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公开(公告)号：CN112581774A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011424742.9
申请日：2020-12-08
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于ETC数据的高速公路服务区驶入车流量估计方法，包括以下步骤：根据服务区所处路段和车辆历史行驶数据，利用层次聚类算法判断车辆是否进入服务区，对进入服务区的车辆计算其分流系数，根据分流系数和某一时间窗口内的服务区上游的ETC门架和收费站的上道流量得出进入服务区的车流量。本发明在高速公路服务区入口处无交通检测设备的情况下，利用历史ETC门架数据信息，根据车辆通过ETC门架的信息对服务区入口流量进行估计，可适用于高速公路服务区入口流量估计。
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公开(公告)号：CN113554422B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202110638951.1
申请日：2021-06-08
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于ETC收费数据的车辆驶入服务区判别方法，包括：对高速公路ETC数据进行时空匹配，得到时空匹配数据；根据ETC数据的时空匹配数据，计算每辆车在服务区路段的平均行驶速度；根据车辆的平均行驶速度构建混合高斯模型，并得到对数似然函数；根据对数似然函数以及EM算法得到混合高斯模型的参数迭代式子；根据参数迭代式子分别求客车和货车平均速度的概率分布参数；根据客车和货车平均速度的概率分布参数，求解速度阈值目标函数，包括：客车速度阈值目标函数和货车速度阈值目标函数；利用模拟退火算法求解所述速度阈值目标函数，得到划分客车与货车驶入服务区的判别标准。本发明可适用于车辆驶入高速公路服务区判别。
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公开(公告)号：CN113380052A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110637565.0
申请日：2021-06-08
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于ETC数据的驶入服务区车流量预测方法，包括：获取预测数据，包括：在第一时间窗口内服务区入口车流量、第一时间窗口内通过服务区邻近上游ETC门架的客车流量、第一时间窗口内通过服务区邻近上游ETC门架的货车流量、第一时间窗口内通过服务区邻近上游ETC门架的市内客车流量与货车流量之和、第一时间窗口内通过服务区邻近上游ETC门架的市外客车流量和市外货车流量之和、驶入服务区车辆的先验因子；将预测数据输入到预先训练好的基于CNN‑双向LSTM‑ATTENTION的服务区驶入车流量预测模型，得到在时间窗口下服务区驶入车流量。本发明在高速公路服务区入口能采集到车流量数据的情况下，利用高速公路ETC收费数据，根据车辆通行信息对驶入服务区车流量进行预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113380052B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202110637565.0
申请日：2021-06-08
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于ETC数据的驶入服务区车流量预测方法，包括：获取预测数据，包括：在第一时间窗口内服务区入口车流量、第一时间窗口内通过服务区邻近上游ETC门架的客车流量、第一时间窗口内通过服务区邻近上游ETC门架的货车流量、第一时间窗口内通过服务区邻近上游ETC门架的市内客车流量与货车流量之和、第一时间窗口内通过服务区邻近上游ETC门架的市外客车流量和市外货车流量之和、驶入服务区车辆的先验因子；将预测数据输入到预先训练好的基于CNN‑双向LSTM‑ATTENTION的服务区驶入车流量预测模型，得到在时间窗口下服务区驶入车流量。本发明在高速公路服务区入口能采集到车流量数据的情况下，利用高速公路ETC收费数据，根据车辆通行信息对驶入服务区车流量进行预测。
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公开(公告)号：CN113554422A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110638951.1
申请日：2021-06-08
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于ETC收费数据的车辆驶入服务区判别方法，包括：对高速公路ETC数据进行时空匹配，得到时空匹配数据；根据ETC数据的时空匹配数据，计算每辆车在服务区路段的平均行驶速度；根据车辆的平均行驶速度构建混合高斯模型，并得到对数似然函数；根据对数似然函数以及EM算法得到混合高斯模型的参数迭代式子；根据参数迭代式子分别求客车和货车平均速度的概率分布参数；根据客车和货车平均速度的概率分布参数，求解速度阈值目标函数，包括：客车速度阈值目标函数和货车速度阈值目标函数；利用模拟退火算法求解所述速度阈值目标函数，得到划分客车与货车驶入服务区的判别标准。本发明可适用于车辆驶入高速公路服务区判别。
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公开(公告)号：CN112990558A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110220175.3
申请日：2021-02-26
Applicant: 重庆大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06F16/906 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于深度迁移学习的气象温度、光照的预测方法，具体步骤如下：获取目标区域内各个气象站点记录的历史数据，并对历史数据进行数据预处理，得到预处理数据；通过基于密度峰值的聚类算法预处理数据对气象探测点分类，并计算每一类的聚类中心点；使用每个类型的数据训练各自的空间预测神经网络模块，并根据优化后空间预测神经网络模块，对每个聚类得到的类型数据训练各自的预测模型；根据目标预测区域内有无数据样本使用不同的输入与模型结构对目标区域内的温度及光照进行预测，本发明适用于目标预测区域内有少量样本数据或零样本数据时的温度及日照的预测。
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公开(公告)号：CN112990558B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202110220175.3
申请日：2021-02-26
Applicant: 重庆大学
IPC: G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N3/096 , G06F18/232 , G06F16/29
Abstract: 本发明提供一种基于深度迁移学习的气象温度、光照的预测方法，具体步骤如下：获取目标区域内各个气象站点记录的历史数据，并对历史数据进行数据预处理，得到预处理数据；通过基于密度峰值的聚类算法预处理数据对气象探测点分类，并计算每一类的聚类中心点；使用每个类型的数据训练各自的空间预测神经网络模块，并根据优化后空间预测神经网络模块，对每个聚类得到的类型数据训练各自的预测模型；根据目标预测区域内有无数据样本使用不同的输入与模型结构对目标区域内的温度及光照进行预测，本发明适用于目标预测区域内有少量样本数据或零样本数据时的温度及日照的预测。
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公开(公告)号：CN112581774B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202011424742.9
申请日：2020-12-08
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于ETC数据的高速公路服务区驶入车流量估计方法，包括以下步骤：根据服务区所处路段和车辆历史行驶数据，利用层次聚类算法判断车辆是否进入服务区，对进入服务区的车辆计算其分流系数，根据分流系数和某一时间窗口内的服务区上游的ETC门架和收费站的上道流量得出进入服务区的车流量。本发明在高速公路服务区入口处无交通检测设备的情况下，利用历史ETC门架数据信息，根据车辆通过ETC门架的信息对服务区入口流量进行估计，可适用于高速公路服务区入口流量估计。
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