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公开(公告)号：CN115496257A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202210871130.7
申请日：2022-07-23
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于时空融合的短时车速预测，包括：车速数据预处理；将车速数据集输入预构建的VMD‑GCN‑BiLSTM模型中进行短时车速预测；其中，所述VMD‑GCN‑BiLSTM模型的构建过程包括：对BiLSTM进行数学建模：在RNN网络的基础上LSTM网络加入依次连接的遗忘门、输入门和输出门；通过前向LSTM网络和后向LSTM网络构建BiLSTM网络模型；对BiLSTM网络模型进行双向训练；本发明能够克服单一模型存在的缺陷，同时与现有的组合模型相比，预测精度也进一步的得到提升。本发明可以准确的预测短时车速，为交通部门提供了有利的参考价值。
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公开(公告)号：CN114973665A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210544580.5
申请日：2022-05-19
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种结合数据分解和深度学习的短时交通流预测方法，基于互补集成经验模态分解(CEEMD)，并结合卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)的短时交通流预测方法。交通流预测模型通过CEEMD信号分解减少噪声对交通流数据预测的影响，采用CNN、LSTM充分挖掘数据的时空特征，使得模型做出更加准确的判断，从而提高神经网络的学习效率。本发明结合数据分解和深度学习的优点，给出一种短时交通流预测方法，从而达到更科学的手段，提高短时交通流预测准确率的目的。
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公开(公告)号：CN115511189A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211208156.X
申请日：2022-09-30
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了基于遗传灰狼算法的员工通勤合乘路径优化方法，所述方法包括：构建以总路径最短和出行成本最小为目标的目标函数；基于遗传灰狼算法求解目标函数，输出最优解；其中，遗传灰狼算法将灰狼社会等级及狩猎机制引入到基本遗传算法的选择算子。本发明以总路径最短和出行成本最小为目标的目标函数，从合乘路径最短和出行成本最低的角度分析了多目标下的单位员工通勤合乘，运用遗传灰狼融合算法进行算例分析，对比不同算法，验证了融合算法的有效性，最后通过对比分析合乘方案较非合乘方案,在私家车资源节省、合乘乘客成本降低与车主出行成本降低等方面具有明显优势。
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公开(公告)号：CN115496395A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202211237928.2
申请日：2022-10-11
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于结构方程模型的单位同事通勤合乘意愿影响因素评价方法，包括以下步骤：设定单位同事通勤合乘意愿影响因素，并作为初始变量构建单位同事通勤合乘意愿影响因素评价的初始结构方程模型；采集合乘者意向问卷数据，对问卷数据进行信效度检验，根据检验结果进行问卷修正；对初始结构方程模型进行拟合程度检验，根据检验结果对模型做出修正；对经过检验或修正的结构方程模型进行路径分析，得到各变量对单位同事通勤合乘意愿的影响。本发明定量、系统地评估了单位同事合乘的影响因素，能够同时满足出司机和合乘者的共同需求，通过该出行模式来降低一人一车模式的空驶率，缓解城市道路拥堵，达到整合交通资源、提高道路利用率。
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公开(公告)号：CN115631624A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211242190.9
申请日：2022-10-11
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了改进互补集成经验模分解的时空卷积短时交通流预测方法，包括：获取原始交通流数据并进行数据预处理；将交通流数据输入到预构建的CEEMD‑GAT‑Attention模型中进行短时交通流预测。其中，构建的预测模型包括：采用改进的CEEMD将交通流数据分解为相对平稳的时间序列信号、采用GAT充分挖掘数据的空间特征、采用Attention计算每个时空特征的注意力权重，从而提高模型捕获时空特征的能力和预测准确性。本发明能够使短时交通流预测的精度进一步提升，为交通部门提供有利的参考价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114970815A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210544588.1
申请日：2022-05-19
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进PSO算法优化LSTM的交通流预测方法及装置，包括：获取的待预测交通流的交通流原始数据并进行预处理，采用预先训练好的交通流预测模型根据预处理后的交通流数据获得交通流预测结果；所述交通流预测模型采用LSTM神经网络，其训练过程包括：基于历史数据，采用改进粒子群算法计算LSTM神经网络的初始优化参数；基于历史交通流数据样本，对初始优化后的LSTM神经网络进行训练，得到最终交通流预测模型。本发明采用动态惯性权重w粒子群算法并融合遗传算法的自适应变异操作对基本PSO算法进行改进，提高交通流的预测精度和预测速度。
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公开(公告)号：CN115481816A
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202211242169.9
申请日：2022-10-11
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了基于互补集成经验模分解的时空卷积短时交通流预测方法，包括：获取原始交通流数据并进行数据预处理；将交通流数据输入到预构建的CEEMD‑GAT‑LSTM模型中进行短时交通流预测。其中，构建的预测模型包括：采用CEEMD对交通流数据进行信号分解、采用GAT充分挖掘数据的空间特征、采用LSTM充分挖掘数据的时间特征，从而提高神经网络的学习效率。本发明能够有效提高短时交通流预测的预测精度，为交通部门提供有利的参考价值。
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公开(公告)号：CN114723167A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210465128.X
申请日：2022-04-29
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于BiLSTM‑RVFL模型的短时车速预测方法，包括：获取车速数据并进行预处理生成车速数据集；将车速数据集输入预构建的BiLSTM‑RVFL模型中进行短时车速预测；其中，所述BiLSTM‑RVFL模型的构建过程包括：对BiLSTM进行数学建模：在RNN网络的基础上LSTM网络加入依次连接的遗忘门、输入门和输出门；通过前向LSTM网络和后向LSTM网络构建BiLSTM网络模型；对BiLSTM网络模型进行双向训练；本发明能够准确的预测短时车速，为交通部门提供了有利的参考价值。
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公开(公告)号：CN214704951U
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202121138519.8
申请日：2021-05-25
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本实用新型公开了一种基于VMD‑LSTM自动调节时长的智慧信号灯，包括连接杆、固定杆和底座，连接杆连接在固定杆顶部，连接杆上设有红绿信号灯和计时器，所述连接杆上设有摄像头，所述连接杆内部设有FPGA芯片，所述FPGA芯片分别与摄像头、红绿信号灯和计时器连接。智慧交通信号系统采用的VMD‑LSTM预测车流量模型，不仅能更有效地处理交通流的非线性和随机性，而且在解释时间序列预测的长时间一类问题中展现了优越的能力，拟合程度也很高。智慧信号灯可以有效的缓解了交通拥挤，提高了车辆通行效率，通过对交通流的有效调度，使得城市交通流保持在一种稳定的运行状态，避免了交通拥堵的问题，缩短人们出行时间。
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公开(公告)号：CN216355039U
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202121890554.5
申请日：2021-08-13
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H01R13/62 , H01R13/639 , H01R24/00
Abstract: 本实用新型公开了一种安装简易的磁吸式网线组合装置，包括：圆形锁扣水晶头，包括水晶头上部分和水晶头下部分；所述水晶头上部分和水晶头下部分卡合连接；所述水晶头下部一侧设有八个通孔；网线接口插芯，所述网线接口插芯插入八个通孔，所述水晶头下部另一侧设有用于抵紧金属丝的异形挡块，使金属丝与网线接口插芯紧密贴合；磁吸接口插座，所述圆形锁扣水晶头安装于磁吸接口插座内，对应网线接口插芯的部位设有网线接口块；本实用新型专门设计的圆形水晶头是锁扣设计，使用者可以通过锁扣的间隙打开锁扣，进行重复利用，提高用户的整体体验，增加装置的重复使用率，同时能够更好的节约资源。
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