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公开(公告)号：CN119360598A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411300218.9
申请日：2024-09-18
Applicant: 南京市公安局交通管理局 , 东南大学
IPC: G08G1/01 , G08B21/18 , G06F18/2411 , G06F18/27
Abstract: 本发明提出一种基于定位数据的超限货车预警方法，该方法包括：(1)收集已有的货车定位和速度数据、货车超重检测数据以及货车行驶属性数据加入数据库，并不断添加实时数据；(2)将数据进行线性插值补齐、路段匹配、异常数据剔除，将速度数据依照路段限速形成标准化速度序列数据，按照指定数据长度划分成定长标准化速度序列；(3)将定长标准化速度序列数据、货车行驶属性数据作为输入，将货车超重检测数据作为输入数据的标签分别训练支持向量机模型和Logistic回归模型，分别作为第一模型和第二模型；(4)确定预警周期长度T，将采集定长标准化速度序列数据、货车行驶属性数据输入到第一模型和第二模型中，按照预警周期长度周期性地进行预警。
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公开(公告)号：CN115907847A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211500884.8
申请日：2022-11-28
Applicant: 北京电力交易中心有限公司 , 东南大学
IPC: G06Q30/0202 , H02J3/00 , G06Q50/06 , G06N3/126
Abstract: 本申请涉及电力自动化领域，尤其涉及一种考虑不稳定电压影响的电能量与辅助服务的联合出清方法。方法包括：构建考虑不稳定电压影响、以发电机在市场中的发电量和电价以及以参与辅助服务的负荷在市场中的容量和价格作为输入量、呈指数型变化的等效负荷模型；以市场整体利润的最大化和负荷误差的最小化为目标，构建目标函数；确定目标函数的约束条件，得到联合出清模型；实时获取发电机在市场中的发电量和电价以及以参与辅助服务的负荷在市场中的容量和价格并且输入至联合出清模型，基于多目标遗传算法对联合出清模型进行求解。本申请充分考虑了不稳定电压下的负荷变化，明确了标称负荷和实际负荷之间的差异。
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公开(公告)号：CN119202770A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411208791.7
申请日：2024-08-30
Applicant: 东南大学
IPC: G06F18/23213 , G06F18/214 , G06F18/2431 , G06F18/213
Abstract: 本发明公开一种重型货车驾驶员行为评估与经济性驾驶引导方法，利用大数据提取技术从多源数据集中提取模型所需车辆运行数据，进而完成数据异常帧辨识、数据清洗和车辆特征扩展，基于运行中断时刻切分构建驾驶行为数据集；采用K‑means算法构建驾驶行为数据集的聚类分析模型，生成高速行驶、舒缓、适中、激进四类驾驶行为簇；面向激进类驾驶行为片段，采用Transformer瞬时燃油消耗率预测模型评估能耗水平，进而建立以能耗最优为目标的动态规划算法模型，完成驾驶行为片段的能耗水平对比与最佳燃油经济性策略规划。本发明依托车联网数据实现驾驶行为类型辨识，针对高能耗驾驶片段提供经济性运行方案，有利于规范驾驶员在途行驶操作，为燃油消耗的优化提供可靠策略。
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公开(公告)号：CN119202523A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411209275.6
申请日：2024-08-30
Applicant: 东南大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/2431 , G06F17/18 , G06N3/091
Abstract: 本发明公开一种自学习型商用车载重辨识与置信度评估方法，首先，利用大数据提取技术，从多源数据集中提取模型所需车辆运行数据；然后，按照数据清洗策略对车辆运行数据中的异常帧进行辨识和预处理，并完成车辆运行特征和道路结构特征的扩展运算；采用带遗忘因子的递推最小二乘算法构建基于车辆纵向动力学的载重基准生成模型，采用优化Informer神经网络构建载重辨识输出与置信度评估模型，以完成整车载重辨识及置信度评估的方案。本发明装置利用车联网数据实现整车载重的实时辨识，有利于规范化重型货运车辆的在途全程监管，并为车辆行程利用率的优化提供可靠依据。
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