预测模型包括：采用改进的CEEMD将交通流数据分解为相对平稳的时间序列信号、采用GAT充分挖掘数据的空间特征、采用Attention计算每个时空特征的注意力权重，从而提高模型捕获时空特征的能力和预测准确性。本发明能够使短时交通流预测的精度进一步提升，为交通部门提供有利的参考价值。
-
公开(公告)号：CN114970815A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210544588.1
申请日：2022-05-19
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进PSO算法优化LSTM的交通流预测方法及装置，包括：获取的待预测交通流的交通流原始数据并进行预处理，采用预先训练好的交通流预测模型根据预处理后的交通流数据获得交通流预测结果；所述交通流预测模型采用LSTM神经网络，其训练过程包括：基于历史数据，采用改进粒子群算法计算LSTM神经网络的初始优化参数；基于历史交通流数据样本，对初始优化后的LSTM神经网络进行训练，得到最终交通流预测模型。本发明采用动态惯性权重w粒子群算法并融合遗传算法的自适应变异操作对基本PSO算法进行改进，提高交通流的预测精度和预测速度。
-
公开(公告)号：CN115187583A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210999034.0
申请日：2022-08-19
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T7/00 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开一种基于改进YOLOv5的轻量化道路缺陷检测方法，所述检测方法包括以下步骤：获取道路缺陷检测数据集GRDDC；将YOLOv5模型的主干网络用GhostNet轻量化网络替代；引入了度量学习中的中心损失函数；对YOLOv5中的置信度损失和分类损失函数进行约束,得到新的损失函数；将改进后的YOLOv5模型中进行训；将测试集中的图像输入改进后YOL0v5目标检测模型中,得到该模型在测试集中的检测结果。本发明检测方法在初始YOLOv5目标检测模型的基础上利用GhostNet模块替换YOLOv5中的主干网络进行特征提取,使得网络更好服务于移动端，采用注意力机制CA更加关注通道之间的信息，更好的分配权重，保证了模型目标检测的准确率，利用中心损失作为正则化项对模型损失函数约束。从而更加准确检测缺陷的类别。
-
公开(公告)号：CN218476700U
公开(公告)日：2023-02-14
申请号：CN202221686173.X
申请日：2022-07-01
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本实用新型公开了一种具有语音交互功能的AI人工智能服务机器人，包括机壳，所述机壳顶部固定安装有语音交互平板主机；所述机壳的正面设有内收槽，所述内收槽上方内壁嵌入式安装有喷嘴；所述机壳的侧壁开设有通孔，所述机壳内部靠近所述通孔的位置安装有电机，所述电机设有电机轴，所述电机轴穿过所述通孔固定连接有摆臂，所述摆臂下端外壁的中间位置固定连接有套轴，所述套轴外侧设有螺纹圈，所述螺纹圈上可拆卸地安装有套筒，所述机壳位于套筒下方的位置固定安装有弧形滑轨。本实用新型设计了一种具有语音交互功能的AI人工智能服务机器人，用于实现消毒液的喷出和纸巾的抽取以及收纳，避免了无端的浪费情况。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
13
records
(took 0.031 seconds)
