公开(公告)号：CN112990555A

公开(公告)日：2021-06-18

申请号：CN202110205756.X

申请日：2021-02-24

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 欧俊杰 ,  孙嘉徽 ,  朱一晨 ,  金海明 ,  刘艺娟 ,  黄建强 ,  王新兵

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q10/06 ,  G06Q50/30 ,  G06F16/9537 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种基于时空并行栅格神经网络的地铁人流量预测方法及系统，包括：提出一种栅格神经网络来学习地铁人流量的时间关系，捕捉地铁人流量短期时间相关性；进一步捕捉地铁人流量的长期时间相关性；通过基于转移流量的指标来度量地铁站间的空间相关性，并基于这种指标将地铁系统建模成加权有向图；基于地铁加权有向图的构建，将传播图神经网络与栅格神经网络组合，学习地铁人流量的动态空间相关性；并行执行长短期时间相关性和动态空间相关性的学习过程，并融合两者的结果得到最终的地铁人流量预测结果。本发明采用了一种时空并行学习的框架，它能够有效地学习到地铁人流量的长短期时间相关性和动态空间相关性，并将所学知识应用于预测。

公开(公告)号：CN115729258A

公开(公告)日：2023-03-03

申请号：CN202211445408.0

申请日：2022-11-18

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 孙嘉徽 ,  金海明 ,  范桂云

IPC: G05D1/10

Abstract: 本发明提供了一种无人机群智感知调度方法、系统、设备及介质，涉及群智感知和强化学习技术领域，包括：步骤S1：将无人机调度问题建模为带约束合作马尔科夫博弈，设计状态、动作、奖励和损失函数；步骤S2：设计一个多任务多智能体强化学习框架，使用通用策略处理相似的无人机感知任务，降低训练策略的计算复杂度和样本复杂度；步骤S3：提出原始‑对偶多智能体强化学习训练算法，在提升整体感知收益和减少每个任务的约束违反之间交替执行。本发明能够有效地联合制定移动、感知和充电决策，在充电预算的约束下，最大化无人机长期感知收益。