公开(公告)号：CN118298634A

公开(公告)日：2024-07-05

申请号：CN202410462928.5

申请日：2024-04-17

Applicant: 东南大学

Inventor： 芮一康 ,  吴冠文 ,  赵妍 ,  吴任飞 ,  蒋俊锋

IPC: G08G1/01 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及交通管理系统技术领域，公开了一种基于有向图时空信息嵌入的交通流预测方法及系统，基于单向交通流的路网结构，构造有向图，加强模型对交通时空数据的空间特征提取能力；将基于有向图的静态空间信息和动态空间信息嵌入到交通流数据中，增强模型对路网空间信息的学习能力；设计了具有时间周期信息嵌入的时空注意力记忆块来捕捉数据的时空相关性。编码器阶段，根据上述的时空信息嵌入方法和时空注意力记忆块连接设计以提取交通时空数据特征；解码器阶段，使用全卷积的UniRepLKNet‑S架构生成最终的预测结果。本发明的有益效果为：能够更好的帮助交通管理部门和个体驾驶者应对复杂多变的交通环境，提高路网交通效率。

公开(公告)号：CN117670111A

公开(公告)日：2024-03-08

申请号：CN202311565117.X

申请日：2023-11-22

Applicant: 东南大学

Inventor： 芮一康 ,  赵妍 ,  龚燕楠 ,  吴冠文 ,  刘浩宇 ,  陈昱鹏 ,  李林恒 ,  王灿

IPC: G06Q10/0639 ,  G06Q50/40 ,  G06F18/2337 ,  G06F18/24 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/048 ,  G06N3/082 ,  G08G1/01

Abstract: 本发明提出了一种基于评价指标改进FCM的高速路交通参数估计方法，主要改进了FCM状态划分算法。首先，通过经验模态分解对高速公路交通数据进行平稳化处理和去噪，以减少数据波动带来的误差，构建模型输入的数据矩阵。接着，从断面级和路段级尺度出发，建立多维交通状态评价指标体系，并基于此体系提出改进的FCM算法，实现交通状态的精准划分。最后，结合交通状态划分和深度学习方法，构建自适应时间序列分析预测模型，对流量和速度进行短时预测，从而获得动态的交通参数估计结果。本发明方法引入了道路物理结构，并利用改进的FCM算法对路网交通状态进行动态评价，有助于高速公路管理者提升交通管理与调度能力，优化路网的整体运行性能。