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公开(公告)号：CN110533214A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910627233.7
申请日：2019-07-12
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种基于XGBoost算法的地铁客流量短时预测方法，该方法基于交通大数据建模，结合AFC系统，充分利用交通大数据的优势。通过相关分析筛选变量，考虑多模式交通对地铁需求的影响构建特征向量。最后，利用XGBoost算法进行预测，根据添加策略进行迭代分裂，得到地铁客流量短时预测结果。本发明提供的预测方法，对各交通运输方式之间的协调调度起到指导作用，有利于地铁客流量过饱和时实现提前预警。
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公开(公告)号：CN108985518A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810862216.7
申请日：2018-08-01
Applicant: 北京航空航天大学
CPC classification number: G06Q10/04 , G06F17/5009 , G06N3/126 , G06Q50/26 , G07B15/06
Abstract: 本发明公开了一种基于VISSIM仿真的交通拥堵收费策略优化方法，该方法首先使用遗传算法产生备选的交通拥堵收费策略，根据交通路网信息、信号灯配时信息、车辆信息和交通拥堵收费策略，构建拓扑的多方式交通网络。然后，通过VISSIM仿真实现多方式交通网络的交通流分配，最后通过反复的仿真优化，确定使系统成本最小的交通拥堵收费策略。本发明提供的优化方法，为交通拥堵收费政策的制定提供了决策依据，有效缓解了城市交通拥堵。
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公开(公告)号：CN108364464A
公开(公告)日：2018-08-03
申请号：CN201810107601.0
申请日：2018-02-02
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种基于概率模型的公交车辆旅行时间建模方法，属于智能交通信息处理技术领域。本发明方法包括：对公交车辆的运营数据进行采集和处理；利用偏移lognormal分布对站台间路段旅行时间进行拟合；考虑同站台的多线路公交车辆的交互行为，对排队进入站台建模为一个先进先出队列，基于概率模型对公交站台停靠时间建模；根据各路段旅行时间和各站台停靠时间，得到公交车辆的路线旅行时间，并分析旅行时间的分布、期望、方差和可靠性。本发明方法适用于对公交车辆旅行时间预测，预测结果准确；本发明能够分析旅行时间波动的原因，以提升公共交通服务水平。
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公开(公告)号：CN118746981A
公开(公告)日：2024-10-08
申请号：CN202410730894.3
申请日：2024-06-06
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种面向网联自动驾驶车辆的编队拆分重构方法，通过先进的通信及感知技术获取道路环境及车辆编队状态信息，根据拆分安全条件确定拆分重构车辆编队控制策略；然后计算车辆编队拆分重构过程中，局部车辆编队各车的横纵向运动控制加减速度、横纵向运动控制时间，从而有效实现车辆编队在异向需求下的同步拆分重构，编队拆分重构效率高，能够保障编队安全，提高车辆编队适应性。
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公开(公告)号：CN118553089A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410603926.3
申请日：2024-05-15
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G08G1/01 , G06Q10/063
Abstract: 本发明公开了一种基于虚拟交通信号控制的交通韧性评估方法，包括：S1、搭建道路网络，并设置信号控制方法；S2、为道路网络设置特殊事件；S3、在特殊事件下，采用设置的信号控制方法对道路网络进行交通信号仿真控制，并采集对应的道路网络变化数据；S4、根据道路网络变化数据确定交通韧性评价指标，并搭建多维韧性评价体系；S5、基于搭建的多维韧性评价体系，评估并对比不同信号控制方法下的交通韧性。本发明以虚拟交通信号控制仿真自动驾驶技术场景，然后比较三种交通信号控制方法在面对需求增加和供给减少的情况下对交通韧性的影响，得到的韧性评估体系较为全面地涵盖了路网各方面抵抗交通事故和干扰的能力与快速恢复的能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116189462A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202211100043.8
申请日：2022-09-07
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种面向混合交通流的车辆轨迹与交通信号协同控制方法，包括：进口道区域划分，将进口道区域划分为规划区和控制区；车队划分；根据车队驶入控制区域边界的信息生成车辆初始轨迹；建立优化信号配时的MILP模型；求解信号优化模型，得到各个通行方向的配时信息；结合配时信息，对车队中的车辆进行轨迹规划或轨迹预测；当有新的车队驶入时，开启下一周期的协同控制。本发明实现了车辆轨迹与交通信号的协同控制，在保证车辆安全通行的前提下，灵活调节每个通行方向车辆的通行次序和通行时间，进一步提高了信号控制交叉口的时空资源利用率，且本发明对不同交通流量、不同交叉口以及不同自动驾驶车辆渗透率的场景均可实现有效的协同控制。
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公开(公告)号：CN114815852B
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202210669398.2
申请日：2022-06-14
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于空间离散化的CACC车队轨迹规划方法，将CACC车队的轨迹规划问题简化为一个经典轨迹规划问题，即给定CACC车辆的初始状态(包括所有车队进入控制区域的时刻、位置、速度和加速度)，以及CACC车队前方距离最近的人工驾驶车辆的预测轨迹，为CACC车辆整体规划兼顾瓶颈效率和轨迹平滑性的轨迹。本发明在基于前车预测轨迹的情况下，以空间离散化的思路建模，在若干约束条件和目标函数下，通过F‑W算法得到了CACC车队的规划轨迹。本发明将CACC车队作为控制手段引入到交通流的管控中来，能够减小与前方人工驾驶车辆的空白间隙，同时平滑上游车辆的轨迹，以提升瓶颈通行效率。
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公开(公告)号：CN113869549A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202110947419.8
申请日：2021-08-18
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种基于小区的网络出行可靠性评价及预测方法，包括步骤：S1：对网约车数据进行预处理，构建网约车出行轨迹数据集；S2：根据轨迹数据集提取各时段的交通状态特征；S3：计算每次出行的时间偏离程度，建模网约车出行样式；S4：进行集计处理，评价各小区的网络出行可靠性；S5：使用聚类算法划分多个可靠性等级；S6：设置一神经网络预测模型，利用数据集训练神经网络模型；S7：利用小区历史特征和可靠性预测整个网络各个小区的可靠性。本发明能够小区划分不规则情况下捕捉不同小区间的空间关联性，可以捕捉研究小区同自身以及其他小区的时间关联性；考虑了出行需求，更符合系统评估的需要，预测速度快、准确率高。
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公开(公告)号：CN113657673A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202110949859.7
申请日：2021-08-18
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑异质车辆的需求响应式公交路径优化方法，包括：获取用户出行信息，主要包括用户出行人数，最早期望出行时间，最晚计划到达时间，目的地位置信息；根据获取到的信息，构建考虑第三方异质车辆的需求响应式公交路径优化模型，根据实际需求确定目标函数；采用列生成算法对路径优化模型进行求解，通过不断向待选路径集合中增加新的可行路径来找到需求响应式公交路径优化模型的下界；通过分支定界算法对获取到的下界进行分支操作得到需求响应式公交路径优化模型的可行解，即一组满足用户出行需求的需求响应式公交最优路径。本发明能够保证获得的解的质量，可以有效降低需求响应式公交的日常运营成本，具有实用性价值。
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公开(公告)号：CN113642796A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110948567.1
申请日：2021-08-18
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种基于历史数据的动态共享电动自动驾驶车辆路径规划方法，首先结合历史数据对规划周期进行划分，得到相互独立的规划时间段，在时间维度上对问题进行分解，可以有效提高算法的求解效率；其次，结合滚动时间窗的思想，依次结合实时用户需求数据对不同规划时间段内车辆路径规划问题进行建模，特别的，每个规划时间段内的需要考虑的用户包括直接被划分到该规划时间段的用户以及前一个规划时间段为被服务且最晚期望到达时间未被超过的用户；最后，本发明给出了结合局部邻域搜索和模拟退火思想的大邻域算法对每个规划时间段内的路径规划问题进行求解，得到可行的路径集合。本发明算法的适用性强，可拓展性高，对实时的参数不敏感。
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