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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。
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公开(公告)号：CN108985616A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810755060.2
申请日：2018-07-11
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种公交专用道布局评价方法，包括以下步骤：步骤1、通过公交专用道布局前后的人均出行时间，计算得到公交专用道布局后人均出行时间降低率；步骤2、确立布设公交专用道前的小汽车运行速度和公交车运行速度；步骤3、确立布设公交专用道后的小汽车运行速度和公交车运行速度；步骤4、根据步骤1-步骤3得到的参数，建立公交专用道布局后的综合评价模型，对公交专用道的布局进行评价。所述方法从人均出行时间、车辆运行速度的角度出发，分析公交专用道设置前后的一系列指标，最后建立综合评价模型对专用道的设置效果进行评价，具有广阔应用前景。
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公开(公告)号：CN108985511A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810755083.3
申请日：2018-07-11
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于SUE的公交专用道布局优化方法，包括以下步骤：S1、确立小汽车在行驶路径上的广义出行费用；S2、确立公交车在行驶路径上的广义出行费用；S3、确立公交系统的营运成本后，建立以布设公交专用道后公交系统的总费用最小为目标的上层规划模型；S4、建立基于多模式混合交通下的SUE下层规划模型；S5、采用粒子群算法对双层规划模型进行求解，确定交通路网中的各路段是否需要设置公交专用道。所述方法通过结合交通网络系统的总费用与多模式交通下的随机均衡配流，建立双层规划模型，求解是否设置公交专用道，对于提高道路利用率具有重要意义。
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公开(公告)号：CN108416172A
公开(公告)日：2018-08-17
申请号：CN201810320238.0
申请日：2018-04-11
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于CPT的城市公共交通网络设计方法，包括S1采集不用起起讫点间的用户出行信息，包括出发时刻为Ts，准点到达时刻Tr、允许早到时刻Te，允许晚到时刻Tl等基本信息要素；S2更新每日的路线参数及流量加载；S3路线前景值计算；S4建立路线流量交换模型；S5通过模拟作图判断路线流量是否处于day-to-day平衡状态，若没有则转至S2步，否则结束，选择所需公交路线。
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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。
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Patent Agency Ranking
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。
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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。
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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。
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公开(公告)号：CN108847021B
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN201810579045.7
申请日：2018-06-07
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑异质用户的路网流量预测方法，包括S1根据经验学习更新路网参数，S2在前景理论中价值函数的确定，S3概率权重函数的确定；S4路径前景值的计算；S5以准点到达概率最大为目标的出发时段流量演化模型；S6得到以路径前景值最大为目标的路径流量演化模型。本发明对于拥挤收费路网的流量预测更加精确。
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公开(公告)号：CN107292531B
公开(公告)日：2021-01-19
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。
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