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公开(公告)号：CN119272970A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411072470.9
申请日：2024-08-06
Applicant: 扬州大学
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/40 , G06Q50/26 , G06F18/2433 , G06F16/29 , G06F18/10
Abstract: 本发明公开了一种暴雨事件下公交韧性评估与薄弱点识别方法及系统，涉及公交韧性评估与薄弱点识别技术领域，包括收集公交线路以及道路网络的数据并对公交GPS轨迹预处理；基于速度的韧性度量，计算不同天气下公交运行速度偏差，确定中低韧性的持续时段；计算线路各站点相邻到站间隔；基于暴雨事件下各线路车辆的到站时刻，获取站点公交服务频率，计算线路服务可靠性，选取可靠性低的线路绘制时空运行图，识别薄弱点。本发明解决了基于单一公交运行轨迹数据下，无法有效度量暴雨事件下的韧性特征并缺乏综合考虑公交运行对道路基础设施依赖性下公交性能下降关键原因的有效识别的问题，为趋于常态化的暴雨事件下的公交韧性提升提供决策支持。
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公开(公告)号：CN118567345B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202410364872.X
申请日：2024-03-28
Applicant: 扬州大学
Abstract: 本发明为一种安全优先的移动机器人控制方法及系统，采用scLTL逻辑规范进行多任务控制，考虑动态环境中不确定因素的风险，进行安全路径规划，在规划层面规避环境中的风险，为移动机器人与人同环境下执行多任务作业生成最优安全路径，提前规避与工作人员的冲突。本发明下层的safe‑A*算法允许机器人在动态风险环境中生成安全优先的最优路径，而不是最短路径；同时，上层是FSARS以安全优先为原则的搜索架构，为机器人执行多任务规划最优安全路径，避免与随机移动的工作人员发生碰撞；本发明不是以实时避免碰撞为目标，与其他MDP、MCTS算法相比，安全性显著提高。
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公开(公告)号：CN118343626B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410728479.4
申请日：2024-06-06
Applicant: 扬州大学
Abstract: 本发明涉及装卸设备技术领域，公开了一种交通运输电动装卸设备，包括。主体组件，包括龙门架、电动收卷机构、滑轮以及吊装锁扣，电动收卷机构位于龙门架上，滑轮设置于电动收卷机构上，吊装锁扣铰接于滑轮内；以及，吊装组件，设置于吊装锁扣上，包括连接件、辅助件、吊装件、定位件以及复位件，连接件设置于吊装锁扣下方，辅助件位于连接件内，吊装件设置于连接件内，定位件设置于连接件内，复位件位于连接件一侧。
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公开(公告)号：CN118567345A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410364872.X
申请日：2024-03-28
Applicant: 扬州大学
Abstract: 本发明为一种安全优先的移动机器人控制方法及系统，采用scLTL逻辑规范进行多任务控制，考虑动态环境中不确定因素的风险，进行安全路径规划，在规划层面规避环境中的风险，为移动机器人与人同环境下执行多任务作业生成最优安全路径，提前规避与工作人员的冲突。本发明下层的safe‑A*算法允许机器人在动态风险环境中生成安全优先的最优路径，而不是最短路径；同时，上层是FSARS以安全优先为原则的搜索架构，为机器人执行多任务规划最优安全路径，避免与随机移动的工作人员发生碰撞；本发明不是以实时避免碰撞为目标，与其他MDP、MCTS算法相比，安全性显著提高。
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公开(公告)号：CN118343626A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410728479.4
申请日：2024-06-06
Applicant: 扬州大学
Abstract: 本发明涉及装卸设备技术领域，公开了一种交通运输电动装卸设备，包括。主体组件，包括龙门架、电动收卷机构、滑轮以及吊装锁扣，电动收卷机构位于龙门架上，滑轮设置于电动收卷机构上，吊装锁扣铰接于滑轮内；以及，吊装组件，设置于吊装锁扣上，包括连接件、辅助件、吊装件、定位件以及复位件，连接件设置于吊装锁扣下方，辅助件位于连接件内，吊装件设置于连接件内，定位件设置于连接件内，复位件位于连接件一侧。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117077840A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202310857458.8
申请日：2023-07-13
Applicant: 扬州大学 , 慧知科技(扬州)有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q10/067 , G06Q30/015 , G06N3/006
Abstract: 本发明提出了一种考虑复合服务水平指标的呼叫中心坐席排班方法，获取呼叫中心周内可指派的坐席人员数量、班次设置和周内区段电话呼入量分布表；通过SPSS对企业实际数据进行拟合，设定坐席人员话务处理时长、耐心时长以及各时间段内呼入电话接通百分率，利用ErlangA计算各区段所需最少的坐席人数；构建呼叫中心坐席排班优化模型，提出结合人工蜂群算法与整数规划的两阶段优化算法，其中，第一阶段ABC算法用于求解考虑用工约束，周内所需的最少坐席人力；IP用于调整方案以优化周服务水平，获得实现全局服务水平最大化的排班优化方案。本发明为呼叫中心企业如何科学有效地平衡人力成本和服务质量提供管理启示，降低排班过程的复杂性和计算量，提高排班效率。
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公开(公告)号：CN116933946A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310982617.7
申请日：2023-08-07
Applicant: 扬州大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/30 , G06F18/23213 , G06F18/2415
Abstract: 本发明公开了一种基于客流去向结构的轨道交通OD客流预测方法及系统，涉及城市轨道交通短时OD客流预测技术领域包括构建时段类别预测模型，输入历史客流数据构建数据集；预测分时客流去向结构，计算同时段下的历史时段客流去向结构的权重，权重加权得到客流去向结构数据的初步预测值；构建客流去向结构自适应修正模型，利用状态空间模型作为客流去向结构自适应修正模型；预测当前时段的客流去向结构数据作为粒子集合，对粒子集合重采样，计算客流去向结构的自适应修正数据。本发明在准确性、可靠性和稳定性方面都取得更加良好的效果。
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公开(公告)号：CN117933509A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410016543.6
申请日：2024-01-05
Applicant: 扬州大学
IPC: G06Q10/047 , G06Q50/40
Abstract: 本发明公开了面向城乡公交运输的线路多模式协同优化方法及系统，涉及交通运输工程技术领域，包括对城乡公交运输的线路车站站点进行数据提取，构建目标函数，获取全程车和大站快车的出行成本，对优化建模进行求解，基于求解结果进行归一化加权。本发明提供更便捷的公共交通选择，助力城市可持续发展，实现了公共交通系统更智能、高效和适应性更强的运营，为城市居民创造更宜居的出行环境，推动城市交通朝着更绿色和人性化的方向迈进。
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公开(公告)号：CN116187642A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202211529340.4
申请日：2022-11-30
Applicant: 扬州大学 , 慧知科技(扬州)有限公司
Inventor： 嵇涛 , 廖华军 , 姚炎宏 , 黄鲜 , 邓社军 , 于世军 , 张俊 , 宓建 , 徐悦 , 窦玥 , 虞宇浩 , 马天启 , 秦婧逸 , 沈梓怡 , 杜婷婷 , 安靖彤 , 陈红红 , 梁诸龙驹 , 吴金旭
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/083 , G06F16/2458 , G06F16/28 , G06F16/29
Abstract: 本发明公开了一种基于GIS拓扑分析的地址匹配区域块方法包括，对客户订单地址进行批量解析；自动化分配所述客户订单，当Cij>＝AB时，物件可以满足一个物流运输单位，此时，生成一个运输路线，将货物从第i点运输到第j点；对所有物流运输点之间计算Cij值，获得所有满足一个物流运输单位的Cij值，获取|j‑i|值中最大的值对应的运输区间，计算所有物流运输点的Eij值，此时，Bij中包括了一个生成Cij的运输货物权值，再依照更新后的|j‑i|最大的值对应的运输点提取下一个运输点的货物；系统定期统计记录相关信息并进行自我学习改进。本方法可以解决目前绝大多数物流配送企业多采用人工方式进行订单分拣和客户派单，操作时间长，效率慢，错误率高的问题。
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公开(公告)号：CN119539466A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411358106.9
申请日：2024-09-27
Applicant: 扬州大学
IPC: G06Q10/0635 , G06Q10/067 , G06Q50/40 , G06T11/20 , G06F16/29
Abstract: 本发明涉及交通运输工程技术领域，尤其涉及考虑运输效能损失构建高速铁路线路风险地图方法及系统，构建列车运行风险事件类型判定模型，分类识别车站和区间风险事件；量化高铁线路运输效能损失，构建计算模型，基于风险事件类型判定和效能损失量化，进行风险事件概率分析，测算时空网格潜在风险影响；根据量化值绘制线路运输风险地图，分析影响因素。本发明有效提取并判定了多种车站和区间风险事件，通过创新性地提出瞬时运输损失率和线路运输损失率，科学量化了各类风险影响，提升了风险地图对风险事件严重等级和影响范围的精准把握，较现有研究更直观地掌握各级别风险影响的时空变化和分布情况。
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