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公开(公告)号：CN110166275B
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN201810495759.X
申请日：2018-05-22
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司 , 北京交通大学
Abstract: 本发明实施例公开了一种信息处理方法、装置及存储介质，属于计算机技术领域。该方法应用于信息传播模型中，信息传播模型包括输入层、隐藏层和输出层，隐藏层包括与多个时刻对应的多个隐藏层节点；方法包括：获取目标信息在第j个传播时刻的输入特征Xj；根据目标信息在第j‑1个传播时刻的隐层特征hj‑1和输入特征Xj，获取目标信息在第j个传播时刻的隐层特征hj；根据目标信息的隐层特征，获取目标信息的信息传播特征，信息传播特征用于描述目标信息的传播过程。本发明实施例充分利用历史传播记录进行深度学习，对网络信息的动态传播过程进行描述，扩展了功能，提高了信息传播模型的性能，进而提升了信息传播过程的预测准确度。
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公开(公告)号：CN106557371A
公开(公告)日：2017-04-05
申请号：CN201610949911.8
申请日：2016-10-26
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F9/52
Abstract: 本发明公开一种基于边追踪的分布式系统死锁检测方法，包括如下步骤：S1、分布式系统中的各节点根据自身的状态初步判断分布式系统中是否已经发生死锁，初步判断发生死锁的节点作为死锁检测的发起节点开始执行死锁检测；S2、发起节点向其自身所依赖的节点发送探针消息；S3、收到探针消息的非发起节点将探针消息传递给其自身所依赖的节点；S4、在非发起节点收到所有来自依赖于自身的节点的探针消息之后，非发起节点将其自身依赖消息发送给发起节点；S5、发起节点收到所有非发起节点的依赖消息之后根据各节点之间的依赖关系判断是否发生死锁。本发明相比于现有的方法可以减少死锁检测过程中消息传递的数量。
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公开(公告)号：CN115620514B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202211156320.7
申请日：2022-09-22
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于自适应广义PageRank图神经网络的交通流预测方法。该方法包括：获取公共交通流量数据中的信息点POI信息，构建距离编码；将时间信息构建为时间编码，拼接距离编码和时间编码为时空编码DTE；构建基于广义PageRank的时空图神经网络模型，将历史时间序列特征H和DTE作为基于广义PageRank的时空图神经网络模型的输入数据，对基于广义PageRank的时空图神经网络模型的进行训练，将历史交通流量序列输入到训练好的基于广义PageRank的时空图神经网络模型，基于广义PageRank的时空图神经网络模型输出未来交通流量序列。本发明设计了RPTA来自适应地建模不同时间步长之间的非线性相关性，设计了距离和时间编码来合并道路网络的地理信息和时间信息，可以有效地预测道路的交通流。
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公开(公告)号：CN115620514A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211156320.7
申请日：2022-09-22
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于自适应广义PageRank图神经网络的交通流预测方法。该方法包括：获取公共交通流量数据中的信息点POI信息，构建距离编码；将时间信息构建为时间编码，拼接距离编码和时间编码为时空编码DTE；构建基于广义PageRank的时空图神经网络模型，将历史时间序列特征H和DTE作为基于广义PageRank的时空图神经网络模型的输入数据，对基于广义PageRank的时空图神经网络模型的进行训练，将历史交通流量序列输入到训练好的基于广义PageRank的时空图神经网络模型，基于广义PageRank的时空图神经网络模型输出未来交通流量序列。本发明设计了RPTA来自适应地建模不同时间步长之间的非线性相关性，设计了距离和时间编码来合并道路网络的地理信息和时间信息，可以有效地预测道路的交通流。
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公开(公告)号：CN110166275A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201810495759.X
申请日：2018-05-22
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司 , 北京交通大学
Abstract: 本发明实施例公开了一种信息处理方法、装置及存储介质，属于计算机技术领域。该方法应用于信息传播模型中，信息传播模型包括输入层、隐藏层和输出层，隐藏层包括与多个时刻对应的多个隐藏层节点；方法包括：获取目标信息在第j个传播时刻的输入特征Xj；根据目标信息在第j-1个传播时刻的隐层特征hj-1和输入特征Xj，获取目标信息在第j个传播时刻的隐层特征hj；根据目标信息的隐层特征，获取目标信息的信息传播特征，信息传播特征用于描述目标信息的传播过程。本发明实施例充分利用历史传播记录进行深度学习，对网络信息的动态传播过程进行描述，扩展了功能，提高了信息传播模型的性能，进而提升了信息传播过程的预测准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103994768B
公开(公告)日：2017-01-25
申请号：CN201410222902.X
申请日：2014-05-23
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明公开了一种动态时变环境下寻求全局时间最优路径的方法及系统；其中方法包括：对环境状态信息的提取；对环境的空间建模；依据环境状态信息对环境进行时间划分，即将时间轴划分为若干个时间间隔，并用时间消耗来表示各时间间隔的环境状态；运用改进的A*算法对环境模型进行搜索以得到全局时间最优路径；通过引入权重达到多尺度路径规划目的。本发明对于室内机器人避障、室外道路交通复杂时变环境的路径寻优都能达到良好的目的，并且能够根据用户的不同需求，在时间代价和距离代价之间进行权衡以制定最佳路线并准确计算行程花费时间。
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公开(公告)号：CN103994768A
公开(公告)日：2014-08-20
申请号：CN201410222902.X
申请日：2014-05-23
Applicant: 北京交通大学
CPC classification number: G01C21/206 , G01C21/3446
Abstract: 本发明公开了一种动态时变环境下寻求全局时间最优路径的方法。该方法包括：对环境状态信息的提取；对环境的空间建模；依据环境状态信息对环境进行时间划分，即将时间轴划分为若干个时间间隔，并用时间消耗来表示各时间间隔的环境状态；运用改进的A*算法对环境模型进行搜索以得到全局时间最优路径；通过引入权重达到多尺度路径规划目的。本发明对于室内机器人避障、室外道路交通复杂时变环境的路径寻优都能达到良好的目的，并且能够根据用户的不同需求，在时间代价和距离代价之间进行权衡以制定最佳路线并准确计算行程花费时间。
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公开(公告)号：CN116523090A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202211535833.9
申请日：2022-12-02
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/30 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种预测交通异常事件持续时间的方法。该方法包括：获取交通异常事件的空间特征和外部属性信息；将交通异常事件的空间特征和外部属性信息，以及最近一段时间内的交通速度数据作为GRU模型的输入，GRU模型输出交通异常事件的时间空间相关性：将交通异常事件的时间空间相关性输入到全连接层，学习带有注意力权重的交通异常事件的动态时空特征，构建交通异常事件持续时间预测模型，利用训练好的交通异常事件持续时间预测模型预测交通异常事件的持续时间。本发明针对复杂的路网空间拓扑关系和动态的时间依赖特性，提出了一种基于上下文感知的时空图卷积方法用于估计交通事件的持续时间，有助于感知并减小异常事件对交通路况的影响。
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公开(公告)号：CN104734962A
公开(公告)日：2015-06-24
申请号：CN201510088791.2
申请日：2015-02-26
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04L12/741 , H04L29/08 , G06F17/30
Abstract: 本发明公开一种非结构化P2P网络的资源搜索方法，包括步骤：为网络中各节点分别分配一个标识符，并分别定义各节点的前后向节点、邻居表及其中的表项；发起资源查询请求的节点分别向该节点的邻居表中各表项中的一个邻居节点发送增加转发区间的查询消息；若查询到资源，则向发起资源查询请求的节点发送搜索成功消息；若未查询到，邻居节点根据邻居节点的邻居表中的表项向邻居节点的转发区间内的邻居节点转发增加转发区间的查询消息；重复上一步直至查询到资源或已查询所有节点。本发明所述技术方案解决了洪泛搜索中冗余消息的问题，提高了非结构化P2P网络的资源搜索的可扩展性和效率，从而提高了非结构化P2P网络的可用性。
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公开(公告)号：CN104732014A
公开(公告)日：2015-06-24
申请号：CN201510088609.3
申请日：2015-02-26
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开一种用于复杂场景的层次式人群仿真方法及系统，该方法包括步骤：对复杂场景进行区域划分，得到复杂场景的拓扑结构图；对复杂场景进行全局路径规划，计算包含复杂场景中场景入口、场景出口和特定感兴趣区域的全局路径；确定人群分组信息和人群中个体在复杂场景中的位置信息，在复杂场景中建立个体的势场，并根据个体的势场计算个体在复杂场景中受到的作用力；计算在人群仿真过程中个体的实时速度，利用交通流模型对在人群仿真过程中个体的实时速度进行实时修正，实现人群仿真。本发明所述技术方案改善了势场法人群仿真中的速度控制机制，解决速度变化不自然的问题，使速度的变化更加符合人群运动规律，满足了人群仿真的实际需求。
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