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公开(公告)号：CN112287513B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202010947385.8
申请日：2020-09-10
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F30/20 , G06Q10/06 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种疫情防控期间减少车厢内传染概率的铁路客运乘客车厢分配优化方法。本发明的核心思想是通过基于列车信息和乘客OD信息，对乘客中出现感染者时其他乘客被感染概率进行建模，得到车内易感者感染总人数期望最小为目标的优化函数和约束条件，利用优化求解算法对所述优化函数进行求解，获取系数的最优解，得到乘客的车厢安排方案。相比现有车厢安排方法，本发明以车内易感者感染总人数期望最小为目标，有针对性的调整乘客车厢安排方案，有效降低疫情传播风险。
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公开(公告)号：CN112669608B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202011558261.7
申请日：2020-12-25
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于行程时间概率最大的车牌识别数据再匹配方法。本发明提出的方法包括：提取路段行程时间及预处理，构造行程时间分布，计算行程时间概率及行程时间置信区间，滚动执行再匹配算法。该方法针对车牌识别错误或未识别问题，能够自动计算不同匹配情况下行程时间的概率，并以行程时间发生概率最大化执行匹配。
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公开(公告)号：CN110807919A
公开(公告)日：2020-02-18
申请号：CN201911007187.7
申请日：2019-10-22
Applicant: 浙江大学
IPC: G08G1/01 , G08G1/017 , G08G1/0968
Abstract: 本发明提供了基于过车数据的城市路网交通运行态势评价方法，以行驶自由度为表征，先从视频结构化数据库中获取所调查范围内路段路口的过车数据，结合设备点位表处理成格式化数据；并对全路网所有数据进行数据筛选及清洗；然后利用过车数据的车牌匹配、地理位置信息与设备点位表，获得单个有效车辆在各路段上的实时行程速度；进一步通过统计分析，获取各路段自由流速度，以设定时段时长为间隔，得到行驶自由度；最后结合各路段权重计算，计算路段、区域、路网的实时行驶自由度，对城市路网交通运行态势进行评价。本发明方法具有计算量小、计算效率更高、状态评估更准确等优势，可为交通需求分析、交通管理和交通政策出台提供准确可靠的技术支持。
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公开(公告)号：CN106960406A
公开(公告)日：2017-07-18
申请号：CN201710073402.8
申请日：2017-02-10
Applicant: 浙江大学
IPC: G06Q50/26
CPC classification number: G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种考虑居民出行OD的公交服务覆盖率计算方法。该方法的核心思想是基于通过手机信令、出行调查等方式获取的居民出行OD，借助开放地图服务，获取每一个出行OD对的公交服务数据，构造以交通小区为单位的覆盖率指标来反映交通小区的公交服务水平。本发明包括：结合交通小区划分对居民出行OD数据预处理；利用开放地图服务获取OD对的公交出行数据；构造以OD对为单位的覆盖率指标；计算得到总体及各交通小区的公交服务覆盖率。相比传统的公交覆盖率计算方法，本发明面向实际居民出行需求，注重公交对单个出行的服务覆盖，更能体现城市公交的服务水平，为引导公交资源的科学配置提供技术支撑。
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公开(公告)号：CN104112361B
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201410172412.3
申请日：2014-04-25
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明涉及城市交通管理领域，旨在提供路网交通中常发瓶颈和偶发瓶颈的识别方法。该路网交通中常发瓶颈和偶发瓶颈的识别方法包括步骤：获得所需识别的路网中的所有路段的速度数据，计算路段的平均行程时间，确定路段的拥堵影响区域，计算路网中所有路段的全局平均速度，按照服务水平进行拥堵路段筛选，获得路段的拥堵发生频率，获得常发瓶颈和偶发瓶颈。本发明利用定义的拥堵影响区域，计算全局平均速度作为识别的基础，可以有效剔除随机因素的影响；另外，本发明还可以同时识别常发瓶颈和偶发瓶颈。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN103886762B
公开(公告)日：2015-08-26
申请号：CN201410067770.8
申请日：2014-02-26
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种路网中路段交通状态排序方法。本发明利用路网中一定时间间隔内的路段平均速度数据，首先对每一个路段的每一个时间间隔的数据赋可信度值，对于一个路段以相关速度数据和可信度的加权和作为排序的依据。对可信度进行迭代更新，最终收敛。然后对每一个路段计算速度数据和收敛时的可信度值的加权和，最终对路网中所有路段的拥挤程度进行排序。本发明仅仅利用速度数据，容易获取，且在部分数据缺失的情况下仍然能得到结果，可靠性较高。
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公开(公告)号：CN118863302A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411341297.8
申请日：2024-09-25
Applicant: 浙江大学
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/43 , G06F18/213 , G06F18/23 , G06F17/18
Abstract: 本发明公开了一种多尺度共享单车碳减排量估算及其关键因素辨识方法、设备、介质，包括：将待分析区域划分为若干路段及网格；基于贝叶斯公式计算共享单车替代率；根据每次出行使用每一交通方式的出行距离、共享单车替代率计算每次出行的碳减排量；计算每一路段、每一网格对应的共享单车碳减排量；将输入因素分别输入至第一、第二碳减排量预测模型，以每一网格对应的共享单车碳减排量为训练标签，从而预测高峰、平峰时段对应的共享单车碳减排量；计算每一输入因素对应的SHAP值，将前K1、K2个输入因素作为影响高峰、平峰时段的共享单车碳减排量的关键因素；对所有SHAP值进行降维和聚类，提取共享单车减排模式。
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