一种基于遗传算法的公交安全运营排班优化方法

    公开(公告)号:CN114331353A

    公开(公告)日:2022-04-12

    申请号:CN202111623569.X

    申请日:2021-12-28

    Applicant: 扬州大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于遗传算法的公交安全运营排班优化方法,预先获取包括驾驶员人口统计学数据、驾驶员排班信息数据等基础数据集;提出基于驾驶员自身属性的安全评价方法,以驾驶员的自身属性特征作为评价指标,采用基于熵权法的TOPSIS方法对驾驶员自身属性的运营安全性进行打分评价;基于预警频率与工作时段、天气条件的关系定量分析驾驶员工作时段、天气条件安全性;根据驾驶员自身属性、工作时段、天气条件的安全性评分归一化数据,构建公交驾驶员排班调度优化模型;利用遗传算法通过交叉、变异操作获得最优的排班调度方案。本发明综合考虑了影响公交驾驶员安全驾驶的因素,展现了如何高效、合理的排班调度,提高了驾驶员个体和公交运营整体的安全性。

    一种基于轨迹数据的高速服务区货车服务水平评价方法

    公开(公告)号:CN113138979A

    公开(公告)日:2021-07-20

    申请号:CN202110468278.1

    申请日:2021-04-28

    Applicant: 扬州大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于轨迹数据的高速服务区货车服务水平评价方法,包括,利用货运客车上的无线传输系统实时采集货车GPS轨迹数据;对所述货车GPS轨迹数据进行初步清洗,提取货车初始停留点、高速服务区范围的停留点和高速道路货车交通量;建立高速服务区服务货车能力指标,设置高速服务区指标综合动态权重,完成高速服务区服务货车能力识别。本发明通过识别货车停留点和货运走廊,明确了货车行驶方向路线及停留位置,进一步提高了货车管理质量,简化了人为监控的精力和时间,促进了高速服务区的发展。

    一种基于公交历史报警数据的驾驶员空间风险预警方法

    公开(公告)号:CN113095713A

    公开(公告)日:2021-07-09

    申请号:CN202110468206.7

    申请日:2021-04-28

    Applicant: 扬州大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于公交历史报警数据的驾驶员空间风险预警方法,包括,获取公交驾驶员行驶报警数据并传入数据库,根据所述报警数据所在的城市,划分道路分析区;对公交驾驶员进行风险分类,将所述报警数据和划分好的风险分析区进行空间连接;将不同类型的高风险驾驶员的报警数据与已经划分好的所述风险分析区进行空间连接;对比个性高风险报警分析区和共性高风险报警分析区,基于马尔科夫链对预警驾驶员进行风险概率预测;基于新陈代谢灰色GM(1,1)模型对所述预警驾驶员进行风险概率预测,融合两次的风险概率预测结果,得到综合风险预警概率;根据所述综合风险预警概率输出第二天发生报警概率大的驾驶员并形成空间预警提升报告。

    基于异常声波特征识别的货车抱闸安全预警方法及系统

    公开(公告)号:CN115200695A

    公开(公告)日:2022-10-18

    申请号:CN202210826826.8

    申请日:2022-07-14

    Applicant: 扬州大学

    Abstract: 本发明提供了基于异常声波特征识别的货车抱闸安全预警方法及系统。一方面基于声波信号特征分析,对实时采集的数据进行声波频谱处理,采用改进的模板匹配算法,结合SVM机器学习设计编写异常抱闸车辆声波识别算法,判断实时接收到的声波数据是否具备抱闸声波的特征。另一方面,综合利用JAVA开发平台、SQLServer后台数据库、MATLAB模块化编程实现车辆实时运行声波可视化、声波特征实时提取、异常报警提示、统计报表输出等有关抱闸信息的分析汇总查询,对保障货物列车运行和解编组作业安全有重要意义。本发明方案有利于及时有效发现铁路货运车辆在运输作业过程中存在的抱闸安全隐患,避免产生钢轨磨损和车辆倾覆等安全问题。

    一种基于遗传算法的公交安全运营排班优化方法

    公开(公告)号:CN114331353B

    公开(公告)日:2024-09-20

    申请号:CN202111623569.X

    申请日:2021-12-28

    Applicant: 扬州大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于遗传算法的公交安全运营排班优化方法,预先获取包括驾驶员人口统计学数据、驾驶员排班信息数据等基础数据集;提出基于驾驶员自身属性的安全评价方法,以驾驶员的自身属性特征作为评价指标,采用基于熵权法的TOPSIS方法对驾驶员自身属性的运营安全性进行打分评价;基于预警频率与工作时段、天气条件的关系定量分析驾驶员工作时段、天气条件安全性;根据驾驶员自身属性、工作时段、天气条件的安全性评分归一化数据,构建公交驾驶员排班调度优化模型;利用遗传算法通过交叉、变异操作获得最优的排班调度方案。本发明综合考虑了影响公交驾驶员安全驾驶的因素,展现了如何高效、合理的排班调度,提高了驾驶员个体和公交运营整体的安全性。

Patent Agency Ranking