-
公开(公告)号：CN113715629A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202111009582.6
申请日：2021-08-31
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进符号回归和XGBoost算法的剩余续驶里程预测方法，包括以下步骤：采集纯电动汽车在行驶过程中的运行关键参数；对数据集进行数据预处理并构建剩余续驶里程字段作为标签字段；利用人工先验知识对动力电池组相关的数据特征进行组合构建新特征；基于改进符号回归算法自动生成与标签字段高度相关的新数据特征字段；整合新生成的数据特征字段，划分训练集、验证集和测试集；初始化XGBoost模型，使用训练集对模型进行训练，利用验证集调整模型超参数，保存最优参数模型；使用测试集评估模型预测剩余续驶里程效果。本发明方法采用改进符号回归算法生成与标签字段高度相关的新特征字段，扩充了数据集维度，优化数据集质量，结合XGBoost算法做出的剩余续驶里程预测结果准确度高。
-
公开(公告)号：CN111025155B
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN201911308938.9
申请日：2019-12-18
Applicant: 华南理工大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/392
Abstract: 本发明公开了一种基于电池动态老化模型快速模拟动力电池老化过程的方法，把电池老化描述为日历老化和循环老化两种过程，并分别建立电池的日历老化模型和循环老化模型，这两种模型以动力电池工作的电流和环境温度为输入，输出动力电池容量的衰减值；最后，以电池工作电流的大小为转换条件，把这两种模型统一于电池的动态老化模型，在计算机环境下搭建该电池动态老化模型，基于该模型可以计算动力电池在不同工作电流和环境温度下其容量衰减值，快速模拟了在不同工作环境和车辆工况下动力电池的老化过程。本发明可以计算动力电池在不同工作电流和环境温度下其容量衰减值，快速模拟了在不同工作环境和车辆工况下动力电池的老化过程。
-
公开(公告)号：CN110942626A
公开(公告)日：2020-03-31
申请号：CN201911145663.1
申请日：2019-11-21
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑无人驾驶车辆的路网混合流量日变预测方法，包括下述步骤：S1混合流量日变模型路段-路径流量关系确定；S2路径-路段阻抗函数/行程时间确定；S3出行者流量日变前景值关系确定；S4出行者流量逐日更新方法及条件；S5无人驾驶流量日变模型最优流量分配确定。建立具有出行者和无人驾驶车辆的混合流量日变模型，依据流量类别将该模型分为两个子模型，分别是出行者流量日变模型和无人驾驶流量日变模型；以路径前景值最大为目标进行出行者流量逐日演化；以路径边际阻抗最小为目标进行无人驾驶流量逐日演化；当两类流量逐日演化至各自的均衡状态时，系统流量随之均衡。
-
公开(公告)号：CN108657029A
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201810470672.7
申请日：2018-05-17
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于肢体长度预测的汽车驾驶席座椅智能调节系统及方法，步骤如下：通过摄像头获取图像信息；对图像中的驾驶员进行人脸比对，如为在库驾驶员，则调取数据库中该驾驶员对应的座椅位置及靠背角度信息自动调节座椅，如无匹配则进行后续步骤；对图像利用卷积神经网络进行人体实例分割及关节点定位，并形成人体骨架模型；根据图像信息、关节点定位及摄像头高度信息，确定图像中像素比例尺，以此预测驾驶员身高及肢体长度；根据驾驶员身高及肢体长度预测值，匹配数据库中肢体长度-座椅位置及靠背角度信息对应表，得到座椅位置及靠背角度信息，通过控制器控制电机自动调节座椅。该发明无需人为操作即可自动、准确调节汽车驾驶席座椅。
-
公开(公告)号：CN108022423A
公开(公告)日：2018-05-11
申请号：CN201711130033.8
申请日：2017-11-15
Applicant: 华南理工大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种CA模型下的城市施工路段车辆变道点逐日预测方法，包括以下步骤：采集城市施工路段的长度L，施工区长度Lw，车辆数c等信息参数及日变模型中的相关参数确定；制定城市施工路段的不对称双车道路段变道规则；制定城市施工路段的直行规则；结合记忆遗忘规律更新理解通行时间；建立变道位置概率转移模型，对车辆变道位置逐日预测。本发明考虑驾驶者变道的逐日演变行为，同时根据历史出行经验及习惯依赖性，结合记忆遗忘规律，对变道位置进行逐日调整。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107292531A
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201710561417.9
申请日：2017-07-11
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于BP神经网络和聚类分析法的公交车“两率”检查方法。包括以下步骤：(1)获取基础数据和资料，包括检查所涉及路线及路线条数、检查城市内的所有路线途经站点集合以及检查城市行政区划分等；(2)基于BP神经网络的检查基本起始站点选择；(3)处理所选站点中的经过城市内两个以上的行政区的所有路线；(4)基于聚类分析法对选择站点进行整合划分；(5)根据站点整合的结果划分检查所涉及的主要片区及检查人员。本发明克服了以往检查人员分配过程繁琐以及检查过程效率较低的缺点，提高了检查方法的精度和效率。
-
公开(公告)号：CN107167738A
公开(公告)日：2017-09-15
申请号：CN201710265220.0
申请日：2017-04-21
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于OCV‑SOC曲线特征的动力电池SOC估算的修正方法及装置，修正方法主要包括开机修正和动态修正两个部分，开机修正根据开机平均电压位于OCV‑SOC曲线的平台区、非平台区、过渡区的范围结合实际经验修正系数SOC估算，动态修正则是在较低的充放电电流、较长的持续时间条件下，电池单体平均电压较高或较低或当前估算上报SOC值与OCV查表的SOC值差别较大时进行相应的修正，同时SOC估算装置主要包含从板的采集模块、高压板的判断模块和主板的策略及执行模块设计。该方法及装置增加了SOC的修正机会，提高了SOC的估算精度，对动力电池的SOC估算有现实意义。
-
公开(公告)号：CN113715629B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202111009582.6
申请日：2021-08-31
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进符号回归和XGBoost算法的剩余续驶里程预测方法，包括以下步骤：采集纯电动汽车在行驶过程中的运行关键参数；对数据集进行数据预处理并构建剩余续驶里程字段作为标签字段；利用人工先验知识对动力电池组相关的数据特征进行组合构建新特征；基于改进符号回归算法自动生成与标签字段高度相关的新数据特征字段；整合新生成的数据特征字段，划分训练集、验证集和测试集；初始化XGBoost模型，使用训练集对模型进行训练，利用验证集调整模型超参数，保存最优参数模型；使用测试集评估模型预测剩余续驶里程效果。本发明方法采用改进符号回归算法生成与标签字段高度相关的新特征字段，扩充了数据集维度，优化数据集质量，结合XGBoost算法做出的剩余续驶里程预测结果准确度高。
-
公开(公告)号：CN112447047A
公开(公告)日：2021-03-05
申请号：CN202011121781.1
申请日：2020-10-20
Applicant: 华南理工大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种基于动态用户均衡交通分配的碳支付排放收费方法，包括以下步骤：确定基于平均速度的修正路段排放模型；确定基于路段供给需求量的动态网络加载方法；基于排放目标的动态用户最优交通排放模型；确定碳支付收费方法，设置基于路段排放阈值的收费模型，对每个路段设置相应的排放阈值，当出行用户通过该路段的排放量超过设定阈值时，需要支付一定的排放费用。本发明建立交通分配模型与车辆排放模型之间的关系，通过该收费方法改变出行者的决策，一定程度上减少出行需求或者在考虑多模式交通分配中促使出行用户选择排放量更少的出行模式，从而降低路网排放。
-
公开(公告)号：CN110288139A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910508801.1
申请日：2019-06-13
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种短时地铁事件下的区域路网流量预测方法，包括以下步骤：考虑乘客的有限理性，将行程时间、出行费用及换乘次数作为短时地铁事件下路线选择的主要因素，采用前景理论来描述乘客的行为，假定出行者的时间价值是同质的，设定时间参考点Tr、票价参考点C及换乘次数参考点n；确定行程时间子函数、票价价值子函数及换乘次数子函数，根据前景理论进行三个子函数的编辑，并根据三个子函数得到综合价值函数；引入决策权重函数，由综合价值函数和决策权重函数得到各路线的前景值评价，最后建立基于前景值的流量加载模型，得到各路线的选择概率和流量值。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
38
records
(took 0.028 seconds)
