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公开(公告)号:CN115759347A
公开(公告)日:2023-03-07
申请号:CN202211299932.1
申请日:2022-10-24
申请人: 北京工业大学
IPC分类号: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06Q50/30 , G06F16/2458 , G06F16/29
摘要: 一种基于特征数据的电动公交车行程能耗快速预测方法属于交通领域。本发明为了电动公交车车队充电计划提供车辆能耗预测值,基于历史数据,对车辆行程能耗进行预测。考虑车辆能耗与特征数据的关系,发明了一种基于特征数据的电动公交车能耗的快速计算方法。该方法首先收集电动公交车历史上的电量数据和行程数据,提取稳定的关键特征,寻找与新行程的特征最接近的历史数据,以历史能耗数据的均值作为新行程能耗预测值。本发明在已有的电动公交车运营数据中,充分挖掘车辆行程能耗特征;提出了快速精准预测电动公交车能耗的新方法。
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公开(公告)号:CN115691122A
公开(公告)日:2023-02-03
申请号:CN202211263377.7
申请日:2022-10-15
申请人: 北京工业大学
摘要: 本发明公开了一种基于物联网和深度学习的道路病害智能巡检平台,该平台由两部分组成,分别是道路病害检测车和计算机系统。道路病害检测车实现道路图像信息与位置坐标信息实时采集与传递功能。计算机系统由道路病害识别系统、通信系统、车辆控制系统组成,实现道路病害实时检测和道路病害检测车实时控制功能。本发明可以实现对道路病害的实时检测和对道路病害检测设备的远程控制。
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