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公开(公告)号：CN107833463A
公开(公告)日：2018-03-23
申请号：CN201711010537.6
申请日：2017-10-25
Applicant: 上海应用技术大学
Abstract: 本发明提出一种基于二维聚类的交通信号时段划分方法及系统，该方法包括：采集一交叉路口的交通流量数据；根据所述交通流量数据确定一总流量序列，基于所述总流量序列中的流量变化情况进行划分处理，将总流量序列分割为若干子序列，得到若干时间段，作为第一划分点集合V1；基于所述交叉路口的分方向及所述交通流量数据，计算各个方向在各个时间段的分流量向量，确定各个时间段的分流量向量的和向量角度，将和向量角度与判断阈值进行比较，根据比较结果确定若干时间段，作为第二划分点集合V2；对所述第一划分点集合V1和第二划分点集合V2进行并集处理，得到总集合V，基于所述总集合V进行时段划分。克服提取单一参数造成划分失败的问题。
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公开(公告)号：CN111899506B
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202010539763.9
申请日：2020-06-12
Applicant: 上海应用技术大学
Abstract: 本发明提供了一种基于电子警察数据的交通溢流判别方法，采用车辆延误和车辆驶离时刻数据，利用交通波运动学理论，计算饱和路段启动波波速，判断绿灯开始时刻启动波到各车辆所需时间；根据车辆过饱和状态下周期性规律，确定周期内排队车辆的头车；利用头车驶离时刻与目标车辆驶离时刻之差，判别目标车辆是否出现过交通溢流状态，利用VISSIM模型进行准确验证。本发明能够较为准确判别城市道路车辆溢流的发生，有效预防过饱和溢流的发生。
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公开(公告)号：CN111899506A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010539763.9
申请日：2020-06-12
Applicant: 上海应用技术大学
Abstract: 本发明提供了一种基于电子警察数据的交通溢流判别方法，采用车辆延误和车辆驶离时刻数据，利用交通波运动学理论，计算饱和路段启动波波速，判断绿灯开始时刻启动波到各车辆所需时间；根据车辆过饱和状态下周期性规律，确定周期内排队车辆的头车；利用头车驶离时刻与目标车辆驶离时刻之差，判别目标车辆是否出现过交通溢流状态，利用VISSIM模型进行准确验证。本发明能够较为准确判别城市道路车辆溢流的发生，有效预防过饱和溢流的发生。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111369075A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010248798.7
申请日：2020-03-31
Applicant: 上海应用技术大学 , 宁波市公安局镇海分局交通警察大队
Abstract: 本发明提供了一种运量预测方法，包括步骤1：在原始运量数据序列中加入缓冲算子，得到融合缓冲算子的第一序列；步骤2：根据所述第一序列建立第一模型；步骤3：通过所述第一序列训练基于深度递归神经网络的第二模型；步骤4：分别通过所述第一模型和以及经过训练的第二模型预测运量，得到第一预测结果和第二预测结果；步骤5：对所述第一预测结果和第二预测结果进行加权组合，得到目标预测结果。从而可以极大降低原始运量序列受到季节和市场政策因素的影响，可充分挖掘多个序列之间的潜在规律，为物流市场的决策提供强有力支持。
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公开(公告)号：CN108288394A
公开(公告)日：2018-07-17
申请号：CN201810113877.X
申请日：2018-02-05
Applicant: 上海应用技术大学
IPC: G08G1/08
Abstract: 本发明提供了一种基于二次停车的单交叉口交通信号控制方法及系统，本发明利用交叉口的电子警察牌照识别数据获取全样本的车辆的延误信息并进行二次停车判断，并根据各相位的二次停车情况调整下个周期的配时方案，从而提高交叉口的利用率。本发明以二次排队作为优化指标，与传统方法相比该策略可以同时兼顾饱和度均衡、近饱和度控制与排队约束等多个控制目标，在平峰与高峰时间均取得了较好的效益。本发明方法能有效提高交叉口运行效率、减少拥堵的发生。
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公开(公告)号：CN109345832B
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN201811351157.3
申请日：2018-11-13
Applicant: 上海应用技术大学
Abstract: 本发明属于机器学习领域，特别是涉及一种基于深度递归神经网络的城市道路超车率预测方法。利用电子警察与卡口等车牌识别系统，通过上下游车牌识别的时间对比，可以较为精确的获取车辆在路段之间的超车关系。与传统神经网络相比该模型具有更高的精度、更强的泛化能力。本发明能够更准确预测城市道路的超车趋势，既一定程度上保障了交通安全，又为相关管理部门提供了决策支持。
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公开(公告)号：CN107833463B
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201711010537.6
申请日：2017-10-25
Applicant: 上海应用技术大学
Abstract: 本发明提出一种基于二维聚类的交通信号时段划分方法及系统，该方法包括：采集一交叉路口的交通流量数据；根据所述交通流量数据确定一总流量序列，基于所述总流量序列中的流量变化情况进行划分处理，将总流量序列分割为若干子序列，得到若干时间段，作为第一划分点集合V1；基于所述交叉路口的分方向及所述交通流量数据，计算各个方向在各个时间段的分流量向量，确定各个时间段的分流量向量的和向量角度，将和向量角度与判断阈值进行比较，根据比较结果确定若干时间段，作为第二划分点集合V2；对所述第一划分点集合V1和第二划分点集合V2进行并集处理，得到总集合V，基于所述总集合V进行时段划分。克服提取单一参数造成划分失败的问题。
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公开(公告)号：CN109345832A
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201811351157.3
申请日：2018-11-13
Applicant: 上海应用技术大学
Abstract: 本发明属于机器学习领域，特别是涉及一种基于深度递归神经网络的城市道路超车率预测方法。利用电子警察与卡口等车牌识别系统，通过上下游车牌识别的时间对比，可以较为精确的获取车辆在路段之间的超车关系。与传统神经网络相比该模型具有更高的精度、更强的泛化能力。本发明能够更准确预测城市道路的超车趋势，既一定程度上保障了交通安全，又为相关管理部门提供了决策支持。
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