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公开(公告)号：CN117456733A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311490646.8
申请日：2023-11-09
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种大型突发事件下的高速路网宏观级联失效预测方法，包括：根据检测数据识别高速路网各个路段在不同时段是否拥堵；判断当前时间节点t各个路段的状态，路段状态包括自由流路段、恢复路段、拥堵路段和传播中路段；根据路段状态的转换计算得到不同路段的冲击波速度和冲击波在路段上的传播时间；计算当前时间节点t每种路段状态的转换率，生成高速路网的级联失效演化模型，预测得到高速公路网络级联失效的宏观演化规律。本发明能够探究高速路网宏观级联失效的演化规律，预测高速路段在不同时间节点的失效程度。
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公开(公告)号：CN113611105B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202110776910.9
申请日：2021-07-09
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种城市交通出行需求总量预测方法，步骤：采集城市交通出行需求相关数据；构建交通系统协同演化模型；利用采集的数据，对交通系统协同演化模型中的参数进行标定；将标定完成的参数代入交通系统协同演化模型，进行城市交通出行需求总量预测。本发明适用于任意结构特征的城市，为城市交通的规划、交通发展政策的制定和交通网络的设计提供了依据与支持。
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公开(公告)号：CN113611105A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110776910.9
申请日：2021-07-09
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种城市交通出行需求总量预测方法，步骤：采集城市交通出行需求相关数据；构建交通系统协同演化模型；利用采集的数据，对交通系统协同演化模型中的参数进行标定；将标定完成的参数代入交通系统协同演化模型，进行城市交通出行需求总量预测。本发明适用于任意结构特征的城市，为城市交通的规划、交通发展政策的制定和交通网络的设计提供了依据与支持。
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公开(公告)号：CN119797774A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411787548.5
申请日：2024-12-06
Applicant: 东南大学
IPC: C03C17/36 , H01M10/42 , H01M10/0562 , H01M10/058 , H01M10/0525
Abstract: 本发明公开了一种用于制备全固态薄膜储能器件的界面改性方法，属于储能器件制备领域。该方法通过氧等离子体处理在锂磷氧氮化物表面形成磷酸锂/氧化锂复合膜作为锂磷氧氮化物/阳极界面之间的缓冲层，有效降低了锂磷氧氮化物的界面阻抗，并抑制了电子在电解质之间的传输。与磷酸锂或氧化锂等单一缓冲层相比，氧等离子体处理工艺可以一步生成复合缓冲层，工艺简单，而且生成的复合缓冲层借鉴了磷酸锂和氧化锂二者的优点，规避了二者的缺点，该复合缓冲层具有高锂离子电导率、高化学稳定性、高机械性能、低电子电导率等优点。
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公开(公告)号：CN119107825A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411382180.4
申请日：2024-09-30
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于智能网联车队的交叉口无信号灯优化控制方法及系统，方法包括：(1)建立交叉口无信号灯优化控制模型，该模型将CAV队列经过交叉口的总行驶延迟以及CAV队列在所有进口道方向上的性能指标与终态指标之间的总误差之和最小作为目标函数，以CAV队列控制为约束条件，得到CAV队列的编队模式；(2)建立CAV队列控制模型，该模型以CAV运行成本与终端成本之和最低为目标函数，得到CAV队列中每个CAV每个时刻的加速度和状态；(3)建立优化控制双层模型，包括位于上层的交叉口无信号灯优化控制模型和位于下层的CAV队列控制模型；(4)求解所述优化控制双层模型。本发明可以实现基于智能网联车队的交叉口无信号灯优化控制，简单易行。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114489067B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202210070682.8
申请日：2022-01-21
Applicant: 东南大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了智能网联车辆队列协同驾驶模型预测控制方法，具体步骤为：构建队列行驶动力学方程，设计理想最优控制模型，以队列运动整体最优为目标，协同控制队列中所有车辆加减速行为；针对理想最优控制问题求解而引发控制延误问题，提出一种改进型模型预测控制方法，有效解决了理想最优控制模型控制延误问题，但是该方法所给出的加减速结果与最优控制模型计算结果相差较大，不能保证队列驾驶安全和效率；针对这一问题，提出了带估计的改进型模型预测控制方法，采用一阶估计策略提高改进型模型预测控制方法最优加减速预测精度，从而不仅解决了控制延迟问题，也能精确预测理想最优控制模型最优加减速，保证了队列驾驶安全和高效。
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公开(公告)号：CN115662137B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202211345489.7
申请日：2022-10-31
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/01 , G08G1/015 , G08G1/0967 , G08G1/0968 , G07B15/06
Abstract: 本发明设计了一种面向新型混合交通流的道路网络连续设计方法，具体步骤为：首先提出了一个面向新型混合交通流交通分配问题，用于估计路径收费(决策变量)对于流量均衡的影响，然后通过考虑人工驾驶车辆与网联自动驾驶车辆对交通状况的认知水平，增强各类型车辆路线选择行为模拟的真实性，根据交通分配问题中人工驾驶车辆路径流、网联自动就是车辆路径流与相应起终点唯一的特点，建立了混合交通流交通分配问题。为了对道路网络连续设计问题进行求解，本发明提出了一种修正的可行方向范数松弛法，在混合交通流分配问题存在唯一解或不唯一解的条件下，该算法均可实现全局最优。本发明可以实现在混合交通环境下实现网络性能的最大化。
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公开(公告)号：CN115600751A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211334262.2
申请日：2022-10-28
Applicant: 东南大学(CN)
IPC: G06Q10/04 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于长短期记忆网络的个体轨迹数据出行目的预测方法，包括以下步骤：获取用户的出行数据；对出行数据进行预处理；采用城市兴趣点数据扩充出行数据的空间特征；搭建LSTM模型；选择LSTM模型的结构和迭代次数；训练模型，评估模型结果。本发明方法重点关注个体出行序列，弥补了现有方法通常只单独考虑某次出行的局限性，更加注重出行序列之间的因果关系；本发明预测方法不仅能潜在分析出行链的分布特征，达到较好模型结果，且更能体现整体的出行规律，同时可以对其预测的出行目的进行验证。
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公开(公告)号：CN114707805A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210222328.2
申请日：2022-03-09
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于AOI数据的交通小区各类型用地面积获取方法及设备，该方法通过对所有类型的AOI数据进行选取与合并操作，筛选出和交通需求关联性较大的n种用地类型对应的AOI数据，对其中每一种用地类型的AOI数据进行预处理，生成n种用地类型各自对应的AOI小区数据文件、所有AOI标志点数据汇总文件，以交通小区的中心点为圆心生成固定半径的圆形缓冲区，根据缓冲区内的AOI标志点信息找到对应的AOI小区数据，通过交通小区与此AOI小区相交的面积，确定出交通小区内部对应类型的用地面积。本发明通过对AOI数据中点面元素的灵活构建与转化，能够高效和高精度地实现交通小区各类型用地面积的快速获取。
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公开(公告)号：CN119887487A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411713017.1
申请日：2024-11-27
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种综合交通运输阻抗模型建立的方法，属通运输工程、智能交通技术于技术领域。该方法根据公路交通的出行特征、铁路交通的出行特征、水路交通的出行特征、航空交通的出行特征、枢纽转运特征分别建立时间阻抗模型；依据所述的公路多项式时间阻抗模型、普铁和高铁构建时间阻抗模型、水路运输多项式时间阻抗模型、航空运输时间阻抗模型、枢纽转运的时间阻抗模型结合路线选择模型进行综合交通分配。本发明根据五种交通模式的运营特征提出了一种简单且可比较的交通阻抗模型。其综合各个交通运输方式的特点，考虑了公路、铁路、航空、水运等运输方式的阻抗，有效支撑综合交通系统一体化分析的需求。
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