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公开(公告)号：CN114758498A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210338622.X
申请日：2022-04-01
Applicant: 中南大学
IPC: G08G1/01 , G06F16/215 , G06F16/29 , G06F30/18
Abstract: 本发明提供了一种基于多向最优扩展的城市有向交通廊道识别方法，包括：获取原始轨迹数据集，对所述原始轨迹数据进行数据清洗和路网匹配，利用时间槽提取特定时段的轨迹子集，对城市有向路网进行建模；计算城市有向路网的流量值和依赖度，融合所述流量值和所述依赖度计算有向路段的核心度；根据所述有向路段的核心度确定种子路段，提取种子路段的所有邻居路段进行排列组合，探测出全部交通廊道，形成城市有向交通廊道网络。本发明构建实际路网中机动车出行流量值和路径选择依赖度指标识别路网空间中城市交通廊道。
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公开(公告)号：CN115879016B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310137743.2
申请日：2023-02-20
Applicant: 中南大学
IPC: G06F18/2321 , G06F18/15 , G06Q30/0645
Abstract: 本申请适用于时空大数据挖掘技术领域，提供了一种共享单车出行潮汐时段的预测方法，该方法根据目标区域的历史有效OD轨迹数据确定时间邻域，并根据时间邻域确定目标区域的历史候选时段；根据历史候选时段的潮汐失衡程度，构建潮汐时段预测模型；利用潮汐时段预测模型对待预测候选时段中的潮汐时段进行预测。本申请能提高共享单车出行潮汐时段预测的准确性。
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公开(公告)号：CN115879016A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202310137743.2
申请日：2023-02-20
Applicant: 中南大学
IPC: G06F18/2321 , G06F18/15 , G06Q30/0645
Abstract: 本申请适用于时空大数据挖掘技术领域，提供了一种共享单车出行潮汐时段的预测方法，该方法根据目标区域的历史有效OD轨迹数据确定时间邻域，并根据时间邻域确定目标区域的历史候选时段；根据历史候选时段的潮汐失衡程度，构建潮汐时段预测模型；利用潮汐时段预测模型对待预测候选时段中的潮汐时段进行预测。本申请能提高共享单车出行潮汐时段预测的准确性。
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公开(公告)号：CN114758498B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202210338622.X
申请日：2022-04-01
Applicant: 中南大学
IPC: G08G1/01 , G06F16/215 , G06F16/29 , G06F30/18
Abstract: 本发明提供了一种基于多向最优扩展的城市有向交通廊道识别方法，包括：获取原始轨迹数据集，对所述原始轨迹数据进行数据清洗和路网匹配，利用时间槽提取特定时段的轨迹子集，对城市有向路网进行建模；计算城市有向路网的流量值和依赖度，融合所述流量值和所述依赖度计算有向路段的核心度；根据所述有向路段的核心度确定种子路段，提取种子路段的所有邻居路段进行排列组合，探测出全部交通廊道，形成城市有向交通廊道网络。本发明构建实际路网中机动车出行流量值和路径选择依赖度指标识别路网空间中城市交通廊道。
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公开(公告)号：CN115577306A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211562330.0
申请日：2022-12-07
Applicant: 中南大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/15 , G06Q30/06
Abstract: 本发明实施例中提供了一种基于自适应密度聚类的共享单车出行潮汐区域探测方法，属于计算技术领域，具体包括：步骤1，对目标区域内共享单车出行订单产生的轨迹点进行数据清洗后提取共享单车的潜在借还区域；步骤2，设计核密度估计函数构建轨迹点空间密度场，通过度量空间密度场的不稳定性自适应地构建轨迹点空间邻域，并据此构建空间密度显著性检验函数提取空间密集邻域；步骤3，根据空间密集邻域和轨迹点密度特征显著性检验自适应识别轨迹点潮汐邻域并基于密度可达扩展提取共享单车出行潮汐区域。通过本发明的方案，对共享单车起止点聚集区域自适应识别，以使得共享单车出行潮汐区域自适应判别与提取，提高了探测过程的适应性和精准度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119068662A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411343831.9
申请日：2024-09-25
Applicant: 中南大学
Abstract: 本申请适用于时空数据挖掘技术领域，提供了一种出租车供需失衡路段探测方法，包括：按照时间顺序从出租车GPS原始数据集中提取出每个车牌号对应的GPS数据条目序列；根据所有GPS数据条目序列确定出租车供应点和出租车需求点；在城市路网中确定出租车供应点和出租车需求点的校正点；对城市路网进行精细划分，得到最终城市路网；将最终城市路网中有租车需求校正点的路段作为种子路段，并通过迭代优化的方式将种子路段沿着最终城市路网扩展，得到多个候选出租车供需失衡路段；利用蒙特卡洛模拟的方法进行显著性检验，并将通过显著性检验的候选出租车供需失衡路段作为出租车供需失衡路段。本申请能提升出租车供需失衡路段探测的准确性。
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公开(公告)号：CN118365501B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410775276.0
申请日：2024-06-17
Applicant: 中南大学
IPC: G06Q50/43 , G06Q10/0631 , G06Q30/0208 , G06Q30/0645 , G06F18/10 , G06F18/213
Abstract: 本发明提供了一种基于平衡区域划分与奖励机制引导的共享单车再平衡方法，包括：数据预处理；共享单车平衡区域划分；构建用户调度共享单车奖励机制；基于多智能体仿真模拟的用户调度方案生成与效果评价，优化调度方案。本发明充分考虑了共享单车需求动态变化，在调度时考虑了未来时段的共享单车需求，即考虑了共享单车需求变化的时间滞后性，一定程度上避免了无效调度，在调度前通过划分平衡区域为后续用户的引导提供目的地候选集，在保证较低用户转移成本的情况下保证了调度方案的响应速度，以奖励的形式引导用户停车，规范用车的同时保证了用户用车的体验感。
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公开(公告)号：CN116108758A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310368406.4
申请日：2023-04-10
Applicant: 中南大学
IPC: G06F30/27
Abstract: 本发明公开了一种滑坡易发性评价方法，包括获取已有的滑坡数据信息；筛选滑坡灾害影响因子；构建样本集；构建滑坡易发性评价模型并训练得到训练后的滑坡易发性评价模型；采用训练后的评价模型对待分析区域的滑坡易发性进行评价。本发明提供的这种滑坡易发性评价方法，通过强化负样本策略得到可靠的负样本集，通过构建的滑坡易发性评价模型，提高了滑坡易发性评价结果的准确率；因此本发明的可靠性高、准确性好且客观科学。
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公开(公告)号：CN118536597A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410596085.8
申请日：2024-05-14
Applicant: 中南大学
IPC: G06N5/04 , G06N5/045 , G06Q10/0637 , G06Q50/26
Abstract: 本公开实施例中提供了一种地灾空间因果关系推断方法，属于数据处理技术领域，具体包括：利用目标区域的高程数据和反转高程数据划分斜坡单元，并将多源异构的地灾特征因子映射到斜坡单元；基于空间化表达，采用Apriori算法计算地灾事件与任意两个环境因子类型之间的支持度值和置信度值，提取地灾要素间的关联规则，合并关联规则中相似的因子，将每个因子作为一个节点，通过无向边连接，构建空间关联规则无向图；验证空间关联规则无向图的因果可能性，并设定空间独立性检验策略，根据因果方向判定规则辨析因果传递方向，推断空间因果图结构。通过本公开的方案，提高了推断效率和精准度。
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公开(公告)号：CN118365501A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410775276.0
申请日：2024-06-17
Applicant: 中南大学
IPC: G06Q50/43 , G06Q10/0631 , G06Q30/0208 , G06Q30/0645 , G06F18/10 , G06F18/213
Abstract: 本发明提供了一种基于平衡区域划分与奖励机制引导的共享单车再平衡方法，包括：数据预处理；共享单车平衡区域划分；构建用户调度共享单车奖励机制；基于多智能体仿真模拟的用户调度方案生成与效果评价，优化调度方案。本发明充分考虑了共享单车需求动态变化，在调度时考虑了未来时段的共享单车需求，即考虑了共享单车需求变化的时间滞后性，一定程度上避免了无效调度，在调度前通过划分平衡区域为后续用户的引导提供目的地候选集，在保证较低用户转移成本的情况下保证了调度方案的响应速度，以奖励的形式引导用户停车，规范用车的同时保证了用户用车的体验感。
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