一种基于轨迹数据的远距离交通节点关联性挖掘方法

    公开(公告)号:CN111444286B

    公开(公告)日:2022-06-21

    申请号:CN202010154942.0

    申请日:2020-03-06

    摘要: 本专利公开了一种基于轨迹数据的远距离交通节点关联性挖掘方法,所述方法包括:根据原始轨迹数据获取乘客每一次出行的起点和终点;获取交通节点中心的地理位置信息,并判定交通节点范围;轨迹数据匹配;计算每一次出行所有经过的交通节点序列;所述序列包括车辆在该次出行中经过每个交通节点的编号以及经过每个交通节点的时间;步骤五、建立关联度计算模型;步骤六、按照最短路径方法或依据实际出行距离,计算任意两个节点间的实际出行距离。通过上述方法能够有效的计算出轨迹数据的远距离交通节点关联性,有结果准确,计算速度快的特点。

    一种基于轨迹数据的远距离交通节点关联性挖掘方法

    公开(公告)号:CN111444286A

    公开(公告)日:2020-07-24

    申请号:CN202010154942.0

    申请日:2020-03-06

    摘要: 本专利公开了一种基于轨迹数据的远距离交通节点关联性挖掘方法,所述方法包括:根据原始轨迹数据获取乘客每一次出行的起点和终点;获取交通节点中心的地理位置信息,并判定交通节点范围;轨迹数据匹配;计算每一次出行所有经过的交通节点序列;所述序列包括车辆在该次出行中经过每个交通节点的编号以及经过每个交通节点的时间;步骤五、建立关联度计算模型;步骤六、按照最短路径方法或依据实际出行距离,计算任意两个节点间的实际出行距离。通过上述方法能够有效的计算出轨迹数据的远距离交通节点关联性,有结果准确,计算速度快的特点。

    一种面向高速公路合流区的智能靶向疏堵方法

    公开(公告)号:CN113744527A

    公开(公告)日:2021-12-03

    申请号:CN202111015899.0

    申请日:2021-08-31

    摘要: 本专利涉及一种面向高速公路合流区的智能靶向疏堵方法,包括:步骤100,将高速公路上的自动无人驾驶车辆CAV作为检测器对状态空间进行采样,并通过多个独立的检测器进行分布式采样;步骤200,对高速公路合流区的容量状况进行判断,若容量下降,则进行匝道控制方法,所述匝道控制方法通过对当前时刻合流区占用率以及上一时刻入口匝道流率的计算,控制入口匝道的交通流量;步骤300,对高速公路上游的交通密度和临界密度进行比较,若上游的交通密度大于临界密度,则使用D4PG算法作为差分可变限速策略,来输出不同车道的限速策略;步骤400,经过匝道控制方法和差分可变限速的协调优化控制,向高速公路交通流发布智能靶向疏堵策略。

    一种基于轨迹数据的远距离交通节点关联性挖掘方法

    公开(公告)号:CN110674226A

    公开(公告)日:2020-01-10

    申请号:CN201910889601.5

    申请日:2019-09-19

    摘要: 本专利公开了一种基于轨迹数据的远距离交通节点关联性挖掘方法,所述方法包括:根据原始轨迹数据获取乘客每一次出行的起点和终点;获取交通节点中心的地理位置信息,并判定交通节点范围;轨迹数据匹配;计算每一次出行所有经过的交通节点序列;所述序列包括车辆在该次出行中经过每个交通节点的编号以及经过每个交通节点的时间;步骤五、建立关联度计算模型;步骤六、按照最短路径方法或依据实际出行距离,计算任意两个节点间的实际出行距离。通过上述方法能够有效的计算出轨迹数据的远距离交通节点关联性,有结果准确,计算速度快的特点。

    基于端边云融合的高速公路瓶颈路段拥堵辨识方法及系统

    公开(公告)号:CN114118230A

    公开(公告)日:2022-03-01

    申请号:CN202111312324.5

    申请日:2021-11-08

    摘要: 本专利涉及一种基于端边云的高速公路瓶颈路段拥堵辨识方法及系统,包括:获取智能车辆数据和路侧终端数据,并根据所述数据,获得拥堵辨识指标数据集;将拥堵辨识指标数据集包含的各个指标数据标准化,获得标准化的各个指标数据;将所述指标数据利用交互算法和LSTM算法提取处理,获得所述拥堵辨识指标数据集的充分表示量;基于所述拥堵辨识指标数据集的充分表示量,确定拥堵状态类型。本专利适应了复杂交通环境下参数数量多与时变的特性,提高了辨识现有瓶颈路段的准确性。

    一种面向高速公路合流区的智能靶向疏堵方法

    公开(公告)号:CN113744527B

    公开(公告)日:2022-07-12

    申请号:CN202111015899.0

    申请日:2021-08-31

    摘要: 本专利涉及一种面向高速公路合流区的智能靶向疏堵方法,包括:步骤100,将高速公路上的自动无人驾驶车辆CAV作为检测器对状态空间进行采样,并通过多个独立的检测器进行分布式采样;步骤200,对高速公路合流区的容量状况进行判断,若容量下降,则进行匝道控制方法,所述匝道控制方法通过对当前时刻合流区占用率以及上一时刻入口匝道流率的计算,控制入口匝道的交通流量;步骤300,对高速公路上游的交通密度和临界密度进行比较,若上游的交通密度大于临界密度,则使用D4PG算法作为差分可变限速策略,来输出不同车道的限速策略;步骤400,经过匝道控制方法和差分可变限速的协调优化控制,向高速公路交通流发布智能靶向疏堵策略。

    一种考虑时空非平稳性的网约车出行需求预测方法

    公开(公告)号:CN114254250A

    公开(公告)日:2022-03-29

    申请号:CN202111525914.6

    申请日:2021-12-14

    摘要: 本专利属于智能交通技术领域,公开了一种考虑时空非平稳性的网约车出行需求预测方法,包括:步骤一、交通小区划分,步骤二、网约车需求和建成环境数据提取;步骤三、因子分析法提取公共因子;步骤四:时空地理加权回归模型计算。本方法可以从原有建成环境因素中提取数量更少的主因子,再基于时空地理加权回归对网约车出行需求进行预测,既考虑了网约车需求的时空非平稳性,又尽可能多地保留了原始变量的信息,同时使主因子之间不相关,从而避免原有自变量之间共线性的影响,提升模型计算效率,为城市交通管理者和网约车公司提前制定更具针对性的策略提供参考依据。

    一种考虑时空非平稳性的网约车出行需求预测方法

    公开(公告)号:CN114254250B

    公开(公告)日:2024-07-05

    申请号:CN202111525914.6

    申请日:2021-12-14

    摘要: 本专利属于智能交通技术领域,公开了一种考虑时空非平稳性的网约车出行需求预测方法,包括:步骤一、交通小区划分,步骤二、网约车需求和建成环境数据提取;步骤三、因子分析法提取公共因子;步骤四:时空地理加权回归模型计算。本方法可以从原有建成环境因素中提取数量更少的主因子,再基于时空地理加权回归对网约车出行需求进行预测,既考虑了网约车需求的时空非平稳性,又尽可能多地保留了原始变量的信息,同时使主因子之间不相关,从而避免原有自变量之间共线性的影响,提升模型计算效率,为城市交通管理者和网约车公司提前制定更具针对性的策略提供参考依据。