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公开(公告)号:CN118094126B
公开(公告)日:2024-07-16
申请号:CN202410462910.5
申请日:2024-04-17
申请人: 华侨大学 , 中建三局集团有限公司 , 中建三局(福建)投资建设有限公司
IPC分类号: G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/23213 , G06F18/2431 , G06N3/0455 , G06N3/082
摘要: 一种基于聚类和Transformer算法的真空干泵剩余寿命预测方法及设备,涉及机械设备健康监测技术领域。预测方法包含F1、获取真空干泵的监测数据,并进行预处理。F2、将预处理后的监测数据输入预测模型,获取预警级别。预测模型的训练步骤包含S1、获取历史特征数据。S2、对数据进行预处理,获取过滤后的数据。S3、根据距离宕机时刻的时长和距离指定时刻的时长设置预警级别。S4、将数据划分为训练集和测试集。S5、对数据进行采样。S6、对泵的型号进行全局归一化,对其余特征进行局部归一化。S7、采用聚类方法清除训练集的故障数据的噪声。S8、用清除噪声后的训练集训练模型。S9、用归一化处理后测试集测试模型,直至训练出来的模型符合要求。
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公开(公告)号:CN118350279A
公开(公告)日:2024-07-16
申请号:CN202410512362.2
申请日:2024-04-26
申请人: 华侨大学 , 中建三局集团有限公司 , 中建三局(福建)投资建设有限公司
IPC分类号: G06F30/27 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N20/00 , G06F119/04
摘要: 本发明提供的基于增量训练的真空干泵剩余寿命预测方法、装置及介质,涉及机器设备健康监测技术领域,通过实时获取真空干泵运行时的特征数据;将特征数据输入预先训练的增量学习预测模型进行剩余寿命预测,获取预测结果;其中,所述预先训练的增量学习预测模型通过以下步骤训练得到:获取多台宕机真空干泵的历史数据集,特征处理后,获得样本数据集;根据所述样本数据集,构建初始化增量学习预测模型;持续接收新收据,作为新的训练样本数据集输入初始化增量学习预测模型进行增量训练,采用Li ghtGBM增量学习方法,更新模型的权重以适应新数据,获得更新后的增量学习预测模型。本发明通过增量学习训练,实时动态地更新预测模型,提升了模型的预测准确性。
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公开(公告)号:CN118094126A
公开(公告)日:2024-05-28
申请号:CN202410462910.5
申请日:2024-04-17
申请人: 华侨大学 , 中建三局集团有限公司 , 中建三局(福建)投资建设有限公司
IPC分类号: G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/23213 , G06F18/2431 , G06N3/0455 , G06N3/082
摘要: 一种基于聚类和Transformer算法的真空干泵剩余寿命预测方法及设备,涉及机械设备健康监测技术领域。预测方法包含F1、获取真空干泵的监测数据,并进行预处理。F2、将预处理后的监测数据输入预测模型,获取预警级别。预测模型的训练步骤包含S1、获取历史特征数据。S2、对数据进行预处理,获取过滤后的数据。S3、根据距离宕机时刻的时长和距离指定时刻的时长设置预警级别。S4、将数据划分为训练集和测试集。S5、对数据进行采样。S6、对泵的型号进行全局归一化,对其余特征进行局部归一化。S7、采用聚类方法清除训练集的故障数据的噪声。S8、用清除噪声后的训练集训练模型。S9、用归一化处理后测试集测试模型,直至训练出来的模型符合要求。
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公开(公告)号:CN117808273A
公开(公告)日:2024-04-02
申请号:CN202410225004.3
申请日:2024-02-29
申请人: 华侨大学 , 蓝海(福建)信息科技有限公司
IPC分类号: G06Q10/0631 , G06Q50/47 , G06F16/9537
摘要: 本发明提供了乘客出发时刻协同与阶段反馈的城际拼车调度方法及装置,包括:获取某条线路下的城际网约车乘客出行数据,设置规划周期,构建问题场景,包含乘客订单集合、车辆集合和道路网络信息;在供需平衡的前提下,利用最佳插入算法将拼车订单加入行程解后通过启发式算法进行优化,对解中新增接收订单的乘客反馈已接单通知;满足协同要求的订单,协调其出发时刻并成功加入行程解后,对乘客反馈新出行时刻和已接单通知;将已存在的行程解和运力进行预匹配,对已达到发车时刻的行程,派发车辆,确定接载关系,更新车辆和订单的状态,向乘客反馈具体出行信息;本发明通过协同乘客出发时刻和两阶段反馈拼车进度,提高拼车效率,改善乘客体验。
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公开(公告)号:CN118798593A
公开(公告)日:2024-10-18
申请号:CN202411273944.6
申请日:2024-09-12
申请人: 华侨大学 , 厦门金龙联合汽车工业有限公司
IPC分类号: G06Q10/0631 , G06Q50/43 , G06Q30/0601 , G06F18/22
摘要: 本发明提供了多类型订单的城际动态拼车调度优化方法、装置、设备及系统,根据当前时刻获得的多类型订单信息和车辆信息执行客货联运的在线车辆调度和多类型订单离线车辆调度;将未匹配成功的订单按照利润最大的方式全部插入到车辆集合中,形成待分治解集合,并将待分治解集合分成若干组,每组至多包含一定数量的点;在每一个组中分别处理不同类型的订单;将每个组得到的最优解合并成为全局可行解,并通过客货联运的自适应大邻域搜索算法对全局可行解优化得到全局最优解。本方法的每条路线平均接送客总时间与贪心插入相差不大,但总利润、车辆平均满载率、总拼车乘客接客数、总包车数和总接货数都高于现有方法。
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公开(公告)号:CN118761567A
公开(公告)日:2024-10-11
申请号:CN202411247314.1
申请日:2024-09-06
申请人: 华侨大学 , 南威软件股份有限公司
IPC分类号: G06Q10/063 , G06Q50/47 , G06N3/0442 , G06N3/08
摘要: 本发明提供了基于物理信息多任务模型的城际网约车长期可用运力预测方法、装置、设备及介质,包括:获取历史订单、运力数据,并进行预处理;根据时间将运营时间切片作为可用运力量特征,对切片特征进行编码,获取特征编码;根据城际运力守恒原则设计损失函数;按时间顺序排序并归一化,按预设时长分割数据,获取模型输入数据;通过多任务预测框架,同时预测两城可用运力,使用双向长短时记忆网络作为共享专家网络提取两个任务的共性特征,使用门控网络根据不同任务的特定需求分配不同专家网络的特征贡献,经位置编码处理后生成各任务特定的特征表示,为每个任务设计独立的Transformer层来获取预测结果。本方法提高了城际网约车可用运力预测的准确性和效率。
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公开(公告)号:CN118917642A
公开(公告)日:2024-11-08
申请号:CN202411412572.0
申请日:2024-10-11
申请人: 华侨大学 , 厦门金龙联合汽车工业有限公司
IPC分类号: G06Q10/0631 , G06Q10/02 , G06Q50/47
摘要: 本发明提供一种融合专车服务和拼车服务的城际多趟往返车辆的静态调度方法、装置、设备和介质,涉及城际静态拼车调度技术领域。方法包含:S1、获取乘客的预约出行数据和车辆集合。S2、根据预约出行数据和车辆集合,以最大化普通拼车利润和最大化专车服务利润为优化目标,构建静态调度模型。S3、根据静态调度模型,采用顺序构造线路算法生成初始可行解。S4、根据静态调度模型,设置基于单向行程的邻域算子,以进行扰动。S5、根据静态调度模型,设置基于专车服务乘客的局部搜索算子,用以改善扰动。S6、根据静态调度模型、初始可行解、邻域算子和局部搜索算子,采用变邻域搜索算法进行求解,获取最优解。其中,最优解为静态调度规划。
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公开(公告)号:CN118735233A
公开(公告)日:2024-10-01
申请号:CN202411230475.X
申请日:2024-09-04
申请人: 华侨大学 , 厦门金龙联合汽车工业有限公司
IPC分类号: G06Q10/0631 , G06Q30/0202 , G06Q30/0204 , G06Q50/47 , G06Q30/0601 , G06N3/006 , G06N3/092
摘要: 本发明提供的融合城内车辆重定位的城际动态拼车调度优化方法及装置,涉及车辆调度技术领域。本发明通过获取城际网约车某条运营线路上的两城市的道路网络数据后,分别划分若干区域,并实时获取各区域内的往返乘客拼车出行数据;在每个重定位调度时刻,通过深度学习算法预测出乘客出行需求量,计算出空闲车辆数、供需平衡差和盈利路径总人数,构建双层优化模型;然后构建独立的智能体,并采用多智能体图深度Q学习网络算法进行训练学习;通过遍历每个调度时刻,判断是否达到重定位间隔,若达到,则进行乘客出行需求量预测、重定位决策与动态拼车调度;若否,则直接进行动态拼车调度。本发明能提高城际拼车的总利润,有效缓解车辆供需不平衡的问题。
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公开(公告)号:CN117808273B
公开(公告)日:2024-05-31
申请号:CN202410225004.3
申请日:2024-02-29
申请人: 华侨大学 , 蓝海(福建)信息科技有限公司
IPC分类号: G06Q10/0631 , G06Q50/47 , G06F16/9537
摘要: 本发明提供了乘客出发时刻协同与阶段反馈的城际拼车调度方法及装置,包括:获取某条线路下的城际网约车乘客出行数据,设置规划周期,构建问题场景,包含乘客订单集合、车辆集合和道路网络信息;在供需平衡的前提下,利用最佳插入算法将拼车订单加入行程解后通过启发式算法进行优化,对解中新增接收订单的乘客反馈已接单通知;满足协同要求的订单,协调其出发时刻并成功加入行程解后,对乘客反馈新出行时刻和已接单通知;将已存在的行程解和运力进行预匹配,对已达到发车时刻的行程,派发车辆,确定接载关系,更新车辆和订单的状态,向乘客反馈具体出行信息;本发明通过协同乘客出发时刻和两阶段反馈拼车进度,提高拼车效率,改善乘客体验。
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公开(公告)号:CN118551900B
公开(公告)日:2024-10-11
申请号:CN202410994378.1
申请日:2024-07-24
申请人: 华侨大学 , 厦门金龙联合汽车工业有限公司
IPC分类号: G06Q10/04 , G06N7/01 , G06Q10/0631 , G06Q10/067 , G06Q30/0601 , G06Q50/47 , G06F17/10
摘要: 本发明提供的一种基于两阶段调度的城际动态拼车调度优化方法及装置,涉及城际客运规划领域,本发明基于城际拼车订单信息和车辆信息,以最大化总利润为目标,构建两阶段调度模型;获取当前时刻的城际拼车订单信息和当前车辆信息;通过在线车辆调度与最近插入算法,匹配已发车的车辆给新下单的乘客;通过离线车辆调度与最佳插入算法,匹配未发车的车辆给新下单的乘客;然后基于马尔可夫决策过程与深度Q学习算法,判断是否执行二阶段调度模型;再基于大邻域搜索算法,匹配所有未发车的车辆给所有未匹配成功且未超时的乘客以及匹配成功的乘客进行二阶段调度;最后更新系统信息。本发明不仅减少了总运行时间,而且大幅缩短了反馈给乘客信息的时间。
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