公开(公告)号：CN117787688A

公开(公告)日：2024-03-29

申请号：CN202311650449.8

申请日：2023-12-04

Applicant: 东南大学

Inventor： 陆振波 ,  欧阳志珍 ,  冯泽禹

IPC: G06Q10/0635 ,  G06Q10/04 ,  G06Q10/0639 ,  G06Q50/26 ,  G06Q50/40

Abstract: 本发明公开一种国省干线道路交通事故风险预测方法，属于计算、推算或计数的技术领域。该方法，首先，本发明在对数据进行预处理和时空划分的基础上，从人员、车辆、道路、环境四个角度提取交通事故风险特征；接着，构建经济指标划分交通事故类型，通过交通事故数量、事故发生率、事故危害性构建干线道路交通风险指标；然后，基于贝叶斯网络模型，通过结构学习算法初步获得交通风险预测模型结构，结合既有知识进行模型结构优化；最后，通过真实数据训练模型并对模型进行评价。该发明以交通管理部门易获取的数据作为数据源，应用可解释性强的贝叶斯网络模型，无需大量训练数据，实现了在检测设备不健全条件下的国省干线道路交通风险预测。

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

Inventor： 张敏 ,  欧阳志珍 ,  安成川 ,  夏井新 ,  陆振波

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。