公开(公告)号：CN110299015A

公开(公告)日：2019-10-01

申请号：CN201910597204.0

申请日：2019-07-03

Applicant: 东南大学

Inventor： 戴昀琦 ,  丁璠 ,  蒋霁琬 ,  谭华春 ,  李汉初 ,  郭瑾

IPC: G08G1/07

Abstract: 本发明提供了一种基于收费站的匝道管控方法。本发明利用已知的上游占有率和下游占有率，结合Green基函数的隐藏层，得到一组修成的权重系数，从而可以预知下游时段的占有率，代入匝道调解率计算公式，计算出收费站形式的匝道口的调控时间。本发明基于收费站，无需增添道路设施进行改造建设，减少成本投入。并且，本发明有效保证主线占有率，保证流通性，防止造成主线拥堵。

公开(公告)号：CN110299015B

公开(公告)日：2020-08-11

申请号：CN201910597204.0

申请日：2019-07-03

Applicant: 东南大学

Inventor： 戴昀琦 ,  丁璠 ,  蒋霁琬 ,  谭华春 ,  李汉初 ,  郭瑾

IPC: G08G1/07

Abstract: 本发明提供了一种基于收费站的匝道管控方法。本发明利用已知的上游占有率和下游占有率，结合Green基函数的隐藏层，得到一组修成的权重系数，从而可以预知下游时段的占有率，代入匝道调解率计算公式，计算出收费站形式的匝道口的调控时间。本发明基于收费站，无需增添道路设施进行改造建设，减少成本投入。并且，本发明有效保证主线占有率，保证流通性，防止造成主线拥堵。

公开(公告)号：CN114241778A

公开(公告)日：2022-03-25

申请号：CN202210164445.8

申请日：2022-02-23

Applicant: 东南大学

Inventor： 董瀚萱 ,  丁璠 ,  张海龙 ,  谭华春 ,  叶林辉 ,  戴昀琦

IPC: G08G1/01 ,  G08G1/16

Abstract: 高速公路网联车协同匝道汇入多目标优化控制方法和系统，首先采集控制区域车辆的状态数据，随后根据匝道汇入车辆位置决定控制开始的时间与被控车辆的选择，通过数据传输模块将信息传入交通控制模块，基于人工智能的匝道汇入多目标控制模型通过协匝道控制区域内的车辆行驶轨迹，在完成匝道汇入的同时保证道路整体交通高效、安全、节能运行。与传统方法相比，本发明极大地促进了匝道车辆的汇入，并且区别于其他方法将匝道汇入问题转化为车辆排序问题的缺陷，极大的提高了匝道汇入的效率，并且保证主线和匝道的通行效率与通行安全，减少了控制车辆的能耗损失，实现了高速系统经济效益的最大化。

公开(公告)号：CN117993547A

公开(公告)日：2024-05-07

申请号：CN202410050456.2

申请日：2024-01-12

Applicant: 东南大学

Inventor： 丁璠 ,  刘昭 ,  彭剑坤 ,  戴昀琦 ,  韩雨

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/40 ,  G06N3/082 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种可快速训练的大规模路网交通状态预测方法，包括：获取路网交通状态数据集并进行预处理，将预处理后的数据集划分为训练集、验证集和测试集；构建两层图神经网络模型，对两层图神经网络模型进行预训练，得到预训练好的模型；根据彩票假设理论对预训练好的模型进行剪枝，得到两层图神经网络剪枝模型；利用训练集和验证集对两层图神经网络剪枝模型进行训练，得到训练好的剪枝模型；利用训练好的剪枝模型对测试集进行测试，得到路网交通状态预测结果。本发明通过对GNN网络结构进行剪枝，提升了网络的运算效率，节省了交通状态信息的预测时间，为交通状态预测提供一种新的优化方式，更快更好地辅助交通运营部门实现交通事件预测及分析。

公开(公告)号：CN115188204B

公开(公告)日：2023-08-15

申请号：CN202210761797.1

申请日：2022-06-29

Applicant: 东南大学

Inventor： 谭华春 ,  戴玉科 ,  丁璠 ,  戴昀琦 ,  杨阳 ,  张海龙

IPC: G08G1/048 ,  G08G1/052 ,  G08G1/0967 ,  G06F30/20

Abstract: 本发明涉及高速公路车路协同技术领域，特别涉及一种能够实现异常天气条件下对高速公路进行车道级可变限速的控制方法。本发明首先需要进行控制区域车辆信息与天气状态信息的采集，随后根据交通数据确定异常天气条件下交通流基本图关键参数，通过对异常天气条件下高速公路交通流进行建模，模拟交通流运行特征，搭建异常天气高速公路交通场景，制定可变限速控制强化学习策略，在保证高速公路整体交通安全的同时提高道路运行效率。本发明考虑了异常天气条件下高速公路车流运行，极大地提高了车流运行效率，并且保证主线车流的通行安全，实现了异常天气条件下高速公路系统经济安全效益最大化。

公开(公告)号：CN115188204A

公开(公告)日：2022-10-14

申请号：CN202210761797.1

申请日：2022-06-29

Applicant: 东南大学

Inventor： 谭华春 ,  戴玉科 ,  丁璠 ,  戴昀琦 ,  杨阳 ,  张海龙

IPC: G08G1/048 ,  G08G1/052 ,  G08G1/0967 ,  G06F30/20

Abstract: 本发明涉及高速公路车路协同技术领域，特别涉及一种能够实现异常天气条件下对高速公路进行车道级可变限速的控制方法。本发明首先需要进行控制区域车辆信息与天气状态信息的采集，随后根据交通数据确定异常天气条件下交通流基本图关键参数，通过对异常天气条件下高速公路交通流进行建模，模拟交通流运行特征，搭建异常天气高速公路交通场景，制定可变限速控制强化学习策略，在保证高速公路整体交通安全的同时提高道路运行效率。本发明考虑了异常天气条件下高速公路车流运行，极大地提高了车流运行效率，并且保证主线车流的通行安全，实现了异常天气条件下高速公路系统经济安全效益最大化。

公开(公告)号：CN114241778B

公开(公告)日：2022-05-17

申请号：CN202210164445.8

申请日：2022-02-23

Applicant: 东南大学

Inventor： 董瀚萱 ,  丁璠 ,  张海龙 ,  谭华春 ,  叶林辉 ,  戴昀琦

IPC: G08G1/01 ,  G08G1/16

Abstract: 高速公路网联车协同匝道汇入多目标优化控制方法和系统，首先采集控制区域车辆的状态数据，随后根据匝道汇入车辆位置决定控制开始的时间与被控车辆的选择，通过数据传输模块将信息传入交通控制模块，基于人工智能的匝道汇入多目标控制模型通过协匝道控制区域内的车辆行驶轨迹，在完成匝道汇入的同时保证道路整体交通高效、安全、节能运行。与传统方法相比，本发明极大地促进了匝道车辆的汇入，并且区别于其他方法将匝道汇入问题转化为车辆排序问题的缺陷，极大的提高了匝道汇入的效率，并且保证主线和匝道的通行效率与通行安全，减少了控制车辆的能耗损失，实现了高速系统经济效益的最大化。