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公开(公告)号：CN113743204B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202110860317.2
申请日：2021-07-29
Applicant: 北京工业大学 , 山东高速集团有限公司
IPC: G06F30/18 , G06F30/27 , G06F18/23213 , G01D21/02
Abstract: 本发明涉及一种基于感知需求的高速公路传感设备选型及优化布局方法。本发明针对智慧高速公路背景下的交通信息检测需求，研究检测设备选型及优化布设的方法，为设计人员进行传感网布设提供决策支持，提高设计合理性、节约布设成本，实现智慧高速公路道路运行状态的精准全息感知。该方法主要分为传感器选型和传感设备优化布局两个环节，其中传感器选型是将满足高速公路管理单位对感知参数需求、感知参数精度、可靠性等需要的传感设备组合选择出来；传感设备优化布局则将选择出来的传感设备布设到关键路段上，并对布设间距进行参数优化，最终计算符合条件的感知设备最佳布设间距及最低成本，节约资源的同时，实现高速公路交通状态的全息感知。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113688561B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202110809745.2
申请日：2021-07-17
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的高速公路施工区最优预警距离确定方法，对混合交通流下高速公路施工区交通参数进行预处理；设置车辆模型并输入交通流参数；建立效率、安全、能耗综合评价模型；基于神经网络进行迭代训练得到模型权重；对不同输入交通流进行评价指标预测；确定最佳预警距离。本专利构建了预警模型，利用贝叶斯神经网络进行预测，考虑不同流量、装配率和预警距离条件下车辆在高速公路施工区，研究车辆最佳预警距离。本专利对高速公路施工条件下安全驾驶和道路预警提供一定参考，并提供施工条件下车辆预警最佳距离预测方法。
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公开(公告)号：CN113743204A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202110860317.2
申请日：2021-07-29
Applicant: 北京工业大学 , 山东高速集团有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于感知需求的高速公路传感设备选型及优化布局方法。本发明针对智慧高速公路背景下的交通信息检测需求，研究检测设备选型及优化布设的方法，为设计人员进行传感网布设提供决策支持，提高设计合理性、节约布设成本，实现智慧高速公路道路运行状态的精准全息感知。该方法主要分为传感器选型和传感设备优化布局两个环节，其中传感器选型是将满足高速公路管理单位对感知参数需求、感知参数精度、可靠性等需要的传感设备组合选择出来；传感设备优化布局则将选择出来的传感设备布设到关键路段上，并对布设间距进行参数优化，最终计算符合条件的感知设备最佳布设间距及最低成本，节约资源的同时，实现高速公路交通状态的全息感知。
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公开(公告)号：CN113742870A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202110867213.4
申请日：2021-07-29
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于网络拓扑结构及站点客流量的多模式公共交通网络关键站点识别方法，属于城市公共交通运行领域。首先根据多模式公共交通线路与站点数据，抽象提取多模式公共交通网络拓扑图；在此基础上，基于复杂网络基本理论，计算网络节点度与H‑index指标，并考虑网络节点弱关系影响，在网络结构方面充分挖掘网络节点的潜在影响力；然后结合地面公交、地铁刷卡数据，获取多模式公共交通网络站点客流量；网络关键站点的识别。本发明考虑了多模式公共交通站点的拓扑结构重要性及客流特征，构建了可以表征多模式公共交通网络站点重要度方法，对于城市公共交通管理人员提前针对网络中的关键节点，有针对性的提出保护措施，保障出行安全。
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公开(公告)号：CN113742870B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202110867213.4
申请日：2021-07-29
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F30/18 , G06Q10/0639 , G06Q50/40
Abstract: 一种基于网络拓扑结构及站点客流量的多模式公共交通网络关键站点识别方法，属于城市公共交通运行领域。首先根据多模式公共交通线路与站点数据，抽象提取多模式公共交通网络拓扑图；在此基础上，基于复杂网络基本理论，计算网络节点度与H‑index指标，并考虑网络节点弱关系影响，在网络结构方面充分挖掘网络节点的潜在影响力；然后结合地面公交、地铁刷卡数据，获取多模式公共交通网络站点客流量；网络关键站点的识别。本发明考虑了多模式公共交通站点的拓扑结构重要性及客流特征，构建了可以表征多模式公共交通网络站点重要度方法，对于城市公共交通管理人员提前针对网络中的关键节点，有针对性的提出保护措施，保障出行安全。
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公开(公告)号：CN113688561A
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202110809745.2
申请日：2021-07-17
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的高速公路施工区最优预警距离确定方法，对混合交通流下高速公路施工区交通参数进行预处理；设置车辆模型并输入交通流参数；建立效率、安全、能耗综合评价模型；基于神经网络进行迭代训练得到模型权重；对不同输入交通流进行评价指标预测；确定最佳预警距离。本专利构建了预警模型，利用贝叶斯神经网络进行预测，考虑不同流量、装配率和预警距离条件下车辆在高速公路施工区，研究车辆最佳预警距离。本专利对高速公路施工条件下安全驾驶和道路预警提供一定参考，并提供施工条件下车辆预警最佳距离预测方法。
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