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公开(公告)号：CN110188882B
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN201811616924.9
申请日：2018-12-28
Applicant: 湖南大学
IPC: G06N5/04
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊推理的高冲突证据融合方法，涉及一种基于汽车物理信息融合系统的路况评估方法，属于多传感器数据融合技术领域。本发明基于VCPS技术，采集汽车的实时运行信息，形成多车对当前路况判断的证据，再通过支持概率函数计算证据源的支持概率分布，进而可以得到证据间概率分布的最大距离和平均距离，再通过模糊推理机制对证据之间的冲突度进行有效测量。在此基础上，可以得到证据的支持度和可信度。本发明方法同时还考虑证据本身的不确定信息，通过邓熵来计算证据的相对重要度。结合可信度和重要度得到证据的权值，最后对证据加权平均，得到平均证据。最后利用DS组合规则多次融合平均证据，进而得到可靠的评估证据。
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公开(公告)号：CN108346293B
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN201810351027.3
申请日：2018-04-18
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种实时交通流短时预测方法，该方法包括如下步骤：步骤1、确定待预测的目标城市范围；步骤2、按照时间周期获取所述目标城市范围的交通流历史观测数据；步骤3、对所获得的所述目标城市范围的交通流历史观测数据进行预处理以形成相应的训练集和测试集；步骤4构建基于模糊自适应的交通流预测模型；步骤5、利用所形成的训练集和测试集对所述交通流预测模型进行训练；步骤6、利用训练好的所述交通流预测模型对所述目标城市范围的交通流进行预测。
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公开(公告)号：CN107426694B
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN201710491657.6
申请日：2017-06-26
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明针对现有车载自组织网络分簇算法在网络拓扑变化频繁的场景下存在簇稳定性不高、孤立节点较多等问题，公开了一种车载自组织网络的模糊分簇方法。在簇生成算法中，首先对车辆的行驶方向进行了划分，然后结合模糊聚类的思想定义了一个可以衡量车辆节点成为簇头的能力参数；在簇维护算法中，首先采用了一个基本卡尔曼滤波器对簇成员的位置进行预测，然后基于位置预测和行驶方向判断提出了以临界簇成员为核心的簇维护机制。本发明运用了模糊聚类的思想，同时对簇成员的位置进行了预测，提高了网络中簇的稳定性、减少网络中孤立节点个数并降低网络通信开销，适用于直行道路、T字路口、十字路口等各种场景，具有良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN110188882A
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201811616924.9
申请日：2018-12-28
Applicant: 湖南大学
IPC: G06N5/04
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊推理的高冲突证据融合方法，涉及一种基于汽车物理信息融合系统的路况评估方法，属于多传感器数据融合技术领域。本发明基于VCPS技术，采集汽车的实时运行信息，形成多车对当前路况判断的证据，再通过支持概率函数计算证据源的支持概率分布，进而可以得到证据间概率分布的最大距离和平均距离，再通过模糊推理机制对证据之间的冲突度进行有效测量。在此基础上，可以得到证据的支持度和可信度。本发明方法同时还考虑证据本身的不确定信息，通过邓熵来计算证据的相对重要度。结合可信度和重要度得到证据的权值，最后对证据加权平均，得到平均证据。最后利用DS组合规则多次融合平均证据，进而得到可靠的评估证据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106772516B
公开(公告)日：2019-02-05
申请号：CN201611088423.9
申请日：2016-12-01
Applicant: 湖南大学
IPC: G01S19/46
Abstract: 本发明涉及一种基于模糊理论的复合定位新方法，属于车辆定位的技术领域，基于汽车信息物理融合系统技术，利用目标车辆以及相邻车辆上的三种定位装置的定位数据，运用模糊理论优化各定位技术的误差并得出各定位技术的定位贡献度，然后以定位贡献度作为权值，模糊加权计算得到目标车辆的复合位置；采用一个模糊可变观测噪声协方差的卡尔曼滤波器对复合位置进行滤波，本发明将多种车辆定位技术进行融合，构建了离群率和绝对误差这两个指标来反映各定位技术的可靠程度，提高了定位技术融合的合理性，同时采用改进的卡尔曼滤波器对融合结果进行滤波，提高了定位的准确性。
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公开(公告)号：CN108444494A
公开(公告)日：2018-08-24
申请号：CN201810480360.4
申请日：2018-05-18
Applicant: 湖南大学
IPC: G01C21/34
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊Stackelberg博弈的路径选择方法，包括获取当前所有道路的道路信息数据和车辆信息数据；计算当前所有道路和车辆的决策参数；采用模糊控制规则得到当前各条道路的交通调节量；采用Stackelberg博弈模型给每台车辆进行路径推荐，并获取每台车辆最终选取的路径结果；重复上述步骤，直至当前交通系统达到纳什均衡状态，从而完成最终的路径选择。本发明将整个交通网络与车辆结合起来，以阻抗和道路拥挤度作为博弈的收益，使其达到各自尽可能最优的状态，减少了交通网络的拥挤可能性，而且运用模糊理论将道路拥塞度和道路拥塞变化率作为输入量，得出拥塞控制量，提高了路径选择的合理性与精确性。
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公开(公告)号：CN108346293A
公开(公告)日：2018-07-31
申请号：CN201810351027.3
申请日：2018-04-18
Applicant: 湖南大学
CPC classification number: G08G1/0129 , G06N3/0454 , G06Q10/04
Abstract: 本发明公开了一种实时交通流短时预测方法，该方法包括如下步骤：步骤1、确定待预测的目标城市范围；步骤2、按照时间周期获取所述目标城市范围的交通流历史观测数据；步骤3、对所获得的所述目标城市范围的交通流历史观测数据进行预处理以形成相应的训练集和测试集；步骤4构建基于模糊自适应的交通流预测模型；步骤5、利用所形成的训练集和测试集对所述交通流预测模型进行训练；步骤6、利用训练好的所述交通流预测模型对所述目标城市范围的交通流进行预测。
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公开(公告)号：CN107426694A
公开(公告)日：2017-12-01
申请号：CN201710491657.6
申请日：2017-06-26
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明针对现有车载自组织网络分簇算法在网络拓扑变化频繁的场景下存在簇稳定性不高、孤立节点较多等问题，公开了一种车载自组织网络的模糊分簇算法。在簇生成算法中，首先对车辆的行驶方向进行了划分，然后结合模糊聚类的思想定义了一个可以衡量车辆节点成为簇头的能力参数；在簇维护算法中，首先采用了一个基本卡尔曼滤波器对簇成员的位置进行预测，然后基于位置预测和行驶方向判断提出了以临界簇成员为核心的簇维护机制。本发明运用了模糊聚类的思想，同时对簇成员的位置进行了预测，提高了网络中簇的稳定性、减少网络中孤立节点个数并降低网络通信开销，适用于直行道路、T字路口、十字路口等各种场景，具有良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN106515492A
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201611088787.7
申请日：2016-12-01
Applicant: 湖南大学
IPC: B60L11/18
CPC classification number: Y02T10/7005 , B60L11/184 , B60L2240/60 , B60L2240/70
Abstract: 本发明涉及一种基于CPS的电动汽车充电方法，涉及电动汽车充电及相关技术领域。充电管理中心根据电网的实时负载实时调控各充电站的充电功率，充电监控系统负责监控充电站需求总功率是否超过充电管理中心调度值。若充电站需求总功率小于充电管理中心调度值则采用模糊充电方法充电，否则采用了基于模糊多目标优化的遗传算法给电动汽车充电。本发明的优点在于，在电价动态变化的情况下，减少电动汽车的充电成本，同时在给定的时间内尽量将电动汽车充满电；同时减轻电动汽车大规模接入对配电网的影响；不仅避免了大规模充电对电网的影响同时还兼顾了使用者的充电需求和经济利益。
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