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公开(公告)号：CN106297333A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201610958861.X
申请日：2016-10-28
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/081
CPC classification number: G08G1/081
Abstract: 本发明公开了一种基于交叉口过车记录的干线绿波评估方法，依托交叉口进口道安装的智能卡口检测设备获取干线绿波控制方向的过车检测数据；基于原始的过车检测数据生成干线交叉口在协同控制方向的过车信号图；基于过车信号图的特性分析以及车牌号码匹配情况，对分析时段内的干线绿波带实际的车辆通行状况初步分析；根据过车信号图以及设计绿波带内的车辆通行状况对干线绿波利用率进行分析与评估。本发明以智能卡口作为交通数据源，无需额外安装交通检测设备，以卡口过车记录为基础生成干线各交叉口在协同控制方向的过车信号图，分析各交叉口的车辆通行特性，在此基础上进行干线绿波利用率的分析，评估绿波控制的应用效果。
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公开(公告)号：CN104157132B
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201410407634.9
申请日：2014-08-18
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/00
Abstract: 本发明公开了一种自适应式公交发车时刻表的动态优化方法，步骤如下：确定公交线路l的全天工作时段T、公交服务车辆的额定载客量C、最大载客量Cs以及公交发车间隔tm；确定公交线路l在第k时段在站点i和相邻站点j之间的断面客流Pijlk的分布情况；根据公交线路l在站点i和站点j之间运行过程中实时反馈的第1辆公交车的断面客流数据Pijlk(1)与公交线路l上的历史公交站点客流断面累计分布曲线进行匹配，预测第2辆公交车断面客流需求分布情况Pijlk(2)，确定第2辆公交车的发车时刻T12；使用递推法确定公交线路l的全天工作时段T的公交发车时刻表。本发明通过自适应式公交发车时刻表来动态调整公交车辆的发车时间，满足不断变化的客流需求，增强公交服务的可靠性，降低公交行驶延误，提高公交服务满意度。
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公开(公告)号：CN105551250A
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201610019662.2
申请日：2016-01-13
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/01
CPC classification number: G08G1/0133
Abstract: 本发明公开了一种基于区间聚类的城市道路交叉口运行状态判别方法，本方法以城市道路信号交叉口为研究对象，以饱和度、延误和排队长度作为信号交叉口状态参数，以状态参数均值和区间值作为输入数据，在传统K均值聚类方法的基础上，实现了区间数据的聚类分析，构建了基于多状态参数区间值的城市道路信号交叉口交通流运行状态识别方法。该方法可有效表征信号交叉口实际交通运行状态，确定不同类别的交通状态边界，方法具有较高的可靠性、适用性和可操作性特点，对真实全面地反映信号交叉口交通流的实时运行状态，及时准确地发现拥堵交叉口，提高城市交通管控水平具有积极的意义。
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公开(公告)号：CN104408913B
公开(公告)日：2016-03-16
申请号：CN201410608291.2
申请日：2014-11-03
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明公开一种考虑时空相关性的交通流三参数实时预测方法，在获得目标断面及其上下游断面交通流率、速度和占有率数据的基础上，建立交通流三参数多变量短时预测的状态空间模型。依据各个交通变量在不同数据采集断面的空间相关性，建立状态空间模型的观测方程；依据多个交通变量在同一数据采集断面的时间自相关和互相关性，建立状态空间模型的状态方程；采用卡尔曼滤波算法实现交通流三参数的预测及迭代更新。本发明充分挖掘交通流三参数在不同检测断面的空间相关性以及在同一断面不同变量之间的时间自相关和互相关性，采用多变量预测算法，有利于提高交通流短时预测的准确性。
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公开(公告)号：CN105046959A
公开(公告)日：2015-11-11
申请号：CN201510388906.X
申请日：2015-06-30
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双窗口滑动匹配机制的城市道路行程时间提取方法，包括步骤：上下游车辆号牌识别设备组的构建；双时间窗口机制的建立；各号牌识别设备数据的实时获取；上下游时间窗口内车辆号牌数据的匹配；道路路段行程时间的提取。本发明提供了一种覆盖范围广、精度高、实时性好的路段行程时间提取方法，为基于交通数据进行数据挖掘及多源交通数据融合提供了一种新的数据源，丰富了智能运输系统（ITS）交通信息采集方式及发布内容，为信号协调控制系统以及交通诱导系统等ITS子系统提供了坚实的数据支撑，对城市智能运输系统建设和改善道路运营管理水平有着积极的意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105046350A
公开(公告)日：2015-11-11
申请号：CN201510374265.2
申请日：2015-06-30
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q10/04
Abstract: 本发明公开了基于AFC数据的公交客流OD实时估计方法。所述方法利用公交AFC系统的刷卡数据，规整获取公交站点客流，在此基础上挖掘公交客流OD与公交站点客流量之间的映射关系，构建基于卡尔曼滤波的公交客流OD实时估计模型，实现公交客流OD的实时估计。本发明对公交AFC系统的客流数据进行了深度挖掘，通过卡尔曼滤波模型得到公交客流分配概率的最优估计值，进而实现公交客流OD的实时估计，这对于准确描述公交客流需求分布规律，实现公交线路运营调度实时优化具有重要意义。
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公开(公告)号：CN103778792B
公开(公告)日：2015-04-15
申请号：CN201410010017.5
申请日：2014-01-09
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/081
Abstract: 本发明公开了一种考虑车速不均匀性的城市干线单向绿波控制优化方法，采用不等饱和度信号配时思想，为协调相位绿时提供了灵活的调整优化空间，通过量化的车辆行驶速度波动区间，实现了车速不均匀情况下的协调相位绿时和相位差参数的优化。本发明将交通流运行状态的不确定性特征融入了带宽最大化优化过程，克服了传统方法无法兼顾优化干线交叉口信号周期和绿时，以及采用平均车速假设，忽略车速不均匀性的弊端，可有效增强干线单向绿波协调控制对外界干扰的容抗能力，提升干线交通流的运行效率，良好的实时性和实用性特点确保了实际应用的可操作性，对于城市道路交通信号控制优化系统建设，提升城市交通管控水平具有积极的意义。
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公开(公告)号：CN104182860A
公开(公告)日：2014-12-03
申请号：CN201410441453.8
申请日：2014-09-01
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q10/08
Abstract: 本发明公开了一种具备物流运输功能的公交车辆及其物流运输系统，包括公交车辆及货物存放区。物流企业将其货物运输需求发送给物流调度中心，物流调度中心根据运输需求制订运输计划并分配给相应的公交线路和具体公交车辆，物流企业将货物运至运输起点站点，站点设备将货物装载至目标公交车辆中，车辆到达目的地后，车载运输设备将货物卸载至站点设备中，完成运输任务。本发明基于公共交通服务建立了一套公共物流平台，充分发掘公共交通的运输潜力，在其乘客运输的基本功能外实现了一定的物流运输功能，减少了不同物流企业货运车队的重复建设，降低了社会物流成本。
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公开(公告)号：CN103903430A
公开(公告)日：2014-07-02
申请号：CN201410149283.6
申请日：2014-04-14
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种采用多源同构数据的行程时间实时融合预测方法，包括在获得多源同构等时间间隔的连续行程时间数据序列的基础上，构建多源行程时间D-S证据推理模型识别框架；利用能够获得预测均值和动态方差的时间序列模型分别计算各类单一行程时间数据源的实时预测均值和动态方差；以动态方差预测结果作为输入数据，通过计算获得D-S证据推理模型的基本概率分配函数和基本信任分配函数，通过证据合成规则计算多源行程时间数据的动态融合权重；由单一数据源的预测均值与动态融合权重的加权和计算得到行程时间的融合结果。本发明降低了由单一数据源描述或预测道路行程时间的不确定性，进一步提高行程时间预测的准确性和可靠性，可操作性强。
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公开(公告)号：CN102592453B
公开(公告)日：2014-02-26
申请号：CN201210045463.0
申请日：2012-02-27
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 一种基于时间窗口的实时交通状态判别方法，包括步骤：数据预处理；通过两步聚类算法进行交通状态聚类初始化；更新时间窗口并获取当前时间间隔的交通流基础数据；两步聚类算法参数和聚类中心更新及当前时间间隔的实时交通状态判别。本发明基于历史交通流基础数据，采用两步聚类算法进行交通状态聚类初始化，分别经过初选最优聚类数和最优聚类数的确定得到交通状态的最优分类；其次，在初始化结果的基础上，接入实时数据，运用时间窗口的储存结构，动态更新数据；最后，实时计算更新两步聚类算法参数和聚类中心，重新确定交通状态的最优分类，并判别当前时间间隔的实时交通状态。本方法弥补了传统交通状态判别算法的局限性，对推进城市智能运输系统建设平有积极的意义。
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