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公开(公告)号：CN103632555B
公开(公告)日：2015-12-02
申请号：CN201310617878.5
申请日：2013-11-28
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/081
Abstract: 本发明公开了一种基于绿波带宽度最大化的干道绿波协调控制配时方法，包括如下步骤：1）调查干道上信号交叉口几何设置参数和基本配时参数，计算交叉口之间的换算距离Di；2）计算理想信号间距的取值范围和迭代步长，得到理想信号间距的取值集合A；3）划分理想信号相对位置，基于绿波损失计算规则，计算所有可能理想信号间距取值Aj下干线上的最大绿波带宽度GWBj；4）选取GWBj中的最大值为最优绿波带宽度GWB*，计算各交叉口的绿时差，得到干线绿波带宽度最大的协调控制配时方案。
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公开(公告)号：CN103593986B
公开(公告)日：2015-12-02
申请号：CN201310605959.3
申请日：2013-11-25
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/08
Abstract: 本发明公开一种优化尾气排放的干线绿波协调控制信号配时方法，包括如下步骤：1）调查得到干道上的基本交通参数，初始化车辆尾气排放计算平台；2）设置多目标遗传方法基本参数，初始化多目标遗传方法种群；3）基于上述平台，计算种群中各个体的适应度；4）计算种群中个体非支配序和虚拟适应度，通过遗传选择、交叉和变异生成子代种群，然后计算子代种群各个体的适应度；5）合并种群和子代种群得到新种群，计算其每个个体的非支配序和拥挤度，并基于此选择个体，得到下一代种群；6）当进化代数大于最大进化代数时方法结束，以最后一代种群中非支配序等于1的所有个体作为最终非劣解集输出，得到综合考虑车均延误和车辆尾气排放的配时方案。
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公开(公告)号：CN105740904B
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201610066709.0
申请日：2016-01-29
Applicant: 东南大学
IPC: G06F16/906
Abstract: 本发明公开了一种基于DBSCAN聚类算法的出行与活动模式识别方法，包括如下步骤：对持续采集的出行者时空轨迹数据集进行清洗；计算清洗后的数据集坐标点的平均速度，将平均速度高于设定阈值的位置坐标点归类为出行模式；基于DBSCAN聚类算法对清洗后的数据集进行聚类分析，根据聚类结果判别活动起点和终点；根据识别出的出行模式和活动模式的数据点坐标和时间，生成出行时刻表。本发明方法基于采集到的出行者时空轨迹序列集合，通过基于密度的聚类算法（DBSCAN），将出行者的行为模式分为出行模式和活动模式。本发明方法便于计算与实际操作，实用性强，可以比较准确地判定出行者的行为模式，为后续的研究提供便捷，具有重要的现实意义。
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公开(公告)号：CN106997552A
公开(公告)日：2017-08-01
申请号：CN201710227655.6
申请日：2017-04-07
Applicant: 东南大学
CPC classification number: G06Q30/0207 , G06Q30/0278 , G06Q50/30
Abstract: 本发明公开了一种基于智能手机的弹性停车激励系统及方法，该系统包括：人机交互子系统的人机交互模块、事件日历模块、竞价激励模块、问卷筛选模块；出行调查子系统的传感器模块、链簇分析模块、出行识别模块、目的预测模块；数据存储子系统的情景存储模块、问卷存储模块、行为存储模块、存储检索模块。本发明提出以停车需求管理引导小汽车出现方式转移的补偿激励机制，驾车者通过竞价将某天的停车权返还给停车场管理方，管理方可选择接受或拒绝竞价，竞价成功的驾车者应选择其他绿色、低碳的出行方式(如公交车、自行车或步行)完成通勤并获取等额于竞价价格的经济补偿，而停车场管理方则可将回收的停车权益重新投放入停车需求市场。
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公开(公告)号：CN102867421A
公开(公告)日：2013-01-09
申请号：CN201210358302.7
申请日：2012-09-24
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/065
Abstract: 本发明公开了一种停车场有效泊位占有率离群数据识别方法，包括如下步骤：1）确定停车场有效泊位占有率的时间序列；2）用小波函数对有效泊位占有率时间序列进行N尺度的小波分解与重构，得到N+1个重构的时间序列，将这N+1个重构时间序列组成数据集D；3）计算N+1维数据集D中所有数据点的加权投影向量，构成加权数据集DW；4）利用基于密度的离群数据挖掘算法计算加权数据集DW的平均局部离群因子；5）基于加权数据集DW的平均局部离群因子判断离群点。本发明根据有效泊位占有率时间序列的周期性和波动性特征，提出基于小波分析和局部信息熵加权的离群数据挖掘算法对有效泊位占有率离群数据加以识别，降低误判率，提高可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104731853B
公开(公告)日：2018-05-08
申请号：CN201410788780.0
申请日：2014-12-18
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于个体活动链的公交客流时空分布仿真方法及仿真系统，属于交通出行特征仿真领域。包括如下步骤：首先建立关于居民出行情况、交通小区和城市路网的数据库；利用强化学习理论对居民工作日活动出行链的时空信息进行仿真；根据不同区域样本抽样率进行扩样，得到城市所有居民的活动出行连，从中提取城市整个公交客流时空分布。本发明从个体活动需求角度出发，利用强化学习算法仿真居民的活动出行安排行为，仿真得到城市交通的时空分布信息，在此基础上提取出最终公交客流的时空分布信息。
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公开(公告)号：CN103632555A
公开(公告)日：2014-03-12
申请号：CN201310617878.5
申请日：2013-11-28
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/081
Abstract: 本发明公开了一种基于绿波带宽度最大化的干道绿波协调控制配时方法，包括如下步骤：1）调查干道上信号交叉口几何设置参数和基本配时参数，计算交叉口之间的换算距离Di；2）计算理想信号间距的取值范围和迭代步长，得到理想信号间距的取值集合A；3）划分理想信号相对位置，基于绿波损失计算规则，计算所有可能理想信号间距取值Aj下干线上的最大绿波带宽度GWBj；4）选取GWBj中的最大值为最优绿波带宽度GWB*，计算各交叉口的绿时差，得到干线绿波带宽度最大的协调控制配时方案。
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公开(公告)号：CN103593986A
公开(公告)日：2014-02-19
申请号：CN201310605959.3
申请日：2013-11-25
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/08
Abstract: 本发明公开一种优化尾气排放的干线绿波协调控制信号配时方法，包括如下步骤：1）调查得到干道上的基本交通参数，初始化车辆尾气排放计算平台；2）设置多目标遗传方法基本参数，初始化多目标遗传方法种群；3）基于上述平台，计算种群中各个体的适应度；4）计算种群中个体非支配序和虚拟适应度，通过遗传选择、交叉和变异生成子代种群，然后计算子代种群各个体的适应度；5）合并种群和子代种群得到新种群，计算其每个个体的非支配序和拥挤度，并基于此选择个体，得到下一代种群；6）当进化代数大于最大进化代数时方法结束，以最后一代种群中非支配序等于1的所有个体作为最终非劣解集输出，得到综合考虑车均延误和车辆尾气排放的配时方案。
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公开(公告)号：CN102855773A
公开(公告)日：2013-01-02
申请号：CN201210338613.7
申请日：2012-09-13
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/14
Abstract: 本发明公开了一种停车场有效泊位占有率短时预测方法，包括如下步骤：1）确定停车场的有效泊位占有率时间序列；2）用小波函数对有效泊位占有率时间序列进行小波分解，得到低频系数向量和高频系数向量，然后对低频系数向量和高频系数向量分别进行小波重构，得到N+1个重构的时间序列；3）对N+1个重构的时间序列分别建立小波神经网络模型进行预测，得到N+1个预测结果；4）累加上述N+1个预测结果，获得对应于有效泊位占有率时间序列的预测结果。本发明根据停车场有效泊位占有率的短时变化特性，提出小波分析－小波神经网络组合预测模型对停车场有效泊位占有率进行短时预测，提高了预测精度和稳定性。
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公开(公告)号：CN105740904A
公开(公告)日：2016-07-06
申请号：CN201610066709.0
申请日：2016-01-29
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于DBSCAN聚类算法的出行与活动模式识别方法，包括如下步骤：对持续采集的出行者时空轨迹数据集进行清洗；计算清洗后的数据集坐标点的平均速度，将平均速度高于设定阈值的位置坐标点归类为出行模式；基于DBSCAN聚类算法对清洗后的数据集进行聚类分析，根据聚类结果判别活动起点和终点；根据识别出的出行模式和活动模式的数据点坐标和时间，生成出行时刻表。本发明方法基于采集到的出行者时空轨迹序列集合，通过基于密度的聚类算法（DBSCAN），将出行者的行为模式分为出行模式和活动模式。本发明方法便于计算与实际操作，实用性强，可以比较准确地判定出行者的行为模式，为后续的研究提供便捷，具有重要的现实意义。
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