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公开(公告)号：CN118797873B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411289916.3
申请日：2024-09-14
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F30/18 , G06F30/27 , G06F18/2321
Abstract: 本发明属于交通时空网络领域，具体涉及一种融合演进的卡车机动性复杂网络的构建方法，包括：步骤A：获取道路上的卡车轨迹数据与抓取各个城市货运相关的POI；步骤B：从卡车轨迹中提取车辆停靠目的地；步骤C：得到单个卡车的机动性网络；步骤D：得到城市货物运输POI拓扑网络；步骤E：根据空间交互理论，利用城市货物运输POI拓扑网络的属性计算各POI之间的吸引力和断裂条件；步骤F：得到卡车机动性网络的演进机理，构建卡车机动性网络，本发明的优点是：通过基于洛伦兹曲线法精确识别卡车POI集合，基于最大熵原理重构卡车POI吸引力模型，以及考虑卡车POI之间吸引力的动态变化，引入断裂点模型，仿真实现了卡车出行服务机动性的动态演进机理。
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公开(公告)号：CN118629219A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202411121266.1
申请日：2024-08-15
Applicant: 吉林大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明属于交通控制系统领域，涉及一种基于安全场的车辆换道决策与轨迹规划交互耦合方法，包括：A：构建行车安全场模型;B：构建自车周围车辆短时轨迹预测模型;C：构建行车安全指标阈值模型;D：构建换道行为决策及轨迹规划集;E：轨迹规划初次筛选方法;F：最优轨迹二次筛选方法;本发明的优点：综合考量了行为决策与轨迹规划两个模块间的复杂耦合机理，以车辆短时轨迹预测为基础，从换道整个过程出发，以全局视角衡量最优决策与最优轨迹，以行车安全指标阈值初次筛选出满足安全性的轨迹集，以急动度、本车和周围车辆的期望速度等指标二次筛选出满足安全阈值下的综合衡量本车舒适性和交通流整体效率特性的换道决策与轨迹规划方案。
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公开(公告)号：CN118427287A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410883187.8
申请日：2024-07-03
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F16/29 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N5/04 , G06Q50/26 , G06F16/901
Abstract: 本发明属于绿道选线技术领域，涉及一种基于图神经网络的绿道选线方法，包括以下步骤：步骤一：点的选择与提取；步骤二：基于点的选取，构建图神经网络所需节点矩阵；步骤三：构建两层GCN网络，实现对于绿道的精确求解；本发明的优点是：通过利用传统的阻力因子所具有的多种数据，结合行人对于自然景观、游憩的喜好等行人的主观因素，利用图神经网络模型实现对于绿道的选择，充分运用该模型在大规模数据集上进行训练后，能够学习到复杂的地理特征、地形和环境条件以及行人活动和景观密度，实现提供高精度的绿道选线预测。实现对于绿道的精确选择。
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公开(公告)号：CN117611226B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410086777.8
申请日：2024-01-22
Applicant: 吉林大学
IPC: G06Q30/0201 , G06Q10/0631 , G06Q10/083 , G06Q50/04
Abstract: 本发明涉及一种基于单车定额和当量物流量的物流资源智能在线核算方法，包括以下步骤：步骤S1：核算基础数据生成；步骤S2：物流资源核算模型构建；步骤S3：日生产计划下基于零件单车定额确定资源任务量；步骤S4：不同场景下任务量转化当量物流量；步骤S5：物流资源单位作业能力标定；步骤S6：基于当量物流量估算作业总时长；步骤S7：物流资源规划值智能化在线核算；本发明的优点是：实现全要素多场景的物流资源的精益核算和动态变更，用以指导工厂物流资源规划透明化和数字化，同时为工厂精益管控物流成本提供业务依据和技术方法指导。
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公开(公告)号：CN116663857A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310914391.7
申请日：2023-07-25
Applicant: 吉林大学
IPC: G06Q10/0631 , G06N3/006 , G06Q10/04 , G06Q10/087 , G06Q50/04 , G05B19/418
Abstract: 本发明属于柔性作业车间的调度技术领域，尤其涉及一种带AGV的柔性作业车间稳定的反应性动态调度方法，首先，获取柔性作业车间的环境与生产资源信息，然后构建确定性初始调度模型和反应性重调度模型，最后通过多目标离散人工蜂群算法，求解确定性初始调度模型以获得初始调度方案，求解反应性重调度模型以获得重调度方案。本发明在面对生产过程中突发作业插入的情况，构建以最小化最大完工时间、最大化负载均衡和最大化生产稳定性为目标的反应性重调度模型，在正在执行的调度方案的基础上更新该时刻各生产资源的可用性和约束关系，重新调度剩余工序与新作业，并保持原生产过程的稳定性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115496425B
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211421100.2
申请日：2022-11-15
Applicant: 吉林大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/083 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06Q10/04
Abstract: 本发明属于厂区物流车辆调度的技术领域，涉及一种基于生产计划的厂区物流车辆调度方法及系统，具体为：获取数据计算各物流生产节拍中产生的标准物流车辆OD交通量，对其在厂区路网上进行交通流分配，得到各进口道的初步到达率；根据物流车辆历史行驶数据构建并训练神经网络，利用服务水平评判标准中可接受的延误数据，输出各进口道的标准到达率；比较两者确定需要优化的物流生产节拍以及该物流生产节拍需要优化的具体进口道；调整优化，得到最终物流生产计划，对物流车辆进行调度。采用本发明的技术方案避免了厂区交叉口的拥堵，无需改变厂区内部几何线型优化成本小，在改善交通状况的同时保证了厂区生产的正常运行，符合现代精益物流的要求。
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公开(公告)号：CN109583797B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN201910077139.9
申请日：2019-01-28
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种面向停车生成率获取的商业综合体的模糊聚类方法，涉及停车规划与管理领域，本发明通过将商业综合体内各类功能用地的建筑规模、商业综合体内建筑功能类型、周围第一圈主干道合围范围内道路饱和度、公交可达性、停车供给能力、停车收费六项指标进行聚类分析，将具有相似停车生成率的商业综合体准确分类，以便于实现对具有相似停车生成特性的商业综合体停车生成率的获取，以及城市商业综合体停车场配建标准的制定和建筑规模的规划。
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公开(公告)号：CN112365217A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011414792.9
申请日：2020-12-07
Applicant: 吉林大学 , 中国第一汽车股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种入厂物流集群的空间集聚特征提取方法，包括以下步骤：S1：时空数据收集和标准化，S2：物流企业空间分布特征提取，S3：物流企业空间集聚度特征提取，S4：物流企业路网依赖度特征提取，S5：物流集群空间集聚特征判别，S6：根据核心模式和轴分布特征，判别集聚路段和集聚区域，最终判别轴核格局。空间分析方法在物流集群特性分析领域的应用，针对实践中物流集聚群体特征难以提取、判断和推演的特殊性，从空间分布特征、空间集聚度特征以及路网依赖性特征三个维度，来提取物流集群的空间集聚特征。
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公开(公告)号：CN101833702B
公开(公告)日：2013-02-06
申请号：CN201010030829.8
申请日：2010-01-18
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 一种基于行人可视范围的导航点动态更换方法，涉及一种交通仿真技术领域中模拟交通枢纽内部行人交通行为的方法，是以行人前进方向为视角的角平分线建立视角，以视距为扫描半径，在视角范围内实时扫描，若下一导航点在此扫描范围内，且该点与行人当前位置点连线上无障碍物，则放弃当前导航点，启用下一导航点。下一导航点的启用不以当前导航点的到达为条件，而是以行人的可视范围为条件，这种方式与行人的实际行为较为接近。动态更换导航点可以更好的保证行人的路径最短。
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公开(公告)号：CN118504780B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410947057.6
申请日：2024-07-16
Applicant: 吉林大学
IPC: G06Q10/04 , G06N3/126 , G06Q10/0631 , G06Q30/0201 , G06Q50/43
Abstract: 本发明属于交通控制系统领域，具体涉及一种基于改进GAVNS的多任务众包共享汽车空车迁移优化方法，包括以下步骤：步骤A：获取迁移信息；步骤B：设计众包任务服务定价策略；步骤C：构建多任务众包共享汽车空车迁移模型；步骤D：使用辐射式搜索算法获取初始解；步骤E：使用改进的GAVNS算法求解调度策略；步骤F：绘制迁移路线并下达指令；本发明的优点：通过构建基于多任务众包的共享汽车空车迁移模型，以适应区域调度员密度的变化特性，再通过增加基于改进的GAVNS的求解方法，大大缩短了求解时间，满足了实时计算的要求。
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