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公开(公告)号：CN103279802B
公开(公告)日：2016-01-13
申请号：CN201310150107.X
申请日：2013-04-17
Applicant: 吉林大学
IPC: G06Q10/04
Abstract: 本发明公开了一种通勤者日活动-出行时间预测方法，旨在克服现有技术存在仅考虑一天内的某一段活动-出行、某一类出行或活动等问题。步骤为：调查通勤者出行数据；将通勤日活动和出行按顺序划分为5个活动-出行段；构建通勤者日活动-出行时间预测的模型系统的整体框架；为模型系统筛选影响变量；设定出发时间选择模型和驻停开始时间选择模型的选择枝；应用Ordered Probit模型，构建模型系统的出发时间选择子模型和驻停开始时间选择子模型；应用支持向量回归机模型，构建模型系统中的出行耗时预测子模型和活动耗时预测子模型；预测和计算通勤日活动-出行时间要素；识别和去除重叠时间段，形成最终的通勤者日活动-出行时间安排。
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公开(公告)号：CN101826122B
公开(公告)日：2011-11-09
申请号：CN201010030828.3
申请日：2010-01-18
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明涉及一种交通仿真技术领域中模拟行人交通行为的方法，一种基于阻塞角的行人仿真中障碍物避碰方法，在扫描避碰范围内所有静态障碍物以及其他行人后，建立这些障碍物对当前行人产生的阻塞角，若当前行人的目标方向不被任一阻塞角包含，行人沿该方向行走，否则，行人需绕过目标方向上的阻塞角组成的阻塞区域。本发明通过提出阻塞角的概念，建立障碍物对当前行人的阻塞角，进而确定行人需要绕行的阻塞区域，同时根据路径最短原则选择对静态障碍物以及同向行人的绕行路径，通过降低阻塞角的某一边的优先级实现对向行人避碰，这一过程不需要复杂的参数标定，且避碰范围以及绕行规则可以自由设定，进而满足不同目的的仿真需要。
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公开(公告)号：CN118690929A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202411188461.6
申请日：2024-08-28
Applicant: 吉林大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于换电需求预测领域，涉及一种基于深度学习的换电站换电需求预测方法，以下步骤：步骤A：获取换电站的历史换电数据，获取天气数据、节假日数据；步骤B：对换电站的历史换电数据、天气数据、节假日数据进行预处理；步骤C：基于深度学习TCN‑BiGRU‑Attention的换电需求预测模型；步骤D：模型训练与验证；步骤E：模型有效性分析；步骤F：模型预测与应用；本发明的优点：具有高预测精度和强泛化能力，并能融合多种影响因素的换电需求预测模型，能够为电动汽车换电站的运营提供更准确和高效的决策支持。
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公开(公告)号：CN118569511A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202411049845.X
申请日：2024-08-01
Applicant: 吉林大学
IPC: G06Q10/063 , G06N5/025 , G06Q50/26 , G06Q50/40 , G06F17/18
Abstract: 本发明涉及一种基于碳轨迹追踪的重型货车集群减碳协调管控方法，包括以下步骤：步骤1：基于车辆时空轨迹长度和排放因子构建货车碳排放核算模型；步骤2：基于时间地理学构建三维时空立方体模型表征不同时间间隔内各网格碳排放量，进行碳排放时空分异特征及时空模式分析；步骤3：构建融合多影响因素下的城市道路环境下的重型货车碳排放量分析模型；步骤4：基于碳轨迹时空分异和空间相关性的追踪结果，针对不同情景构建城市配送场景下的货车集群减碳协同优化控制模型；本发明的优点：进行碳排放时空分布模式和影响因素分析，并构建不同情景下的货车集群减碳协同优化控制模型，为制定碳减排策略提供决策依据；能够有效指导重型货车群体减碳实践。
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公开(公告)号：CN116362523B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202310639210.4
申请日：2023-06-01
Applicant: 吉林大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q10/0639 , G06Q50/06
Abstract: 本发明属于交通控制系统技术领域，涉及一种考虑温度适应性的换电站选址与运营协同优化方法，包括：获取电动汽车历史轨迹信息和区域历史温度信息，提取历史出行链和行程，并温度信息匹配。基于出行链和行程时空变量，挖掘出行特征模型。基于行程时空变量和温度信息，建立电动汽车能耗模型。结合电动汽车出行特征和能耗模型，对预期规模的电动汽车的出行与换电行为进行仿真，获得不同季节情景下的换电需求时空分布。基于不同季节情景下的换电需求时空分布，构建两阶段选址与运营策略协同优化模型。采用整数L‑shaped算法对模型进行求解。本发明的优点是：实现了换电需求快速增长和换电基础设施供给梯度扩充之间的平衡。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116523165A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310792405.2
申请日：2023-06-30
Applicant: 吉林大学
IPC: G06Q10/047 , G06N3/126 , G06N20/00 , G06Q10/0631 , G06Q50/04
Abstract: 本发明属于生产调度技术领域，尤其涉及一种柔性作业车间多AMR路径规划与生产调度的协同优化方法，方法为：获取调度资源信息，初始化算法参数，确定初始种群，计算种群的多样性和每个个体的适应度，自适应确定交叉和变异概率，选择、交叉、变异操作，合并获得新种群，计算适应度和多样性，重复操作直至达到最大迭代次数，获得适应度值最低的最优个体，进行解码，获得最佳集成调度方案以及每一个工序的无冲突运输路径；本发明考虑智能车间内运输与生产活动之间强烈的耦合关系，融合Dijkstra最短路径和基于强化学习的自学习遗传算法构建一个双层的算法框架，协同决策了AMR与机器的集成调度以及AMR无冲突路径规划的问题。
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公开(公告)号：CN116363905A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310565970.5
申请日：2023-05-19
Applicant: 吉林大学
IPC: G08G1/16 , B60W30/18 , B60W30/095
Abstract: 本发明属于交通控制系统领域，具体提供一种异质交通流合流区换道时机判别及主动安全控制方法，包括以下步骤：获取道路上车辆的运行信息及驾驶员信息；构建安全场模型；构建基于安全势场的最小换道距离模型；构建基于安全势场的行车安全指标；合流区上游早期的自由换道；合流区加速车道的强制换道与合作换道。本发明结合现有合流区等重点场景交通冲突矛盾复杂、换道合并策略单一、行车安全指标缺乏等问题，综合道路环境和车辆运动状态因素，以安全势能及势能变化率等标量测度换道目标位置风险，构建了以行车安全指数换道安全评价指标为核心的多车组合换道控制策略，以此判断安全换道时机。
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公开(公告)号：CN116341288A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310593492.9
申请日：2023-05-25
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明属于交通控制系统领域，具体涉及一种异质交通流行车安全场建模方法，分别构建CAV车辆场模型、HDV车辆场模型、以横向距离为变量的环境场模型、以纵向距离为变量的环境场模型步骤，并绘制行车安全场场强示意图，本发明立足于异质交通流差异化建模思想，既考虑CAV车辆与HDV车辆的感知、作用力等差异，构建了车辆场模型并完善了CAV车辆场的作用范围约束；又考虑HDV驾驶员个性差异与驾驶环境对行车安全的影响，构建了驾驶员环境心理能见度综合指标，借助心理场的概念推导了混行驾驶中HDV驾驶员的心理作用力，确立了HDV传统车的车辆场模型。
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公开(公告)号：CN115035724B
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202210818565.5
申请日：2022-07-13
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明提供一种基于生态编队的物流车准时化运输车路协同管控方法，具体为：物流车辆向车辆管理控制系统发送路径规划需求和车辆配送任务信息；车辆管理控制系统根据相关信息规划物流车辆的最优路径和初始速度序列；车辆管理控制系统分析物流车辆与其它物流车辆或物流车队的路径重合情况，当不存在重合时，车辆管理控制系统直接将最优路径和初始速度序列发送给物流车辆；当存在路径重合时，进行编队速度序列设计，将物流车辆的初始速度序列与编队速度序列进行能耗比较，选取能耗最低的速度序列作为最终速度序列，将最优路径和最终速度序列发送给物流车辆，车辆管理控制系统将在物流车辆的每个新至路径节点处进行实时更新，直至抵达货运终点。
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公开(公告)号：CN115035724A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210818565.5
申请日：2022-07-13
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明提供一种基于生态编队的物流车准时化运输车路协同管控方法，具体为：物流车辆向车辆管理控制系统发送路径规划需求和车辆配送任务信息；车辆管理控制系统根据相关信息规划物流车辆的最优路径和初始速度序列；车辆管理控制系统分析物流车辆与其它物流车辆或物流车队的路径重合情况，当不存在重合时，车辆管理控制系统直接将最优路径和初始速度序列发送给物流车辆；当存在路径重合时，进行编队速度序列设计，将物流车辆的初始速度序列与编队速度序列进行能耗比较，选取能耗最低的速度序列作为最终速度序列，将最优路径和最终速度序列发送给物流车辆，车辆管理控制系统将在物流车辆的每个新至路径节点处进行实时更新，直至抵达货运终点。
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