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公开(公告)号：CN107798418A
公开(公告)日：2018-03-13
申请号：CN201710895380.3
申请日：2017-09-28
Applicant: 东南大学
CPC classification number: G06Q10/04 , G06Q50/26 , G08G1/0129 , G08G1/0137
Abstract: 本发明公开了一种基于交通分析小区的交通事故频次预测方法：首先收集研究范围内各交通分析小区的历史事故数据，然后采用地理加权回归模型设定交通分析小区事故频次和解释变量之间的关系并设置解释变量前参数的矩阵形式以及参数估计过程中的权重函数，然后进行模型参数估计，最后根据有效的事故预测模型进行事故频次预测。本发明克服了以往县、市级地理单元内部差异较大以及广义线性模型框架假设各地理单元相互独立，无法解释事故数据空间相关性和异质性，影响预测准确性的问题，可以描述不同空间位置解释变量对事故频次的不同影响，为交通安全防治提供指导。
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公开(公告)号：CN107766296A
公开(公告)日：2018-03-06
申请号：CN201710916434.X
申请日：2017-09-30
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种评价道路交通特征对可吸入颗粒物排放浓度影响的方法，包括获取研究区域的交通分析小区信息；获取人口经济、就业、交通状况和路网特征变量数据；获取PM10年平均浓度；利用空间插值法得到各交通分析小区的PM10浓度数据；获取研究区域其他主要PM10排放来源数据；将各变量和浓度匹配到各交通分析小区；进行相关性分析对变量进行筛选；以PM10浓度作为因变量，建立线性回归模型；根据最后模型评价解释变量对PM10浓度的影响。本发明方法选择交通分析小区作为研究对象，利用线性回归模型，分析交通小区的人口经济、就业、交通状况及道路网络特征对PM10排放浓度的影响，可为减少PM10浓度和交通可持续性发展规划提供一定的理论依据。
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公开(公告)号：CN107657006A
公开(公告)日：2018-02-02
申请号：CN201710865835.7
申请日：2017-09-22
Applicant: 东南大学
CPC classification number: G06F16/2457 , G06F16/215 , G06Q50/30
Abstract: 本发明公开了一种基于时空特性的公共自行车IC卡与地铁IC卡匹配方法，包括以下步骤：1)获取公共自行车IC卡与地铁IC卡原始数据，并从原始数据中提取有效数据信息；2)选取紧邻地铁站的公共自行车站点，组成地铁-公共自行车站点对；3)根据地铁-公共自行车站点对，对公共自行车IC卡与地铁IC卡的数据进行预处理；4)根据换乘时间间隔，对不同换乘方式下的卡号进行成对关联，构造卡号对数据库并剔除其中的错误数据；5)将剩下的卡号对升序排列，挑出符合指定特征的卡号对，完成匹配。本发明能够准确高效地匹配公共自行车IC卡与地铁IC卡，为基于公共自行车接驳地铁的一系列研究奠定了坚实的基础。
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公开(公告)号：CN107563566A
公开(公告)日：2018-01-09
申请号：CN201710840901.5
申请日：2017-09-18
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于支持向量机的公交车站间运行时间区间预测方法，首先对公交车辆GPS原始数据进行数据清洗，然后从中提取公交到站时刻并计算公交的站间运行时间，并选择相关的信息建立公交站间运行时间区间预测模型输入数据集，分别建立两个支持向量回归机预测公交运行时间区间的上、下界，采用粒子群算法对支持向量机进行参数寻优，并以考虑预测区间有效覆盖率更大和标准化预测区间平均宽度更小作为参数优化目标，根据PSO算法得到的最优参数构建最终公交站间运行时间区间预测模型。本发明在不确定性情况下为出行者提供实时、准确的预测公交车辆的到站时间区间预测，方便出行者进行出行路线的规划和选择。
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公开(公告)号：CN107451299A
公开(公告)日：2017-12-08
申请号：CN201710811393.8
申请日：2017-09-11
Applicant: 东南大学
CPC classification number: G06F17/30539 , G06Q50/30
Abstract: 本发明公开了一种基于IC卡数据的地铁与公共自行车换乘行为识别方法，从公共自行车IC卡与地铁IC卡原始数据入手，通过对原始数据进行有效信息提取、预处理、融合、排序、过滤，筛选出可能的换乘数据对，针对每张卡的可能换乘数据对，计算还车进站时间间隔和出站借车时间间隔以及地铁站点与公共自行车站点之间距离，并确定最大换乘时间间隔与最大换乘距离，识别地铁与公共自行车换乘行为。本发明首次运用公共自行车与地铁IC卡数据中的卡号对应关系以及对应卡号下刷卡记录的时空关系进行换乘行为识别，识别样本量大，准确度高，相比问卷调查省时省力。识别结果为基于地铁换乘公共自行车的一系列研究奠定了坚实的基础。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106485922A
公开(公告)日：2017-03-08
申请号：CN201611187320.8
申请日：2016-12-20
Applicant: 东南大学
CPC classification number: G08G1/0129 , G08G1/162
Abstract: 本发明公开了一种基于高精度交通流数据的二次交通事故预警方法，步骤1)至步骤9)通过速度等值线图将历史交通事故分为一次事故、二次事故和普通事故；步骤10)提取一次事故和普通事故发生前T分钟的上下游交通信息；步骤11)根据所述步骤9)提取的上下游交通信息，计算一次和普通事故发生前5-10分钟的上游、下游以及上下游之差的车辆数、车辆速度和车辆占有率的平均值和标准差；步骤12)提取一次事故和普通事故的事故严重程度、发生类型、发生时间段、天气情况、道路表面状况、光线优良情况、车道数、道路表面宽度、道路线形；步骤13)采用二元logistic回归建立二次交通事故预测模型；步骤14)将实时交通数据带入步骤13)中的模型，对二次事故预警。
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公开(公告)号：CN106157650A
公开(公告)日：2016-11-23
申请号：CN201610542934.7
申请日：2016-07-11
Applicant: 东南大学
CPC classification number: G08G1/09 , G08G1/0125 , G08G1/0145
Abstract: 一种基于强化学习可变限速控制的快速道路通行效率改善方法。基于强化学习方法实时确定可变限速值，智能体依据交通流数据感知快速道路上交通流运行状态，针对当前状态选择一个限速值动作并计算该动作导致的状态转移的回报值，智能体遍历所有状态‑动作组合直到所有状态‑动作的回报值收敛，智能体离线习得不同交通流状态下的最优限速值动作。依据实时交通流数据智能体自主选择当前状态对应的最优限速值并发布，同时将控制后的交通流数据和限速值传回控制中心使智能体持续学习。本发明弥补了之前可变限速控制中交通流状态和限速值之间对应关系确定的主观随意性，提高了控制系统的抗干扰能力，通过智能体持续挖掘可变限速值对通行效率改善的影响规律，实现依据实时交通流数据对可变限速值进行反馈调节，有效提升了瓶颈路段可变限速控制下道路的通行效率。
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公开(公告)号：CN106128123A
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201610542723.3
申请日：2016-07-11
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/07
CPC classification number: G08G1/075
Abstract: 一种面向不同交通瓶颈路段通行效率提升的交通控制方法。对快速道路瓶颈依据其几何特征进行划分，针对不同交通瓶颈类型采用不同交通控制方法，基于主线及匝道的交通需求判断当前交通流状态下的最优控制方法，综合采用匝道控制和可变限速控制实现对交通流的最优化控制。本发明弥补了之前多种交通控制方法缺乏针对性、没有考虑不同瓶颈类型和控制原理的适用性和优缺点的不足，基于实测交通流状态充分发挥了匝道控制和可变限速控制的优点，通过减少快速道路路段内系统通行时间有效提高了道路的通行效率。
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公开(公告)号：CN106128095A
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201610409673.1
申请日：2016-06-13
Applicant: 东南大学
CPC classification number: G08G1/0145 , G08G1/09
Abstract: 一种快速道路孤立瓶颈路段的可变限速控制方法。确定强化学习算法的关键参数，智能体依据交通流数据感知交通运行状态，针对当前状态选择一个限速值动作并计算其状态转移回报值，遍历所有状态‑动作组合直到回报值均收敛，智能体离线习得不同交通流状态下的最优限速值动作。智能体依据实时交通流数据自动选择发布当前状态对应的最优限速值，将交通流数据和限速值实时传回控制中心持续学习。本发明弥补了可变限速控制中交通流状态和限速值间关系确定的随意性，通过智能体挖掘可变限速控制方法对交通安全与通行效率的影响规律，根据实际效果对最优可变限速控制方法进行反馈调节，有效提升了孤立瓶颈路段的交通安全。
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公开(公告)号：CN104091456B
公开(公告)日：2016-11-02
申请号：CN201410265069.7
申请日：2014-06-13
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/081
Abstract: 本发明公开了一种绿波控制条件下交通诱导与信号控制协同系统及方法，所述系统包括：绿波控制策略模块，用于存储协同系统作用范围内的各信号交叉口的绿波控制参数，所述绿控制参数包括交叉口各相位排序、各相位绿灯时长以及绝对相位差；交通流数据模块，用于存储协同系统作用范围内的各路段流量；第一运算模块，用于求解第一优化模型，得到当前交通流量条件下的各起讫点间的交通需要；第二运算模块，用于根据所述各起讫点间的交通需要求计算最佳诱导控制策略。本发明可以优化在绿波控制条件下的交通诱导系统的运行效率，减少因为系统间信息交互的缺失而致使的交通路网资源的浪费，从而提高整个交通系统的运行效率。
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