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公开(公告)号：CN107016851A
公开(公告)日：2017-08-04
申请号：CN201710371007.8
申请日：2017-05-24
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于城市交通规划及交通大数据研究技术领域，提供了一种量化分析城市建成环境对道路行程时间影响的方法。首先根据道路上出租车GPS数据和地理信息数据提取出各小路段平均速度和建成环境属性信息。然后以各小路段平均速度作为因变量，建成环境属性作为关键自变量，最近交叉口类型虚拟变量作为调节变量，考虑关键自变量与调节变量的交互影响做回归分析，并从回归结果中选取出显著影响路段平均速度的关键自变量。最后将提取的关键自变量带入地理加权回归模型中，进行量化分析。本发明的效果和益处是为交通规划和管理部门调整城市建成环境属性，提高路网运行效率提供了决策依据。
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公开(公告)号：CN118711393B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411181984.8
申请日：2024-08-27
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于智慧交通信号控制技术领域，具体为一种基于多类型决策空间的网络级交通信号控制分层优化方法。本发明方法构建分层优化模型，并通过相位层、周期时长层、绿信比层三个层级分别依次进行求解。具体而言：相位层通过设计高效的相位结构保障通行权的科学分配并对整个道路网络交叉口间交通流向进行协调优化；在相位层确定的相位结构和相位差的基础上，周期时长层获得最佳的公共周期时长，以网络整体性能为目标，从通行权周转的角度使得周时长能够满足通行需求又不至产生过大延误；绿信比层以网络整体性能为目标，在相位层和周期时长层确定的基础上，更加精细化地实现各个相位的通行需求与通行时间的合理匹配。
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公开(公告)号：CN118762522A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202411237394.2
申请日：2024-09-05
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于城市交通规划的技术领域，具体为基于交叉口转向流量的静态OD反推方法。该方法使用交叉口转向流量替代路段流量作为约束，并使用BP神经网络替代传统反推模型进行静态OD反推。具体而言，通过预设随机OD矩阵，并通过交通分配软件进行交通分配得到交叉口转向流量，将预设随机OD矩阵与对应的交叉口转向流量数据作为训练开发集数据，并将训练开发集数据划分为训练集和验证集，使用训练集的数据进行BP神经网络的训练，再利用验证集和训练好的BP神经网络进行预测，验证反推精度；最后形成的BP神经网络可用于静态OD反推。该方法可以有效提高交通流量预测的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN118182493B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410294590.7
申请日：2024-03-15
Applicant: 大连理工大学
IPC: B60W40/10 , B60W30/165 , B60W50/00 , G06F30/20 , G06F111/06
Abstract: 本发明属于智能网联车辆驾驶技术领域，涉及一种智能网联环境下基于加速度反馈的车辆跟驰模型构建方法，包括：步骤1、构建基于加速度反馈的跟驰后车速度预测模块；步骤2、构建智能网联环境下的AF‑IDM模型；步骤3、使用模拟退火算法对AF‑IDM模型参数进行标定；步骤4、使用AF‑IDM模型预测跟驰后车的行驶状态。步骤1对传统IDM模型中的自由流速度参数进行替换可以得到步骤2中AF‑IDM模型的形式，步骤3为基于跟驰对数据集对步骤2中模型参数进行标定，步骤4为使用步骤3中参数标定的结果代入到AF‑IDM模型中，并使用完整的AF‑IDM模型对跟驰后车运动状态进行预测。
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公开(公告)号：CN107657377B
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN201710881294.7
申请日：2017-09-26
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明提供了一种基于断点回归的公交专用道政策评价方法，属于公交专用道政策评价技术领域。利用实测数据对两种不同类型机动车的速度进行断点回归，结合图像分析间断点前后结果变量的突变情况，定量评估专用道对公交车和社会车辆速度的影响，辅助城市交通管理部门制定和优化公交专用车道政策,该方法成本很低，得出的结论直接有效，具有一定的推广价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107016851B
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201710371007.8
申请日：2017-05-24
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于城市交通规划及交通大数据研究技术领域，提供了一种量化分析城市建成环境对道路行程时间影响的方法。首先根据道路上出租车GPS数据和地理信息数据提取出各小路段平均速度和建成环境属性信息。然后以各小路段平均速度作为因变量，建成环境属性作为关键自变量，最近交叉口类型虚拟变量作为调节变量，考虑关键自变量与调节变量的交互影响做回归分析，并从回归结果中选取出显著影响路段平均速度的关键自变量。最后将提取的关键自变量带入地理加权回归模型中，进行量化分析。本发明的效果和益处是为交通规划和管理部门调整城市建成环境属性，提高路网运行效率提供了决策依据。
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公开(公告)号：CN106384509A
公开(公告)日：2017-02-08
申请号：CN201610873710.4
申请日：2016-10-08
Applicant: 大连理工大学
IPC: G08G1/01
CPC classification number: G08G1/127 , G06Q10/047 , G06Q10/0631 , G06Q50/30 , G08G1/0112 , G08G1/0129 , G08G1/20 , G08G1/0125
Abstract: 一种考虑出租车运营状态下的城市道路行程时间分布估算方法，属于城市交通规划及管理的技术领域。根据出租车不同运营状态分别估算路径行程时间分布。在估算路径行程时间分布时，路网中相邻路段并不是独立的，本发明加入马尔科夫模型来描述各相邻路段行程时间分布之间的相关性，以提高了估算结果的科学性和准确性。本发明根据两种不同运营状态下车辆数比例大小设定权重，得到最终路径行程时间分布。出租车驾驶员在空车和载客两种运营状态下的驾驶行为会有所差异，直接使用出租车数据估算的行程时间与真实值之间必然存在差异。通过采用深圳市的数据对所提出模型进行计算，发现考虑了运营状态之后，计算得到的行程时间分布函数更加精确。
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公开(公告)号：CN104933237A
公开(公告)日：2015-09-23
申请号：CN201510305987.2
申请日：2015-06-04
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明提供了一种面向土地利用与交通多尺度模拟方法，属于城市规划技术领域。该方法以土地利用与交通整合理论、系统动力学模型理论、不规则元胞自动机模型理论以及情景规划理论为基础，将宏观模型与微观模型相结合，采用城市的社会经济数据，从而可以模拟城市土地演变和交通系统演变。本发明将宏观模型生成的集计结果用于微观模型的分配之中，构建兼具系统角度与个体角度、宏观与微观特征的模型更加符合城市的一般发展规律和以人为本的城市规划思想。将城市模型邻域的前沿研究不规则元胞自动机模型与传统的交通四阶段模型相结合，构建基于特定的演变规则的微观土地利用与交通整合模型，更加有针对性地对不同的情景规划进行分析和预测。
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公开(公告)号：CN120032524A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510197927.7
申请日：2025-02-21
Applicant: 大连理工大学
IPC: G08G1/08 , G06N3/092 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开一种基于大语言模型的动态交通信号控制方法，属于人工智能与智能交通控制技术领域，以解决传统交通信号控制方法多局限于单一阶段的交通相位控制，导致相位持续时间灵活性差、适应性弱的问题。本发明通过将实时交通状况以自然语言的形式输入给大语言模型，利用其强大的泛化能力和类人的推理机制，实现了更为高效和智能的交通信号控制。本发明提出了一种包含两阶段的高效微调架构，第一阶段训练模型学习到大参数量模型的回答范式与推理轨迹，第二阶段训练模型促使其能够有效地学习优秀策略，远离较差的策略。本发明方法可以为未来城市智能交通管理提供了新的思路和技术支持。
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公开(公告)号：CN118736881A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202411203937.9
申请日：2024-08-30
Applicant: 大连理工大学 , 交通运输部公路科学研究所
IPC: G08G1/0968 , G01C21/34 , G08G1/01 , G08G1/00
Abstract: 本发明属于智能网联车辆驾驶技术领域，涉及一种基于A星算法与引力场模型的网联车辆动态协同控制方法，包括：步骤1、构建广义动态通行时间表模块；步骤2、构建基于#imgabs0#改进算法的网联车辆动态路径规划算法；步骤3、构建基于引力场模型的网联车辆协同控制方法。本发明所提方法在对网联车队的路径调整与车队内部控制方面具有更好的准确性，提高了网联车队在大规模路网下的高效性和稳定性。随着智能网联车辆的普及，该方法因其更加充分地利用智能网联环境下车辆传递的信息的优势将具有更好的应用前景。
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