公开(公告)号：CN102881162B

公开(公告)日：2015-03-11

申请号：CN201210375074.4

申请日：2012-09-29

申请人： 北京市交通信息中心 ,  北京航空航天大学 ,  北京银河金星科技发展有限公司

发明人： 汪祖云 ,  杜博文 ,  张善海 ,  王立勋 ,  张燕 ,  周一新

IPC分类号： G08G1/01

摘要： 本发明公开了一种大规模交通信息的数据处理及融合方法，属于交通信息实时处理技术，包括：根据测试车及各个传感器采集到的多源交通数据获得真值系统的标准数据，并确定参数的动态赋值方法；剔除传感器采集到的数据集合中的异常数据，并进行历史数据的补偿；对完成数据补偿的多源交通数据实时分级信息融合。本发明通过建立真值系统获得各种采集方式正确的初始赋值参数，对真实采集到的数据进行异常剔除，缺失数据根据历史数据进行合理填补以保证数据的准确性和完整性，对不同类别的采集方式获得的数据进行分级逐级融合处理以保证数据的可靠性，融合过程的快速性，并在融合过程中考虑交通事件、交通管制、占地施工、交通事故给数据带来的影响。

公开(公告)号：CN102881162A

公开(公告)日：2013-01-16

申请号：CN201210375074.4

申请日：2012-09-29

申请人： 北京市交通信息中心 ,  北京航空航天大学 ,  北京银河金星科技发展有限公司

发明人： 汪祖云 ,  杜博文 ,  张善海 ,  王立勋 ,  张燕 ,  周一新

IPC分类号： G08G1/01

摘要： 本发明公开了一种大规模交通信息的数据处理及融合方法，属于交通信息实时处理技术，包括：根据测试车及各个传感器采集到的多源交通数据获得真值系统的标准数据，并确定参数的动态赋值方法；剔除传感器采集到的数据集合中的异常数据，并进行历史数据的补偿；对完成数据补偿的多源交通数据实时分级信息融合。本发明通过建立真值系统获得各种采集方式正确的初始赋值参数，对真实采集到的数据进行异常剔除，缺失数据根据历史数据进行合理填补以保证数据的准确性和完整性，对不同类别的采集方式获得的数据进行分级逐级融合处理以保证数据的可靠性，融合过程的快速性，并在融合过程中考虑交通事件、交通管制、占地施工、交通事故给数据带来的影响。

公开(公告)号：CN102819885A

公开(公告)日：2012-12-12

申请号：CN201210285149.X

申请日：2012-08-10

申请人： 北京航空航天大学 ,  北京市交通信息中心 ,  北京银河金星科技发展有限公司

发明人： 杜博文 ,  李曼 ,  陈智宏 ,  隋莉颖 ,  周一新 ,  李洪亮

IPC分类号： G07C9/00

摘要： 本发明公开了一种城市公共交通客流信息的统计分析方法及系统，属于智能交通技术领域。所述系统包括预处理模块、分割模块、站点匹配模块和显示模块，预处理模块用于去除城市一卡通的刷卡数据中的无效数据，分割模块用于对城市一卡通的刷卡数据进行趟次分割和站点分割后，进而得到趟次刷卡数据和站点刷卡数据，站点匹配模块根据趟次刷卡数据和站点刷卡数据与实际物理站点进行匹配，进而确定实际物理站点的刷卡数据，显示模块将实际物理站点的刷卡数据与城市地图文件进行叠加，显示客流云图。本发明根据站点与线路空间位置关系，用来识别站点的特征，把刷卡数据对应到站点上，得到刷卡数据的空间位置，为城市交通规划提供了数据支持。

公开(公告)号：CN102819885B

公开(公告)日：2015-03-11

申请号：CN201210285149.X

申请日：2012-08-10

申请人： 北京航空航天大学 ,  北京市交通信息中心 ,  北京银河金星科技发展有限公司

发明人： 杜博文 ,  李曼 ,  陈智宏 ,  隋莉颖 ,  周一新 ,  李洪亮

IPC分类号： G07C9/00

摘要： 本发明公开了一种城市公共交通客流信息的统计分析方法及系统，属于智能交通技术领域。所述系统包括预处理模块、分割模块、站点匹配模块和显示模块，预处理模块用于去除城市一卡通的刷卡数据中的无效数据，分割模块用于对城市一卡通的刷卡数据进行趟次分割和站点分割后，进而得到趟次刷卡数据和站点刷卡数据，站点匹配模块根据趟次刷卡数据和站点刷卡数据与实际物理站点进行匹配，进而确定实际物理站点的刷卡数据，显示模块将实际物理站点的刷卡数据与城市地图文件进行叠加，显示客流云图。本发明根据站点与线路空间位置关系，用来识别站点的特征，把刷卡数据对应到站点上，得到刷卡数据的空间位置，为城市交通规划提供了数据支持。

公开(公告)号：CN118430286A

公开(公告)日：2024-08-02

申请号：CN202410537224.X

申请日：2024-04-30

申请人： 北京航空航天大学

发明人： 叶俊辰 ,  张哲维 ,  黄奕 ,  乔屹 ,  杜博文

IPC分类号： G08G1/065 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/40 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464 ,  G08G1/01

摘要： 本发明公开一种基于时空图学习的交通流速流量并行预测方法、装置、介质及产品，涉及交通流速流量预测领域，方法包括：获取待预测交通区域在当前时刻以前第一预设时段以内的历史交通数据；根据历史交通数据，利用流速流量预测模型，确定待预测交通区域下一时段的流速和流量；流速流量预测模型是利用训练数据集对神经网络进行训练确定的；训练数据集包括训练用交通区域的交通数据和对应的下一时段的流速真实值和流量真实值；神经网络包括第一预测模块、第二预测模块和第三预测模块；预测模块包括线性层、begin卷积层、第一空洞卷积、第二空洞卷积、1×1卷积层、批归一化层、卷积层、图卷积层和end卷积层。本发明提高了预测的准确性。

公开(公告)号：CN118052347B

公开(公告)日：2024-07-19

申请号：CN202410451045.4

申请日：2024-04-16

申请人： 北京航空航天大学

发明人： 廖天禧 ,  杜博文 ,  孙磊磊 ,  他旭翔

IPC分类号： G06Q10/047 ,  G06Q50/14 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开一种基于浮动车出行轨迹序列的旅行时间估计方法及系统，涉及数据预测技术领域，获取多种出行时间条件下的浮动车出行轨迹，使得轨迹数据具有多样性，同时，对浮动车出行轨迹进行采样，生成采样后的浮动车出行轨迹序列集合，从而采样出多种出行轨迹序列和行程持续时间，结合浮动车多种出行轨迹序列和其外部的环境条件，利用结合后的序列数据对深度神经网络进行训练，生成预测模型对行程持续时间进行预测。由于轨迹数据的多样性，应用多样性轨迹数据构建预测模型，使得即使面对复杂多样的交通模式时也能够具有很高的预测精度。

公开(公告)号：CN115879650A

公开(公告)日：2023-03-31

申请号：CN202310138818.9

申请日：2023-02-21

申请人： 北京航空航天大学

发明人： 他旭翔 ,  杜博文 ,  廖天喜 ,  孙磊磊

IPC分类号： G06Q10/04 ,  G06F21/60 ,  G06F21/62 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045

摘要： 本发明公开一种基于区块链多态分离可信的多任务联合预测方法及系统，该方法包括对每一参与方的区块链进行初始化；生成每一参与方的密钥以及相应的通信地址；根据同一时刻的每一参与方的预测数据以及预测请求，并利用对应的密钥进行加密，确定加密后的预测数据以及加密后的预测请求；对同一时刻的所有参与方的加密后的预测数据以及加密后的预测请求进行解密；并根据解密后的预测数据，采用联合预测算法确定预测结果；根据解密后的预测请求对预测结果进行切分；并对切分后的预测结果进行同步，之后对应分发至参与方；同时将解密后的请求数据进行销毁和日志记录。本发明可保证当前交通场景下多联合联合预测中的数据可靠共享以及成果有效切分。

公开(公告)号：CN114819410A

公开(公告)日：2022-07-29

申请号：CN202210707677.3

申请日：2022-06-22

申请人： 北京航空航天大学

发明人： 孙磊磊 ,  杜博文 ,  吕卫锋 ,  他旭翔

IPC分类号： G06Q10/04 ,  G06Q50/26 ,  G06F3/0486

摘要： 本发明涉及一种拖拽式的面向交通领域的数据预测系统，涉及交通数据预测领域，包括：视图层用于从设定多个交通场景中选择一个交通场景作为待预测交通场景；还用于基于待预测交通场景选择数据预处理算法和数据预测算法；还用于从多个数据源地址中选择一个作为待预测数据源地址；还用于显示预测结果；数据预测算法为深度学习算法；中心层用于接收待预测数据，将待预测数据输入选定的数据预测算法获得预测结果，并将预测结果反馈到视图层；接入层与中心层连接，用于根据待预测数据源地址获取数据源数据，采用选定的数据预处理算法对数据源数据进行预处理后获得待预测数据，并向中心层发送待预测数据。本发明提高了交通领域的数据预测效率。

公开(公告)号：CN113779101B

公开(公告)日：2022-03-18

申请号：CN202111323169.7

申请日：2021-11-10

申请人： 北京航空航天大学

发明人： 杜博文 ,  孙磊磊 ,  于乐 ,  吴光辉 ,  刘铭喆

IPC分类号： G06F16/2457 ,  G06F16/2458 ,  G06F16/9535 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明提供一种基于深度神经网络的时序集合推荐系统和方法。该方法建立在综合元素表示的基础上，它首先通过构造集合级共现图来捕获元素关系，然后对动态关系图进行图卷积。此外，还设计了基于注意力的时间依赖性学习模块，该模块能够捕获集合的历史序列中元素之间最重要的时间依赖性，然后通过加权求和自适应地聚集时间信息得到元素表征。最后，设计了门控更新机制来融合元素的静态和动态表示，通过挖掘元素之间共享的动态时间模式来提高预测性能。

公开(公告)号：CN113516179B

公开(公告)日：2022-02-18

申请号：CN202110700803.8

申请日：2021-06-24

申请人： 北京航空航天大学

发明人： 杜博文 ,  孙磊磊 ,  他旭翔

IPC分类号： G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06T7/00

摘要： 本发明涉及一种地下基础设施渗漏水性态辨识方法及系统。该方法包括：获取多种环境条件下的地下基础设施渗漏水图像；对所述地下基础设施渗漏水图像进行标注，生成标注后的地下基础设施渗漏水图像；根据所述地下基础设施渗漏水图像以及标注后的地下基础设施渗漏水图像训练卷积神经网络，构建计算机视觉预测模型；获取任一环境条件下待预测的地下基础设施渗漏水图像，并利用所述计算机视觉预测模型预测所述待预测的地下基础设施渗漏水图像的渗漏水性态。本发明能够提高复杂多样的地下环境下的辨识精度。