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公开(公告)号：CN118690929B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411188461.6
申请日：2024-08-28
Applicant: 吉林大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于换电需求预测领域，涉及一种基于深度学习的换电站换电需求预测方法，以下步骤：步骤A：获取换电站的历史换电数据，获取天气数据、节假日数据；步骤B：对换电站的历史换电数据、天气数据、节假日数据进行预处理；步骤C：基于深度学习TCN‑BiGRU‑Attention的换电需求预测模型；步骤D：模型训练与验证；步骤E：模型有效性分析；步骤F：模型预测与应用；本发明的优点：具有高预测精度和强泛化能力，并能融合多种影响因素的换电需求预测模型，能够为电动汽车换电站的运营提供更准确和高效的决策支持。
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公开(公告)号：CN118629219B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411121266.1
申请日：2024-08-15
Applicant: 吉林大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明属于交通控制系统领域，涉及一种基于安全场的车辆换道决策与轨迹规划交互耦合方法，包括：A：构建行车安全场模型;B：构建自车周围车辆短时轨迹预测模型;C：构建行车安全指标阈值模型;D：构建换道行为决策及轨迹规划集;E：轨迹规划初次筛选方法;F：最优轨迹二次筛选方法;本发明的优点：综合考量了行为决策与轨迹规划两个模块间的复杂耦合机理，以车辆短时轨迹预测为基础，从换道整个过程出发，以全局视角衡量最优决策与最优轨迹，以行车安全指标阈值初次筛选出满足安全性的轨迹集，以急动度、本车和周围车辆的期望速度等指标二次筛选出满足安全阈值下的综合衡量本车舒适性和交通流整体效率特性的换道决策与轨迹规划方案。
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公开(公告)号：CN118569511B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202411049845.X
申请日：2024-08-01
Applicant: 吉林大学
IPC: G06Q10/063 , G06N5/025 , G06Q50/26 , G06Q50/40 , G06F17/18
Abstract: 本发明涉及一种基于碳轨迹追踪的重型货车集群减碳协调管控方法，包括以下步骤：步骤1：基于车辆时空轨迹长度和排放因子构建货车碳排放核算模型；步骤2：基于时间地理学构建三维时空立方体模型表征不同时间间隔内各网格碳排放量，进行碳排放时空分异特征及时空模式分析；步骤3：构建融合多影响因素下的城市道路环境下的重型货车碳排放量分析模型；步骤4：基于碳轨迹时空分异和空间相关性的追踪结果，针对不同情景构建城市配送场景下的货车集群减碳协同优化控制模型；本发明的优点：进行碳排放时空分布模式和影响因素分析，并构建不同情景下的货车集群减碳协同优化控制模型，为制定碳减排策略提供决策依据；能够有效指导重型货车群体减碳实践。
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公开(公告)号：CN118797873B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411289916.3
申请日：2024-09-14
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F30/18 , G06F30/27 , G06F18/2321
Abstract: 本发明属于交通时空网络领域，具体涉及一种融合演进的卡车机动性复杂网络的构建方法，包括：步骤A：获取道路上的卡车轨迹数据与抓取各个城市货运相关的POI；步骤B：从卡车轨迹中提取车辆停靠目的地；步骤C：得到单个卡车的机动性网络；步骤D：得到城市货物运输POI拓扑网络；步骤E：根据空间交互理论，利用城市货物运输POI拓扑网络的属性计算各POI之间的吸引力和断裂条件；步骤F：得到卡车机动性网络的演进机理，构建卡车机动性网络，本发明的优点是：通过基于洛伦兹曲线法精确识别卡车POI集合，基于最大熵原理重构卡车POI吸引力模型，以及考虑卡车POI之间吸引力的动态变化，引入断裂点模型，仿真实现了卡车出行服务机动性的动态演进机理。
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公开(公告)号：CN118629219A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202411121266.1
申请日：2024-08-15
Applicant: 吉林大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明属于交通控制系统领域，涉及一种基于安全场的车辆换道决策与轨迹规划交互耦合方法，包括：A：构建行车安全场模型;B：构建自车周围车辆短时轨迹预测模型;C：构建行车安全指标阈值模型;D：构建换道行为决策及轨迹规划集;E：轨迹规划初次筛选方法;F：最优轨迹二次筛选方法;本发明的优点：综合考量了行为决策与轨迹规划两个模块间的复杂耦合机理，以车辆短时轨迹预测为基础，从换道整个过程出发，以全局视角衡量最优决策与最优轨迹，以行车安全指标阈值初次筛选出满足安全性的轨迹集，以急动度、本车和周围车辆的期望速度等指标二次筛选出满足安全阈值下的综合衡量本车舒适性和交通流整体效率特性的换道决策与轨迹规划方案。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118690929A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202411188461.6
申请日：2024-08-28
Applicant: 吉林大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于换电需求预测领域，涉及一种基于深度学习的换电站换电需求预测方法，以下步骤：步骤A：获取换电站的历史换电数据，获取天气数据、节假日数据；步骤B：对换电站的历史换电数据、天气数据、节假日数据进行预处理；步骤C：基于深度学习TCN‑BiGRU‑Attention的换电需求预测模型；步骤D：模型训练与验证；步骤E：模型有效性分析；步骤F：模型预测与应用；本发明的优点：具有高预测精度和强泛化能力，并能融合多种影响因素的换电需求预测模型，能够为电动汽车换电站的运营提供更准确和高效的决策支持。
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公开(公告)号：CN118569511A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202411049845.X
申请日：2024-08-01
Applicant: 吉林大学
IPC: G06Q10/063 , G06N5/025 , G06Q50/26 , G06Q50/40 , G06F17/18
Abstract: 本发明涉及一种基于碳轨迹追踪的重型货车集群减碳协调管控方法，包括以下步骤：步骤1：基于车辆时空轨迹长度和排放因子构建货车碳排放核算模型；步骤2：基于时间地理学构建三维时空立方体模型表征不同时间间隔内各网格碳排放量，进行碳排放时空分异特征及时空模式分析；步骤3：构建融合多影响因素下的城市道路环境下的重型货车碳排放量分析模型；步骤4：基于碳轨迹时空分异和空间相关性的追踪结果，针对不同情景构建城市配送场景下的货车集群减碳协同优化控制模型；本发明的优点：进行碳排放时空分布模式和影响因素分析，并构建不同情景下的货车集群减碳协同优化控制模型，为制定碳减排策略提供决策依据；能够有效指导重型货车群体减碳实践。
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公开(公告)号：CN118504780B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410947057.6
申请日：2024-07-16
Applicant: 吉林大学
IPC: G06Q10/04 , G06N3/126 , G06Q10/0631 , G06Q30/0201 , G06Q50/43
Abstract: 本发明属于交通控制系统领域，具体涉及一种基于改进GAVNS的多任务众包共享汽车空车迁移优化方法，包括以下步骤：步骤A：获取迁移信息；步骤B：设计众包任务服务定价策略；步骤C：构建多任务众包共享汽车空车迁移模型；步骤D：使用辐射式搜索算法获取初始解；步骤E：使用改进的GAVNS算法求解调度策略；步骤F：绘制迁移路线并下达指令；本发明的优点：通过构建基于多任务众包的共享汽车空车迁移模型，以适应区域调度员密度的变化特性，再通过增加基于改进的GAVNS的求解方法，大大缩短了求解时间，满足了实时计算的要求。
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公开(公告)号：CN118797873A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411289916.3
申请日：2024-09-14
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F30/18 , G06F30/27 , G06F18/2321
Abstract: 本发明属于交通时空网络领域，具体涉及一种融合演进的卡车机动性复杂网络的构建方法，包括：步骤A：获取道路上的卡车轨迹数据与抓取各个城市货运相关的POI；步骤B：从卡车轨迹中提取车辆停靠目的地；步骤C：得到单个卡车的机动性网络；步骤D：得到城市货物运输POI拓扑网络；步骤E：根据空间交互理论，利用城市货物运输POI拓扑网络的属性计算各POI之间的吸引力和断裂条件；步骤F：得到卡车机动性网络的演进机理，构建卡车机动性网络，本发明的优点是：通过基于洛伦兹曲线法精确识别卡车POI集合，基于最大熵原理重构卡车POI吸引力模型，以及考虑卡车POI之间吸引力的动态变化，引入断裂点模型，仿真实现了卡车出行服务机动性的动态演进机理。
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公开(公告)号：CN118504780A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410947057.6
申请日：2024-07-16
Applicant: 吉林大学
IPC: G06Q10/04 , G06N3/126 , G06Q10/0631 , G06Q30/0201 , G06Q50/43
Abstract: 本发明属于交通控制系统领域，具体涉及一种基于改进GAVNS的多任务众包共享汽车空车迁移优化方法，包括以下步骤：步骤A：获取迁移信息；步骤B：设计众包任务服务定价策略；步骤C：构建多任务众包共享汽车空车迁移模型；步骤D：使用辐射式搜索算法获取初始解；步骤E：使用改进的GAVNS算法求解调度策略；步骤F：绘制迁移路线并下达指令；本发明的优点：通过构建基于多任务众包的共享汽车空车迁移模型，以适应区域调度员密度的变化特性，再通过增加基于改进的GAVNS的求解方法，大大缩短了求解时间，满足了实时计算的要求。
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