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公开(公告)号：CN106530714B
公开(公告)日：2019-04-30
申请号：CN201611195855.X
申请日：2016-12-21
申请人： 东南大学
IPC分类号： G08G1/01
摘要： 本发明公开了一种基于交通流数据的二次交通事故时间预测方法，获取历史交通事故数据；将原始交通事故划分为主事故、二次事故和普通交通事故；根据二次事故的上下游交通,路段，天气，时间信息准备模型变量；根据模型变量建立二次交通事故发生时间的预测模型；将主事故的路段信息和交通流数据时间差预测模型计算，计算出二次事故发生的时间，在二次事故发生之前时间，处理主事故的事故现场；本发明利用交通流检测设备获取交通流参数，实时检测快速道路发生主事故时与二次事故的时间差，运用可变限速对车辆进行调控，减少二次事故交通事故产生。
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公开(公告)号：CN106530714A
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201611195855.X
申请日：2016-12-21
申请人： 东南大学
IPC分类号： G08G1/01
CPC分类号： G08G1/0129
摘要： 本发明公开了一种基于交通流数据的二次交通事故时间预测方法，获取历史交通事故数据；将原始交通事故划分为主事故、二次事故和普通交通事故；根据二次事故的上下游交通,路段，天气，时间信息准备模型变量；根据模型变量建立二次交通事故发生时间的预测模型；将主事故的路段信息和交通流数据时间差预测模型计算，计算出二次事故发生的时间，在二次事故发生之前时间，处理主事故的事故现场；本发明利用交通流检测设备获取交通流参数，实时检测快速道路发生主事故时与二次事故的时间差，运用可变限速对车辆进行调控，减少二次事故交通事故产生。
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公开(公告)号：CN114446048A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202111636605.6
申请日：2021-12-29
申请人： 东南大学
IPC分类号： G08G1/01 , G06F16/215 , G06F16/2457 , G06F16/29 , G06F16/9537
摘要： 本发明公开了基于手机信令数据的轨道交通出行者全出行链分析方法，包括：提取轨道交通出行者的手机信令数据信息，识别出行者的出行轨迹段、途经站点及起终站点数据；基于轨道交通线网拓扑结构，根据出行者每一趟次的出行轨迹段和途经站点，对出行者每一趟次的换乘站点进行识别，得到出行者真实的出行轨迹及换乘站点序列；识别得到出行者每一趟次的来源地和去向地并进行验证；根据出行者每一趟次的来源地和去向地对出行者对应趟次的出行轨迹进行分段，识别得到出行者的接驳方式，由此得到出行者的全出行链分析结果。本发明实现轨道出行者的全出行链分析，对研究轨道系统的运行现状，从而根据现状需求，进行线网规划与调整具有重要的意义。
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公开(公告)号：CN106600950A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201611195854.5
申请日：2016-12-21
申请人： 东南大学
IPC分类号： G08G1/00
CPC分类号： G08G1/0129
摘要： 本发明公开了一种基于交通流数据的二次交通事故预测方法，首先获取交通事故数据；将原始交通事故划分为主事故、二次事故和普通事故；获取原始交通事故的上下游交通,道路，天气，时间信息；建立二次交通事故发生频率模型；检测二次事故发生概率；本发明可以用实时交通流来判断二次事故发生的概率，从而能使用动态交通控制的方法，主动实时预测二次交通事故频率。
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公开(公告)号：CN114446048B
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202111636605.6
申请日：2021-12-29
申请人： 东南大学
IPC分类号： G08G1/01 , G06F16/215 , G06F16/2457 , G06F16/29 , G06F16/9537
摘要： 本发明公开了基于手机信令数据的轨道交通出行者全出行链分析方法，包括：提取轨道交通出行者的手机信令数据信息，识别出行者的出行轨迹段、途经站点及起终站点数据；基于轨道交通线网拓扑结构，根据出行者每一趟次的出行轨迹段和途经站点，对出行者每一趟次的换乘站点进行识别，得到出行者真实的出行轨迹及换乘站点序列；识别得到出行者每一趟次的来源地和去向地并进行验证；根据出行者每一趟次的来源地和去向地对出行者对应趟次的出行轨迹进行分段，识别得到出行者的接驳方式，由此得到出行者的全出行链分析结果。本发明实现轨道出行者的全出行链分析，对研究轨道系统的运行现状，从而根据现状需求，进行线网规划与调整具有重要的意义。
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公开(公告)号：CN109978746B
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN201910236950.7
申请日：2019-03-27
申请人： 东南大学
摘要： 本发明公开了一种基于信令数据并结合动态阈值判断出行有效性的人口交换量估计方法，能够利用手机网络运营商日常运营时产生收集的信令数据，低成本地获得进行交通规划所必需的不同空间尺度和时间尺度的人口交换量信息。本发明利用信令数据获取各层次的人口交换量，可以广泛应用于城市规划以及交通规划和管理，更合理高效地分有限的公共资源；此外，和传统的问卷等方式采集人口交换数据相比，基于信令数据的人口交换量估计方法成本低、准确率高，是大数据时代城市交通规划方法革新的代表之一。
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公开(公告)号：CN108171973B
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN201711446450.3
申请日：2017-12-27
申请人： 东南大学
IPC分类号： G08G1/01
摘要： 本发明公开了一种基于手机网格数据的交通出行模式识别方法，通过手机网格数据构建手机用户出行序列，获取序列的时间特征、距离特征与速度特征；基于惩罚因子清洗所获取的手机用户出行序列数据，去除“噪声”数据；根据获得的清洗后的手机用户出行序列，基于速度聚类方法划分手机用户子出行序列；根据获得的子出行序列，生成手机用户出行链，获取出行链的时间特征、距离特征与速度特征；识别手机用户各出行链多模式交通出行模式；基于已识别的手机用户出行链多模式交通出行模式比例，识别用户全日出行时段主要交通出行模式。本发明能够基于非集计层面获取用户个体的交通出行模式，用于降低模型复杂度与提升预测准确性。
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公开(公告)号：CN109871876A
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：CN201910059198.3
申请日：2019-01-22
申请人： 东南大学
摘要： 本发明公开了一种基于浮动车数据的高速公路路况识别与预测方法，包括如下步骤：基于原始GPS轨迹数据，进行数据预处理；基于网格划分结果的速度计算方法，利用轨迹点间的欧式距离和行驶时间计算获得的行程车速作为车辆在更新点处的瞬时速度；基于速度计算网格内的交通流参数，以空间网格和时间网格为单元，计算每个单元内的交通流参数值；基于主成分分析的交通状态参数降维，简化了数据的维数，实现了对数据中无关特征的舍弃；基于k-means的交通状态聚类分析，对不同交通状态进行识别；构建不同时间尺度的特征，建立基于长短期记忆神经网络LSTM的各交通状态量预测模型。本发明能够对高速公路交通状态进行精准识别，并对其演变趋势进行预测。
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公开(公告)号：CN108171973A
公开(公告)日：2018-06-15
申请号：CN201711446450.3
申请日：2017-12-27
申请人： 东南大学
IPC分类号： G08G1/01
CPC分类号： G08G1/012
摘要： 本发明公开了一种基于手机网格数据的交通出行模式识别方法，通过手机网格数据构建手机用户出行序列，获取序列的时间特征、距离特征与速度特征；基于惩罚因子清洗所获取的手机用户出行序列数据，去除“噪声”数据；根据获得的清洗后的手机用户出行序列，基于速度聚类方法划分手机用户子出行序列；根据获得的子出行序列，生成手机用户出行链，获取出行链的时间特征、距离特征与速度特征；识别手机用户各出行链多模式交通出行模式；基于已识别的手机用户出行链多模式交通出行模式比例，识别用户全日出行时段主要交通出行模式。本发明能够基于非集计层面获取用户个体的交通出行模式，用于降低模型复杂度与提升预测准确性。
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