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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：CN107977914A
公开(公告)日：2018-05-01
申请号：CN201711119237.1
申请日：2017-11-14
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种城市交通管理与控制策略可视量化测试方法。本发明系统性地将常用的交通管理与控制策略按照节点、路段、区域和附加四个作用层面分类，从OD矩阵修正、节点通行能力修正、交叉口延误及排队修正、路段通行能力修正、路段行驶时间修正、附加阻抗修正六个模块实现各类策略的量化分析，并采用图形分析模块将量化分析结果进行可视化表达。本发明可用于城市虚拟交通系统仿真平台中交通管理控制可视化测试功能的开发，增加平台对交通管控策略的决策支持能力。
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公开(公告)号：CN107977914B
公开(公告)日：2020-01-24
申请号：CN201711119237.1
申请日：2017-11-14
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种城市交通管理与控制策略可视量化测试方法。本发明系统性地将常用的交通管理与控制策略按照节点、路段、区域和附加四个作用层面分类，从OD矩阵修正、节点通行能力修正、交叉口延误及排队修正、路段通行能力修正、路段行驶时间修正、附加阻抗修正六个模块实现各类策略的量化分析，并采用图形分析模块将量化分析结果进行可视化表达。本发明可用于城市虚拟交通系统仿真平台中交通管理控制可视化测试功能的开发，增加平台对交通管控策略的决策支持能力。
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公开(公告)号：CN108438001A
公开(公告)日：2018-08-24
申请号：CN201810213616.5
申请日：2018-03-15
Applicant: 东南大学
IPC: B60W40/09
CPC classification number: B60W40/09
Abstract: 本发明公开了一种基于时间序列聚类分析的异常驾驶行为判别方法，包括以下步骤：S1：通过多个传感器采集车辆驾驶过程中的数据；S2：利用特征提取模块对步骤S1采集的传感器数据提取特征数据；S3：对步骤S2提取的特征数据进行离散小波变换处理，得到每辆车的时间序列数据；S4：最后通过层次聚类算法对步骤S3得到的时间序列数据进行分析，根据分析结果识别出车辆的异常行驶行为，生成驾驶行为分析结果。本发明大大提高了判别的准确性、效率和稳定性，提升了交通运行的安全性，能够对复杂的驾驶行为进行分析。
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公开(公告)号：CN104731853A
公开(公告)日：2015-06-24
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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