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公开(公告)号：CN118379807A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410511097.6
申请日：2024-04-26
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑从众效应的动态拥堵收费方法，包括如下步骤：组织交通调查，确定各起讫点间的交通需求量以及路段的初始路段流量，设置拥堵收费实施总阶段数；根据路段流量，生成相应路段的拥堵收费参数，实施拥堵收费；在拥堵收费实施后，根据从众效应的拥堵收费动态演化模型，更新路段参考流量；收敛性检查，若参考流量收敛于路段流量，则迭代终止；否则根据参考流量更新路段流量后返回重新生成参数。本发明考虑了从众效应对出行者的路径选择行为的影响，可更准确地模拟交通流的动态演化，通过设置不规则间隔更新阶段，可跟灵活地实施拥堵收费，有助于增强拥堵收费的实际效果，优化交通拥堵状况，非常符合实际拥堵收费的应用需求。
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公开(公告)号：CN113627644B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202110724623.3
申请日：2021-06-29
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0835 , G06Q30/0283
Abstract: 本发明提供的一种运输价格不确定下多式联运运输路径的鲁棒优化方法，包括建立确定情形下的目标函数Z的运输路径优化模型及约束条件；再进行转化为不确定参数下的目标函数的转变，及模型的构建；最终获得鲁棒模型，对鲁棒模型进行求解和参数的灵敏度分析，确定模型的最优解。本发明的方法是通过采用鲁棒优化理论，将含有运输价格不确定参数的多式联运运输路径优化基础模型转化为以最小化运输成本为目标函数，含有鲁棒水平调控参数的混合整数线性规划模型，并且通过对模型求解，以及对参数的灵敏度分析，获得最优路径。
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公开(公告)号：CN114169811B
公开(公告)日：2024-04-23
申请号：CN202111293408.9
申请日：2021-11-03
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q10/087 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种沿海电厂煤炭库存分配方法，包括：统计当月港口i和沿海电厂j煤炭库存情况；结合历史数据，计算港口i到沿海自有电厂j的煤炭年运量；计算港口i运往沿海电厂j的煤炭运量占所有港口运往沿海电厂j的总量的比例；计算得到当月港口i的虚拟最大库存、虚拟安全库存和虚拟库存；计算得到允许用于分配的煤炭库存总量；按照比例分配原则，将允许用于分配的煤炭库存总量分摊给各个港口和各个沿海电厂；更新煤炭库存分配后的港口i的实际库存和沿海电厂j的实际库存。本发明能够在能够确保有足够的煤炭保证电厂的日常运营的情况下，根据历史情况制定符合当下沿海电厂生产运营情况的煤炭库存分配计划。
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公开(公告)号：CN113269959B
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202110442220.X
申请日：2021-04-23
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于变尺度梯度校正的随机用户均衡交通流分配方法，本方法在既约变量空间中进行迭代，每步迭代通过生成一个校正矩阵来动态调整目标函数的梯度信息，该方法具有超线性的收敛速度，且无需计算任何逆矩阵，能够大大减少运算的复杂度；且相比梯度投影法，该方法能够提高迭代后期的收敛速度，并大大节省迭代后期的CPU时间，非常适合求解大规模无约束优化问题。通过运用基于变尺度梯度校正的随机用户均衡交通流分配方法，能够提高求解效率，节省运算时间。
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公开(公告)号：CN113642954A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110843624.X
申请日：2021-07-26
Applicant: 东南大学
Abstract: 本申请涉及一种运输能力不确定的多式联运运输路径鲁棒优化方法。该方法包括：通过构建以最小化路段运输成本和网络节点转运成本之和最小的混合整数规划模型，基于混合整数规划模型，设定运输路段上的运输能力参数在一个对称有界的闭区间内，采用鲁棒优化理论，对运输能力不确定参数进行转化，构建约束条件；根据约束条件和混合整数规划模型，构建鲁棒水平可控的鲁棒优化模型；根据目标运输起点和目标运输终点，采用单纯形法或分支定界算法对鲁棒优化模型的求解，以及参数的灵敏度分析，获得从目标运输起点运输货物到目标运输终点的总运输成本以及鲁棒水平的规律，并制定运输方案或运输路径，提高了多式联运运输路径优化的鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113326468A
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202110479054.0
申请日：2021-04-30
Applicant: 东南大学
Abstract: 本申请涉及一种基于路径尺度修正及两阶段优化的交通流分配方法。该方法包括：通过前期阶段，在原始变量空间运用一阶Taylor展开近似目标函数的第一项，每次迭代时求解一个路径尺度型流量加载问题，最终在原始变量空间中生成一个良好的初始点，使其接近SUE最优解，由于该方法利用了路径尺度型Logit随机用户均衡模型的特殊结构，其搜索方向向量求解公式具有封闭形式解，因此不需要内部迭代，可以节省大量CPU时间，后期阶段，该方法运用二阶Taylor展开近似既约目标函数，每次迭代时求解一个既约牛顿方程，最终找到既约变量空间中的SUE最优解，由于二阶近似方法具有超线性的收敛速度，可以大大提高算法在后期的迭代效率，因此提高了运算效率。
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公开(公告)号：CN113269959A
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202110442220.X
申请日：2021-04-23
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于变尺度梯度校正的随机用户均衡交通流分配方法，本方法在既约变量空间中进行迭代，每步迭代通过生成一个校正矩阵来动态调整目标函数的梯度信息，该方法具有超线性的收敛速度，且无需计算任何逆矩阵，能够大大减少运算的复杂度；且相比梯度投影法，该方法能够提高迭代后期的收敛速度，并大大节省迭代后期的CPU时间，非常适合求解大规模无约束优化问题。通过运用基于变尺度梯度校正的随机用户均衡交通流分配方法，能够提高求解效率，节省运算时间。
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公开(公告)号：CN108647837B
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN201810599890.0
申请日：2018-06-12
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑出行者路径选择惰性的网络交通流预测方法。该方法包括：组织交通调查，确定每个OD对之间不同类别出行者的惰性程度及其需求量；生成初始备选路径集合；求解限制主问题；更新路段行驶时间；生成新的路径；检验是否满足收敛条件；停止迭代，得到出行者惰性影响下，网络均衡交通流的预测值。本发明方法解决了出行惰性在实际交通调查中难以度量的问题，能为城市交通流量分布提供更加精确合理的预测。
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公开(公告)号：CN108647837A
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201810599890.0
申请日：2018-06-12
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑出行者路径选择惰性的网络交通流预测方法。该方法包括：组织交通调查，确定每个OD对之间不同类别出行者的惰性程度及其需求量；生成初始备选路径集合；求解限制主问题；更新路段行驶时间；生成新的路径；检验是否满足收敛条件；停止迭代，得到出行者惰性影响下，网络均衡交通流的预测值。本发明方法解决了出行惰性在实际交通调查中难以度量的问题，能为城市交通流量分布提供更加精确合理的预测。
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公开(公告)号：CN119541189A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411316399.4
申请日：2024-09-20
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种数据驱动的城市绿色货运新能源车辆停车目的识别方法，包括：步骤S1：获取原始车辆定位数据序列；步骤S2：对获取的原始定位数据进行预处理和修复，得到一个或多个目标车辆定位数据序列；步骤S3：基于目标车辆定位数据序列，通过相邻轨迹点的距离和平均速度分别与预配置的距离阈值和平均速度阈值比较，筛选出所有的车辆停止点，并将连续的车辆停止点构建为车辆停止点集群；步骤S4：基于构建的停止点集合中最后一个停车点和第一个停车点的时间差判断各停止点集合是否为有效停止点集合或待定停止点集合；步骤S5：对各待定停止点集合，结合转折角度和行程链分析，确定各停止点集合是否为有效停止点集合；步骤S6：确定所有有效停止点集合的停车目的。与现有技术相比，本发明具抗干扰能力强等优点。
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