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公开(公告)号：CN104134105B
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201410407842.9
申请日：2014-08-18
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种公交线网布设优化方法，包括：获取决定出行者背景ξ1的关键指标；获取决定公交运营服务水平η2的参数指标；设定决定公交出行者容忍度η1的关键控制指标；确定影响出行者判断公交服务满意度的关键指标Sx；确定影响公交运营效益控制指标EBX；计算城市公交线网的交通容量CB；构建公交线网布设的优化目标模型；确定城市公交线网布局方案；判断公交线网布设方案是否满足优化目标模型的要求，如果满足则输出公交线网的布设方案，如果不满足则进入上一步进行测算，进一步优化公交线网布设方案。此方法能平衡不同类型的出行者追求的公交服务差异性与公交运营效益之间的矛盾，增加公交服务满意度，提高出行者对公交服务的忠诚度。
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公开(公告)号：CN106652458A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201710088907.1
申请日：2017-02-20
Applicant: 东南大学
CPC classification number: G08G1/0116 , G06Q10/04 , G08G1/0137
Abstract: 本发明公开了一种基于虚拟车辆轨迹重构的在线城市道路路径行程时间估计方法，包括如下步骤：由信号控制交叉口上游路段车辆检测器获取实时采集的交通流数据，由交叉口信号机实时采集信号相位信息；实时估计交叉口交通波轨迹坐标，绘制信号交叉口存在的冲击波i、ii、iii、iv及其时空运行轨迹；将车辆行驶状态简化为以自由流速度在非排队路段上行驶以及在交叉口处的停车状态两类；对于计算车辆经过特定位置的时刻，通过提取虚拟车辆坐标序列中与特定位置信息相对应的车辆时空坐标获取，实现对车辆路径行程时间的估计。本发明能够获得任意时刻出发的车辆在路径上的传播状态及其到达路径上任意地点的在线行程时间，具有更高的时效性和准确性。
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公开(公告)号：CN106530767A
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201611137625.8
申请日：2016-12-12
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/081
CPC classification number: G08G1/081
Abstract: 本发明公开了一种基于跟车法的干线信号协调优化方法，在缺少准确交通量的情况下，对干线信号协调优化前后方案及效果分别进行辅助分析及迭代优化。在信号优化方案实施前，通过跟车法，掌握现有的信号配时下的路口的排队长度、等待时间、路段间平均车速及行程时间。从而确定协调路段的统一周期、双周期、绿信比及合适的相位差并检验信号配时软件中的路网建立是否准确。对已经上传执行的干线信号协调优化方案，跟车法可以检验方案的实际应用情况，判断相位差、绿信比在实际道路情况下设置是否合理并进行微调。从而将理论的干线信号协调优化方案落实到实际应用中，并确保达到理想的效果。
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公开(公告)号：CN105205546A
公开(公告)日：2015-12-30
申请号：CN201510494806.5
申请日：2015-08-12
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q10/04
Abstract: 本发明公开了一种城市道路平面交叉口转向比例实时估计方法，包括在获得交叉口进口道断面交通流量和交叉口出口道对应的下游路段交通流量数据的基础上，分析了交叉口出口道与其下游路段之间的流量偏差模式，建立了转向比例估计卡尔曼滤波模型。根据交叉口进出口道流量守恒以及流量偏差的随机漫步建立转向比估计的卡尔曼滤波模型的观测方程，依据交叉口转向比例的短期波动连续性和平稳性特征，建立卡尔曼滤波模型的状态方程，采用了卡尔曼滤波算法实现了交叉口转向比例的实时估计。充分挖掘了交叉口出口道与下游路段的流量偏差的显著的随机波动模式，它可以为城市道路交叉口信号配时设计和优化提供准确、实时的交叉口交通流量转向比例信息。
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公开(公告)号：CN105139668A
公开(公告)日：2015-12-09
申请号：CN201510448450.1
申请日：2015-07-27
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/08
Abstract: 本发明公开了一种基于路段速度区间的城市干线双向绿波控制优化方法，通过历史车辆行驶速度数据，量化行驶速度的波动区间，实现了车速不均匀情况下的协调相位绿时和相位差参数的优化。本发明充分考虑路段速度随机波动性和非协调相位通行需求的基础上，提出了以相邻交叉口之间的绿波带宽最大化为目标的干线双向协调控制优化方法，并进行重叠度检验以防止可能出现的绿波带断层的现象。克服了传统的采用平均车速假设，忽略车速不均匀性的弊端，可有效的提升干线交通流的运行效率，良好的实用性特点确保了实际应用的可操作性，对于城市道路交通信号控制优化系统建设，提升城市交通管控水平具有积极的意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105046379A
公开(公告)日：2015-11-11
申请号：CN201510567214.1
申请日：2015-09-09
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q10/04
Abstract: 本发明公开了一种城市公交发车时刻表优化方法。所述方法利用公交车车载AFC刷卡系统采集的历史刷卡数据，提取公交线路沿线的客流需求及沿线交通状况，并以此为基础，将公交时刻表优化抽象为非线性优化问题，采用遗传算法对公交时刻表进行优化。本发明仅依靠公交车车载AFC刷卡系统的刷卡数据即可实现对公交线路沿线的客流需求及沿线交通状况的提取，并采用遗传算法对公交发车时刻表进行优化，极大减少了人的参与，有效降低人力和时间的浪费，同时也有助于公交运行效率和服务水平的提高。
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公开(公告)号：CN103794065B
公开(公告)日：2015-04-15
申请号：CN201410035986.6
申请日：2014-01-24
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/081
Abstract: 本发明公开了一种主动式的城市道路区域信号配时参数协同优化方法，通过循环迭代过程，确定路网关键交叉口及其上游关联交叉口的交通需求控制量，进而实现了区域范围内交叉口信号配时参数的协同优化。该方法可将路网局部范围内的过量交通需求提前分散至上游关联交叉口，有效克服了现有区域路网交通信号协同优化方法仅能被动适应交通需求无法主动调节路网交通需求分布，以及优化求解过程中全局和局部最优兼容性不足、求解复杂度高和优化目标不合理等弊端，可有效发挥交通信号控制系统在提升城市道路交通系统的运行效率，主动缓解城市交通拥堵的重要作用，方法具有较高的实时性、适用性和可操作性特点。
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公开(公告)号：CN102800197B
公开(公告)日：2014-07-16
申请号：CN201210045464.5
申请日：2012-02-27
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 一种城市道路路段动态交通流基础数据的预处理方法，包括步骤：动态获取交通流基础数据并进行时间规整；分车道交通流基础数据有效性检验；分车道交通流基础数据时间汇集；分车道交通流基础数据单个车辆行驶方向断面空间汇集；单个车辆行驶方向断面动态交通流缺失数据估计。本发明基于固定式车辆检测器采集数据特点，采用阈值法结合交通流理论的基本思想，提供了一套数据有效性检验方法；针对不同的数据缺失模式，合理利用历史数据，最大限度地保证数据的连续性和完整性；数据预处理涉及的算法同时兼顾实时性和准确性的要求，数据分析处理能力较强，对城市智能运输系统建设、提高道路交通信息化水平、改善道路运营管理水平有积极意义。
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公开(公告)号：CN118865681A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410941855.8
申请日：2024-07-15
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提出一种基于浮动车数据的信号交叉口排队长度估计方法与系统，首先对低频浮动车数据进行地图匹配；其次构建周期最大排队长度与浮动车空间位置分布的关系模型，基于历史浮动车数据，估计获得周期最大排队的均值；然后基于历史浮动车数据，根据交叉口信号配时数据，提取浮动车样本的周期平均最大排队长度，并获取方差；最后，以获得的均值与方差，定义周期最大排队长度的先验分布，基于当前时段观测的浮动车数据，采用贝叶斯方法，估计获得当前时段周期排队长度的后验分布。本发明利用现实城市路网中可广泛获取的低频低渗透率浮动车数据，实现可普及应用的大范围城市路网信号交叉口排队状态获取，为城市路网交通管理与控制提供基础支撑。
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公开(公告)号：CN117592695A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311486201.2
申请日：2023-11-09
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/047 , G06Q50/06 , G06Q50/26 , G06F30/27 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于增强型BP神经网络的机场加油车低碳调度方法，包括：获取机场网络拓扑信息和车辆运行状态数据，建立机场加油车低碳优化调度模型；提出基于增强型BP神经网络，将模型的多变量参数优化问题转化三个单变量子优化问题，初始化三个单变量，依次更新三个单变量，将更新的三个单变量作为增强型BP神经网络的输入，迭代优化直至满足收敛条件，获得权重向量；利用Lyapunov稳定性理论与数学推导，证明提出的增强型BP神经网络方法的稳定性和收敛性；本发明提出基于增强型BP神经网络的加油车路径调度模型，引入学习率的下界函数，避免了自适应梯度下降算法的过早收敛，提高了路径调度的预测精度。
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