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公开(公告)号：CN115631622B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202211153883.0
申请日：2022-09-21
Applicant: 清华大学
IPC: G08G1/01 , G06N3/08 , G06N3/0464 , G06N3/049
Abstract: 本发明涉及城市计算领域，提供一种交通状态预测方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：接收历史时段内的第一交通状态数据；基于第一交通状态数据分别进行时空相关性提取和时域变化提取，并基于时空相关性提取的结果和时域变化提取的结果，确定未来时段内的第二交通状态数据。由于可以基于第一交通状态数据分别进行时空相关性提取和时域变化提取，能够获取第一交通状态数据中隐藏的非线性特征和时空关联性特征，使得输出数据可靠性更高，提高了交通状态预测结果的精度，解决了现有的交通状态预测方法预测结果精度低的问题。
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公开(公告)号：CN113762595B
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202110845562.6
申请日：2021-07-26
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供一种通行时间预测模型训练方法、通行时间预测方法及设备，该训练方法包括：构建路口和路段特征及轨迹特征；获取路段特征向量及路口特征向量；将对应于各个预设时间步长的路口特征矩阵、路段特征矩阵、路口邻接矩阵及路段邻接矩阵按照时序顺序输入到路口和路段时空特征提取网络；将输出的更新后的单个预设时间步长对应的路口特征矩阵和路段特征矩阵、历史轨迹中路口和路段组成的序列输入到通行时间预测模型，输出未来预设步长时间内出发的路线的目标通行时间的预测结果进行训练。本发明提供的通行时间预测模型训练方法、通行时间预测方法及设备，通过联合建模路口和路段的特征，训练通行时间预测模型，提升通行时间预测的准确度。
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公开(公告)号：CN113762595A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202110845562.6
申请日：2021-07-26
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供一种通行时间预测模型训练方法、通行时间预测方法及设备，该训练方法包括：构建路口和路段特征及轨迹特征；获取路段特征向量及路口特征向量；将对应于各个预设时间步长的路口特征矩阵、路段特征矩阵、路口邻接矩阵及路段邻接矩阵按照时序顺序输入到路口和路段时空特征提取网络；将输出的更新后的单个预设时间步长对应的路口特征矩阵和路段特征矩阵、历史轨迹中路口和路段组成的序列输入到通行时间预测模型，输出未来预设步长时间内出发的路线的目标通行时间的预测结果进行训练。本发明提供的通行时间预测模型训练方法、通行时间预测方法及设备，通过联合建模路口和路段的特征，训练通行时间预测模型，提升通行时间预测的准确度。
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公开(公告)号：CN110365591B
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN201810313392.5
申请日：2018-04-09
IPC: H04L12/747 , H04L12/861 , H04L12/863
Abstract: 本发明实施例公开了一种数据包处理方法、装置及设备，其中，所述方法包括：若接收到第一数据包，则确定所述第一缓存区中用于存储所述第一数据包的第一缓存队列；若所述第一缓存队列的状态为无效状态，则将所述第一数据包缓存于所述第二缓存区，所述第一数据包的数据量小于所述第二缓存区的容量，所述第一缓存队列的状态是在所述第一缓存区的当前数据量达到所述第一缓存区的容量时设置为无效状态的；若所述第二缓存区的数据量达到所述第二缓存区的容量，则将所述第二缓存区的所有数据包发送至控制面设备，可以降低转发面设备与控制面设备之间的链路开销。
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公开(公告)号：CN118486161A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410478247.8
申请日：2024-04-19
Applicant: 清华大学
IPC: G08G1/01 , G06N3/0464 , G06N3/049
Abstract: 本发明提供一种交通拥堵预测方法和装置，包括：获取历史交通信息；将所述历史交通信息输入至预先训练的交通拥堵预测模型，得到目标时间范围内的交通拥堵预测结果；其中，所述交通拥堵预测模型是基于物理信息神经网络利用历史交通信息和预先设定的损失函数进行训练得到的。本发明采用深度神经网络从历史交通信息提取微观历史数据以及宏观物理先验知识，在微观历史数据以及宏观物理先验知识的基础上，基于物理信息神经网络使用宏观物理方程的残差作为损失函数引导神经网络学习最好的参数进行训练，得到的交通拥堵预测模型稳定性更好、建模还原更高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115909715B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202211153882.6
申请日：2022-09-21
Applicant: 清华大学
IPC: G08G1/01 , G06F18/23 , G06F18/241
Abstract: 本发明提供一种拥堵原因的识别方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：基于Y个交通拥堵事件，提取各交通拥堵事件的特征向量，Y为大于1的整数；将各交通拥堵事件的特征向量中无原因标签的第一特征向量输入至聚类模型，获得聚类模型输出的第一特征向量对应的目标拥堵原因；基于第二特征向量对应的已知拥堵原因和第一特征向量对应的目标拥堵原因，识别当前交通拥堵事件对应的拥堵原因。相较于现有技术依赖人力识别交通拥堵的原因，本发明实施例降低了交通拥堵原因的识别成本，提高了交通拥堵原因的识别效率。
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公开(公告)号：CN117649032A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202210987249.0
申请日：2022-08-17
IPC: G06Q10/047 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/045 , G06N3/092 , G06Q50/40
Abstract: 本申请提供一种路径规划方法及装置，属于车辆路径规划技术领域。所述方法用于利用A*算法生成车辆从预设起点到预设终点的行驶路径，所述方法包括：第一计算步骤，利用预测模型得车辆从当前节点行驶到相邻的至少一个下一节点的时间成本，并生成车辆从预设起点行驶到每个下一节点的时间成本；第二计算步骤，利用成本估计模型得到车辆从每个下一节点行驶到预设终点的时间成本；选择步骤，确定出每个下一节点对应的总时间成本并选择出车辆从当前节点去往的目标节点；判断步骤，判断所述目标节点是否为预设终点，若是，则输出规划路径，否则，更新相关状态后返回所述第一计算步骤。本申请能够提高路径规划效率，且规划得到的最快路径更为准确。
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公开(公告)号：CN117332559A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311116324.7
申请日：2023-08-31
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供一种用于基于GPU的微观交通模拟的存储装置，包括：用于存储城市交通模拟仿真中固定对象和移动对象的静态数据的静态数据存储单元以及用于存储城市交通模拟仿真中移动对象的动态数据的动态数据存储单元；固定对象包括城市中的车道和感兴趣区域；移动对象包括车道上的车辆；车道/感兴趣区域的静态数据为其固有信息；车辆静态数据为车辆的位置和速度；车辆动态数据为车辆索引、车辆路径规划和车辆出行时刻表。本发明根据GPU的特点，综合考虑微观交通模拟中需要模拟的对象与数据，将待存储数据分为静态数据和动态数据两大类，并分别设计合适的静态数据存储单元与动态数据存储单元，以支撑GPU上的微观交通模拟实施。
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公开(公告)号：CN117253358A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311116338.9
申请日：2023-08-31
Applicant: 清华大学
IPC: G08G1/01 , G08G1/0968 , G08G1/16
Abstract: 本发明提供一种基于GPU的微观交通模拟方法和装置，用于GPU中执行的每一轮模拟迭代，包括：构建城市道路网每一个车道的主链‑支链链表；基于主链‑支链链表，生成城市道路网每一个车辆的车辆索引；根据城市道路网每一个车辆的车辆索引和从外部获取的城市道路网每一个车辆的路径规划，模拟每一个车辆的交通运行；其中，每一个车辆的车辆索引，用于索引每一个车辆所属车道以及每一个车辆的周围车辆；每一个车辆的路径规划，为每一个车辆从给定起点到给定终点的驾驶导航。本发明适配性的将GPU用于微观交通模拟中，以使GPU承担城市级别的细粒度微观交通模拟所需的海量算力，从而大幅度提高微观交通模拟的效率。
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公开(公告)号：CN109428817B
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN201710775847.0
申请日：2017-08-31
IPC: H04L12/709 , H04L12/725 , H04L12/803
Abstract: 本申请提供一种业务链处理方法、相关网元和系统，该方法包括：第一网元接收第一请求消息，所述第一请求消息包括第一业务链，若所述第一业务链与已部署在网络中的第二业务链能够聚合，则所述第一网元根据所述第一业务链的输入包空间、输出包空间和网络功能单元的匹配空间以及所述第二业务链的输入包空间、输出包空间和网络功能单元的匹配空间，确定所述第一业务链与所述第二业务链的聚合次序，进而，所述第一网元根据所述聚合次序，生成第三业务链，所述第三业务链包括所述第一业务链和所述第二业务链。通过该方法所得到的聚合的业务链符合具体的应用场景，以避免业务链部署异常的问题。
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