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公开(公告)号：CN120013380A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510085314.4
申请日：2025-01-20
Applicant: 交通运输部规划研究院 , 北京交通大学
IPC: G06Q10/083 , G06F18/241 , G06F18/21 , G06N3/0442
Abstract: 本申请公开了一种基于拓扑网络时空演化的货运流量预测方法和装置，基于待预测交通路段的道路信息构建拓扑网络，根据所述待预测交通路段对应的历史流量数据，确定所述拓扑网络中各路段对应的原始流量特征向量；基于所述拓扑网络中各路段之间的影响关系，对所述原始流量特征向量进行影响强度特征修正，得到修正流量特征向量；利用时间序列模型对所述修正流量特征向量进行特征预测，得到预测交通状态表征向量；基于所述预测交通状态表征向量，确定所述待预测交通路段对应的预测交通流量信息，能够同时考虑到货运流量的时间序列关系和拓扑结构关系，有效捕捉货运流量在时间和空间上的变化趋势，提高货运流量预测的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN119298846A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411403589.X
申请日：2024-10-09
Applicant: 甘肃省交通投资管理有限公司 , 交通运输部规划研究院
Abstract: 本发明提供了一种高速公路服务区光伏发电系统碳减排量的监控方法及装置，方法包括：确定任一目标高速公路服务区的光伏组件的安装位置；在确定的安装位置安装光伏组件，启动光伏组件并对光伏组件进行实时监测；在当前监测时刻，获取任一目标高速公路服务区的光伏组件在当前监测时间段所产生的电量以及任一目标高速公路服务区在当前监测时间段所消耗的电量；获取任一目标高速公路服务区的光伏组件在当前监测时间段所产生的电量以及任一目标高速公路服务区在当前监测时间段所消耗的电量之间的电量差值，并进行可视化显示。本发明能够对高速公路服务区光伏发电系统碳减排量进行实时监控。
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公开(公告)号：CN119253606A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411403591.7
申请日：2024-10-09
Applicant: 交通运输部规划研究院 , 甘肃省交通投资管理有限公司 , 兰州交通大学
Abstract: 本发明提供了一种高速公路服务区光伏发电量的管理方法及装置，方法包括：获取目标高速服务区对应的光伏组件在第一预设时间段内的每个单位时间段内所产生的电量Qg；获取第一预设时间段内的每个单位时间段内进入目标高速服务区的车辆信息，并基于获取的车辆信息获取目标高速服务区在每个单位时间段所需要的电量Qc；对于第s个单位时间段，如果该单位时间段对应的Qgs＞Qcs，则将剩余电量进行存储，如果Qgs＜Qcs，则提供电量Qd，得到第s个单位时间段对应的可使用电量；获取第一预设时间段内可使用电量中的最大者作为参考电量，并基于参考电量获取蓄电池的容量。本发明能够对光伏发电量进行合理管理。
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公开(公告)号：CN120048121A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202510511729.3
申请日：2025-04-23
Applicant: 交通运输部规划研究院
Abstract: 本发明涉及智慧交通技术领域，具体公开了一种环境分区管控的智慧交通路网规划方法，包括：空中检测装置和地面巡逻装置，所述空中检测装置升空执行区域网格化环境扫描，所述地面巡逻装置包括：工程车、网络控制模块、辅助机构和地面路况巡逻装置；所述辅助机构能够延长外部检测设备的工作时间；地面路况巡逻装置设置在所述工程车的外部，所述地面路况巡逻装置能够对外部路况信息进行收集。采用空地协同监测，实现多模态动态感知网络，并在传统扩散模型中嵌入实时交通源强，降低预测误差，以及采用自动化插拔式电池更换方式协作巡逻机器人进行工作，突破电池对地面巡逻装置的限制，为数据收集的持续作业提供能源自治能力。
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公开(公告)号：CN118246148A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410407828.2
申请日：2024-04-07
Applicant: 交通运输部规划研究院 , 甘肃省交通投资管理有限公司
IPC: G06F30/15 , G06F30/20 , G06Q30/0201 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开了一种区域车型结构预测方法、装置及可读存储介质，包括：首先，获取待预测区域的收入数据、轻型客车数据和新能源汽车渗透率数据。然后，根据这些数据确定出待预测区域的收入分布函数、轻型客车保有量函数和车辆存活概率函数。基于这些函数，构建经济因素驱动的汽车保有量模型，并确定出经济因素驱动的新车购买数量和寿命驱动的新车购买数量。最后，通过整合以上数据，构建新能源汽车渗透率模型，完成待预测区域的车型结构预测。如此设计，综合考虑了经济因素和车辆寿命两个影响车型结构变化的主要因素，从而使得车型结构预测更为准确和科学。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117971995A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202311602428.9
申请日：2023-11-28
Applicant: 交通运输部规划研究院
IPC: G06F16/29 , G06F16/25 , G06F16/215 , G06F16/2458 , G06F16/248 , G06F16/26 , G06Q50/26 , G06Q50/40
Abstract: 本发明公开了一种交通国土规划符合性分析的空间数据处理与演示方法，属于数据处理技术领域，包括以下步骤：对交通规划数据和国土规划数据进行空间缓冲分析，得到缓冲区数据；对缓冲区数据和国土规划数据进行空间要素相交分析，得到符合性分析数据；剔除小于粗差阈值的要素数据；通过数据融合和数据统计，对符合性分析数据进行统计分析；将交通国土规划空间数据、符合性分析数据、统计图表和报告，展示在不同级别的地图布局中，配置多级关联符合性分析展示模型；通过点击地图布局中的不同要素，展示不同级别的符合性分析数据和统计数据。本发明的数据处理方法可以应用于交通规划与国土规划的空间符合性分析，为规划编制和调整提供科学依据。
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公开(公告)号：CN116388245A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310271516.9
申请日：2023-03-20
Applicant: 葛洲坝集团交通投资有限公司 , 华中科技大学 , 葛洲坝(武汉)新能源发展有限公司 , 交通运输部规划研究院
Abstract: 本发明公开了一种光储充一体化电站储能容量配置方法及相关设备，涉及电站配置领域，主要为解决目前仍缺少一种更好的配置光储充一体化电站的储能容量的方法的问题。该方法包括：确定目标电站的基础数据、基本参数和能量交换策略，其中，所述基础数据用于表征所述目标电站的充电负荷数据，所述基本参数用于表征所述目标电站的配置参数；确定光伏出力典型天气场景集；基于所述基础数据、基本参数、能量交换策略和光伏出力典型天气场景集通过多目标优化规划模型计算所述目标电站的储能容量配置结果。本发明用于光储充一体化电站储能容量配置过程。
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公开(公告)号：CN108004918A
公开(公告)日：2018-05-08
申请号：CN201711255594.0
申请日：2017-12-03
Applicant: 浙江临金高速公路有限公司 , 交通运输部规划研究院 , 浙江省交通规划设计研究院 , 贵州省交通科学研究院股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种公路桥面径流收集及生态处理净化系统，属于交通环保设施；旨在提供一种用于桥面径流收集与生态处理、减少桥面径流污染环境的污水净化系统。它包括径流收集系统和生态处理净化系统；径流收集系统由布置于桥面（1）与防护栏（2）交汇处的集水沟（10）、位于防护栏（2）外侧的边沟（3）、连通该边沟与集水沟（10）的引流管（9）、与边沟（3）连通的应急池（8）构成；生态处理净化系统由通过水渠（18）串联连通的多级湿地池（12）构成；应急池（8）与缓冲池（23）连通，该缓冲池与第一级湿地池（12）连通。本发明既可防止桥面径流污染桥下水体、又能避免污染事故扩大、蔓延；是一种用于公路桥梁的交通环保设施。
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公开(公告)号：CN119249666B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411403593.6
申请日：2024-10-09
Applicant: 交通运输部规划研究院 , 兰州交通大学 , 甘肃省交通投资管理有限公司
IPC: G06F30/18 , G06F113/04
Abstract: 本发明提供了一种高速公路服务区光伏组件的布局优化方法及装置，方法包括：获取目标高速公路服务区在预设时间段内所需要的电量Qt；基于Qt获取服务区对应的网格单元；获取服务区对应的光伏组件可安装区域，作为目标安装区域，并利用网格单元将目标安装区域进行划分，得到多个网格区域；获取任一网格区域在预设时间段内的日照量以及与目标高速公路服务区之间的距离；获取对应的被遮挡面积和被遮挡面积变化速度；基于目标安装区域对应的网格区域的日照量、网格区域与服务区之间的距离、网格区域在预设时间段内的被遮挡面积和被遮挡面积变化速度，获取安装光伏组件的网格。本发明能够获得合理的光伏组件的布局。
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公开(公告)号：CN119444247A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411499747.6
申请日：2024-10-25
Applicant: 交通运输部规划研究院
IPC: G06Q30/018 , G06F30/27 , G06N20/00
Abstract: 本发明属于机器学习技术领域，公开了一种船舶CO2排放量预测方法，包括以下7个步骤：数据采集与记录、数据清洗与预处理、数据对齐、机器学习模型构建、迁移学习与模型适应、模型验证与评估、模型迭代与优化。本发明根据实测数据通过机器学习构建单艘船的CO2排放量预测模型，并将此模型作为预训练模型，能够提高CO2排放量预测的准确性。
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