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公开(公告)号：CN111931317B
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202010495328.0
申请日：2020-06-03
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于车载GPS数据的区域拥堵路网边界控制方法，借助车载GPS数据和少量实测数据，构建区域路网微观仿真模型并得到对应的网络基本图(NFD)，在此基础上确定路网累计车辆数临界值范围，进而通过设置在路网边界上游的信号灯进行路网边界控制，使路网累计车辆数保持在目标车辆数附近，使路网的运行效率维持在最佳水平。本发明实现了基于车载GPS数据的区域路网建模及NFD的获取，通过将控制交叉口设置在路网边界交叉口上游解决了直接对路网边界交叉口控制造成的NFD不稳定的问题。基于车载GPS数据的区域拥堵路网边界控制方法在城市区域拥堵路网的建模与基于信号灯的边界控制中有实际工程应用价值。
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公开(公告)号：CN112509342B
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202011408718.6
申请日：2020-12-04
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/081
Abstract: 本发明公开了一种基于分段绿波的长干线交叉口信号协调控制方法，包括以下步骤：输入长干线交叉口相关信息，规定长干线信号控制限制数据；在双向绿波控制模型的基础上，引入状态变量描述各交叉口是否为绿波分段点；根据同一子段内部交叉口与不同子段之间交叉口的带宽关系与绿波带传递关系，调整模型中的带宽约束与整环约束，识别相邻交叉口相连关系，以所有交叉口带宽总和最大化为目标，构建长干线分段绿波协调控制优化模型；求解模型，输出相关控制参数，获得长干线分段绿波控制方案。本发明从交通流特性出发，对长干线交叉口进行灵活组合，解决了长干线双向绿波控制难以获得可行带宽的问题，提高了传统绿波控制方法的适应性。
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公开(公告)号：CN113592211A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110429470.X
申请日：2021-04-21
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种共享单车用户停车行为选择演化博弈分析方法，基于复制动态演化博弈理论，对共享单车用户停车行为选择和企业激励策略进行演化博弈分析。给出了复制动态方程均衡点对应的矩阵行列式和迹表达式，并借助Jacobi矩阵的局部稳定分析法对均衡点的稳定性进行分析。讨论了均衡点稳定性所对应的博弈双方决策过程以及不同情形下的演化稳定策略，对企业与用户双方的成本、收益以及损失三个方面的演化博弈结果进行分析比较，通过仿真检验分析在不同的初始情况下的演化稳定策略路径。在不损失自身利益的前提下，企业的激励策略将改变用户的停车行为，随着激励策略的实施，用户的停车行为和企业的策略选择将进入良性循环阶段。
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公开(公告)号：CN112365711B
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202011131304.3
申请日：2020-10-21
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于车牌识别数据的车辆轨迹重构方法，包括如下步骤：1）采集城市路网拓扑信息以及一定时间段内该路网上个体车辆通过道路卡口的信息即车牌识别数据，对原始数据进行预处理；2）根据在线地图获取的合理行程时间打断出行链，并分离完整路径集与不完整路径集；3）结合时空棱柱理论与K最短路算法的生成候选路径集合；4）制定对于候选路径的评价指标并确定指标归一化方法；5）运用自动编码器进行决策，实现不完整车辆轨迹的还原。本发明方法可以较高精度的完成城市路网中漏检导致的不完整车辆轨迹的复原，算法速度较快，鲁棒性好，在实际的交通场景中有很好的表现。
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公开(公告)号：CN112509342A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011408718.6
申请日：2020-12-04
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/081
Abstract: 本发明公开了一种基于分段绿波的长干线交叉口信号协调控制方法，包括以下步骤：输入长干线交叉口相关信息，规定长干线信号控制限制数据；在双向绿波控制模型的基础上，引入状态变量描述各交叉口是否为绿波分段点；根据同一子段内部交叉口与不同子段之间交叉口的带宽关系与绿波带传递关系，调整模型中的带宽约束与整环约束，识别相邻交叉口相连关系，以所有交叉口带宽总和最大化为目标，构建长干线分段绿波协调控制优化模型；求解模型，输出相关控制参数，获得长干线分段绿波控制方案。本发明从交通流特性出发，对长干线交叉口进行灵活组合，解决了长干线双向绿波控制难以获得可行带宽的问题，提高了传统绿波控制方法的适应性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112365711A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011131304.3
申请日：2020-10-21
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于车牌识别数据的车辆轨迹重构方法，包括如下步骤：1）采集城市路网拓扑信息以及一定时间段内该路网上个体车辆通过道路卡口的信息即车牌识别数据，对原始数据进行预处理；2）根据在线地图获取的合理行程时间打断出行链，并分离完整路径集与不完整路径集；3）结合时空棱柱理论与K最短路算法的生成候选路径集合；4）制定对于候选路径的评价指标并确定指标归一化方法；5）运用自动编码器进行决策，实现不完整车辆轨迹的还原。本发明方法可以较高精度的完成城市路网中漏检导致的不完整车辆轨迹的复原，算法速度较快，鲁棒性好，在实际的交通场景中有很好的表现。
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公开(公告)号：CN111931317A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010495328.0
申请日：2020-06-03
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于车载GPS数据的区域拥堵路网边界控制方法，借助车载GPS数据和少量实测数据，构建区域路网微观仿真模型并得到对应的网络基本图(NFD)，在此基础上确定路网累计车辆数临界值范围，进而通过设置在路网边界上游的信号灯进行路网边界控制，使路网累计车辆数保持在目标车辆数附近，使路网的运行效率维持在最佳水平。本发明实现了基于车载GPS数据的区域路网建模及NFD的获取，通过将控制交叉口设置在路网边界交叉口上游解决了直接对路网边界交叉口控制造成的NFD不稳定的问题。基于车载GPS数据的区域拥堵路网边界控制方法在城市区域拥堵路网的建模与基于信号灯的边界控制中有实际工程应用价值。
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公开(公告)号：CN107563566B
公开(公告)日：2020-08-11
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：CN107066723B
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN201710227212.7
申请日：2017-04-10
Applicant: 东南大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明公开了一种基于社会力模型的公交乘客上下车行为仿真方法，包括：拍摄公交乘客流视频，获取上下车行为特征；对场景进行方形网格分割；对公交车的到站规律进行仿真设置；设置乘客的生成、分布和运动规律；引入临域搜索算法，用矢量力表示乘客受力特征；引入视野遮挡判定规则，修正社会作用力；引入碰撞规避判定规则，提前判别碰撞可能性。本发明引入行人流仿真思想，将每位公交乘客视为微观个体，通过完成公交乘客微观行为参数的量化与建模，实现乘客上下车时间的计算以及上下车效率的评估，为提供有效的辅助决策依据、优化城市公交出行提供帮助。
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公开(公告)号：CN108681914A
公开(公告)日：2018-10-19
申请号：CN201810304462.0
申请日：2018-04-08
Applicant: 东南大学
CPC classification number: G06Q30/0207 , G06F17/11 , G06Q30/0278 , G06Q50/30
Abstract: 本发明公开了一种面向弹性停车激励机制的激励效益计算方法，包括以下步骤：S1：将停车场管理方与驾车者设定为博弈模型中的双方局中人，获取满足最优化决策的激励效益目标函数；S2：结合弹性停车激励系统中所记录的驾车者出行轨迹、竞价时间与竞价价位，分析驾车者出行成本与激励强度之间的关系，确定激励强度累计分布函数；S3：根据博弈模型，构建面向弹性停车激励机制的激励效益计算模型；S4：对构建的激励效益计算模型进行非线性变换并求解。本发明能够准确地计算出弹性停车激励机制所带来的激励效益，弥补了现有技术无法计算弹性停车激励机制的激励效益的不足。
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