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公开(公告)号：CN116227537A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310139505.5
申请日：2023-02-20
Applicant: 湖南大学
IPC: G06N3/043 , G06N3/045 , G06N3/082 , G06N5/025 , G06Q10/047
Abstract: 本发明公开了一种面向交通路径认知的深度模糊模型自构建方法，交通数据被组织成时空数据、周期数据与外部数据，使用处理过的输入数据能够提高模型的整体性能，解决了传统基于统计的方法无法提取多种特征属性的深层信息的问题。能够在智能交通路径认知领域保持优秀性能的同时，拥有高度可解释性与灵活性，解决了传统深度神经网络在交通路径认知领域的可解释性低难题，推动了交通路径认知模型实际应用过程。本发明使用改进了王‑孟德尔算法从数据中提取模糊规则，提取的模糊规则大大提高了模型的可解释性，减少了生成的模糊规则数量，提高了算法在面对高维度问题时的性能，大幅缩短了训练时间。
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公开(公告)号：CN113313947B
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202110603374.2
申请日：2021-05-31
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明涉及一种短期交通预测图卷积网络的路况评估方法，属于智能交通领域。通过将表示交通网络中节点的距离二元关系的邻接矩阵抽象为模糊关系矩阵，并通过计算出其传递闭包得到表达所有潜在节点之间联系的转移关系矩阵，并结合注意力机制的自学习矩阵得到基于当前输入的转移关系矩阵，然后将此矩阵用于图卷积过程。有益效果在于，通过权重学习表示出交通网络中数据的转移关系，提高了图卷积网络对交通数据流中动态空间依赖的捕捉能力。同时模型通过构建三类数据集考虑了交通流量中长时间跨度依赖，并通过因果空洞卷积考虑短时间跨度，提高了交通数据预测的准确性。
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公开(公告)号：CN108444494B
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN201810480360.4
申请日：2018-05-18
Applicant: 湖南大学
IPC: G01C21/34
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊Stackelberg博弈的路径选择方法，包括获取当前所有道路的道路信息数据和车辆信息数据；计算当前所有道路和车辆的决策参数；采用模糊控制规则得到当前各条道路的交通调节量；采用Stackelberg博弈模型给每台车辆进行路径推荐，并获取每台车辆最终选取的路径结果；重复上述步骤，直至当前交通系统达到纳什均衡状态，从而完成最终的路径选择。本发明将整个交通网络与车辆结合起来，以阻抗和道路拥挤度作为博弈的收益，使其达到各自尽可能最优的状态，减少了交通网络的拥挤可能性，而且运用模糊理论将道路拥塞度和道路拥塞变化率作为输入量，得出拥塞控制量，提高了路径选择的合理性与精确性。
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公开(公告)号：CN105501078A
公开(公告)日：2016-04-20
申请号：CN201510834989.0
申请日：2015-11-26
Applicant: 湖南大学
IPC: B60L15/32
CPC classification number: B60L15/32
Abstract: 本发明公开了一种基于CPS的电动汽车四轮独立驱动协同控制方法，包括ECU、SR电机驱动系统、车载电池组和通讯网络；所述的四个SR电机驱动控制系统和ECU均由车载电池组供电；ECU通过通讯网络分别与四个电机控制器进行通讯。ECU为控制网络核心，它将各子控制器以及各传感器的信息进行汇总分析，并将执行指令发送各电机控制器，电机控制器控制SR电机进行转速和转矩的输出。该系统从CPS出发，对整车进行实时在环反馈控制，驱动转矩分配策略采用基于滑移率和横摆力矩的模糊控制，SR电机控制采用自适应模糊控制算法。本发明的优点在于，提高能量利用效率，改善操纵稳定性，并提高四轮独立驱动电动汽车行驶的安全性。
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公开(公告)号：CN117831279A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311792287.1
申请日：2023-12-25
Applicant: 湖南大学
IPC: G08G1/01 , G06N3/043 , G06N3/042 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开面向突发流行病下城市交通认知的模糊深度学习方法。将模糊理论和图神经网络进行融合，形成一种模糊深度学习框架，以处理交通认知相关数据的复杂时空特征和外部数据的不确定性,最终进行城市交通流量预测。本框架利用模糊推理机制获得突发流行病疫情相关数据的模糊表示并提取相应特征，以处理城市交通外部因素的不规则性；同时，利用图神经网络处理交通认知相关数据，以捕捉交通数据的动态时空相关性；最后，将本模型的交通流预测结果应用于城市交通认知工作。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111709378A
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN202010562317.X
申请日：2020-06-18
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明属于多传感器高冲突数据融合领域，涉及一种基于JS散度和模糊证据理论的路况状态评估新方法，针对各传感器采集的原始冲突数据，首先把概率中不确定部分的多子集焦元的概率赋值合理分配到单子集上去，JS散度用来度量证据内相同焦元在不同概率分配下的距离和，而相似系数有效测量不同证据主体之间的冲突，再合理地嵌入模糊推理机制客观的度量证据的冲突程度，最后利用支持度得到权重并加权证据得到平均证据,利用数据融合的DS融合规则融合平均证据多次得到可靠的融合结果。有益效果在于合理刻画道路状况，利用模型中综合联系值和全体联系分量的线性关联，采用综合值来具体定量刻画交通道路的拥堵状况及变化趋势，辅助驾驶员的驾驶。
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公开(公告)号：CN105372528B
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201510821187.6
申请日：2015-11-24
Applicant: 湖南大学
IPC: G01R31/00
Abstract: 本发明公开了一种电力变压器内部故障的状态检修方法，对变压器的内部故障模型进行仿真，建立起基于符号动力学的电力变压器运行状况的评估模型，以变压器内部故障电流为主要研究对象，研究一种新型的电力变压器状态检修模型。该模型以监测到的变压器内部电流作为输入，根据获取的实时数据与历史数据的比对，结合考虑变压器出厂数据，历史测试数据，对变压器当前状态运行做出评估，判断变压器是否处于故障早期状态，以及故障的类型和故障的程度。目标是将该变压器状态检修模型应用于实际状态检修的过程，以达到节约成本的目的，或者将该状态检修模型用于综合系统，达到优化最终结果的目标。
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公开(公告)号：CN106772516A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611088423.9
申请日：2016-12-01
Applicant: 湖南大学
IPC: G01S19/46
CPC classification number: G01S19/46
Abstract: 本发明涉及一种基于模糊理论的复合定位新方法，属于车辆定位的技术领域，基于汽车信息物理融合系统技术，利用目标车辆以及相邻车辆上的三种定位装置的定位数据，运用模糊理论优化各定位技术的误差并得出各定位技术的定位贡献度，然后以定位贡献度作为权值，模糊加权计算得到目标车辆的复合位置；采用一个模糊可变观测噪声协方差的卡尔曼滤波器对复合位置进行滤波，本发明将多种车辆定位技术进行融合，构建了离群率和绝对误差这两个指标来反映各定位技术的可靠程度，提高了定位技术融合的合理性，同时采用改进的卡尔曼滤波器对融合结果进行滤波，提高了定位的准确性。
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公开(公告)号：CN119577472A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411647607.9
申请日：2024-11-18
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F18/22 , G06F18/213 , G06F16/29 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及智能交通、深度学习、人工智能领域，尤其涉及面向城市交通节点模式相似度认知的深度学习方法。交通速度数据被组织成由特征矩阵和邻接矩阵组成的图数据格式。处理后的速度数据被送入动态多图构造器中，并且将输出的动态邻接矩阵与空间邻接矩阵一同送入多尺度图卷积模块，速度数据在每个时空层经过扩展因果卷积处理后也被送入多尺度图卷积模块，通过跳跃连接从每个时空层中拼接得到最终的结果。最后，对动态多图所反映的交通模式相似性进行分析。本发明能更高效的提取智能交通场景中的时空依赖特征，并解决了图卷积网络中的感受视野受限的问题，以及交通模式相似度分析中对长期交通模式的考虑不足问题。
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公开(公告)号：CN113283714B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202110502780.X
申请日：2021-05-09
Applicant: 湖南大学
IPC: G06Q10/0637 , G06Q10/0639 , G06Q50/26 , G06F16/78 , G06F17/16
Abstract: 本发明涉及一种基于群决策的交通拥堵抑制方法，属于交通拥堵抑制技术领域。利用网联环境中的终端传感器系统，收集并上传到云平台数据中心，利用城市各路口的交通监控系统采集路口交通数据，形成评价矩阵。对各干路属性权重进行重新赋值并归一化处理，得到综合评价矩阵。根据自身用户偏好和综合评价矩阵数据计算出各干路的综合排序值，并持续向云平台数据中心上传最新数据。在信息物理系统中道路拥堵抑制方面有明显效果，有效的减少道路拥堵阻塞，进而减少了行车的事故率；有效减少了交通行车中的停车率、等待时间，进而降低了出行成本。抑制了交通路网的拥堵，改善了城市干路的交通状况。
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