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公开(公告)号：CN119474374A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411543276.4
申请日：2024-10-31
Applicant: 长安大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/211 , G06F40/30 , G06F40/284 , G06N3/042 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种融合知识的方面级交通安全事件网络舆情分析方法，包括：根据情感文本中每两个词在句法依存图中的词距离和情感文本的综合注意力矩阵，生成情感文本的句法掩码矩阵；将句法掩码矩阵输入至图卷积网络以对句法掩码矩阵进行图卷积，得到情感文本的语义上下文表示向量；根据情感文本中每两个词间的依存关系、情感得分及方面词得分，确定情感文本的情感增强矩阵；融合语义上下文表示向量和情感增强矩阵得到情感文本的情感极性。本发明提供的方法通过不同的词距离创建句法掩码矩阵能够在句法依存图中充分补充语法和语义信息，将情感分数注入到句法依存图中能够增强对情感信息的理解，从而能够提高对情感文本的情感倾向的识别准确度。
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公开(公告)号：CN119962990A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510017899.6
申请日：2025-01-06
Applicant: 长安大学
IPC: G06Q10/0637 , G06Q10/04 , G06Q10/063 , G06Q50/26 , G06F18/243
Abstract: 本发明涉及一种考虑多维影响因素的沥青路面养护决策方法及系统，属于路面养护技术领域，本发明构建沥青路面性能多源数据集，设计平均权重融合的重要性分析方法，针对路面影响因素多源数据之间关联分析不足，对数据进行特征工程操作，包括特征的生成、选择以及转换，更准确地表征问题域并提升模型效率。部分特征经过编码和特征降维后，对多源特征数据集运用多种统计及机器学习方法进行特征重要性排序，根据排序结果筛选出对沥青路面性能预测影响显著的特征集。基于OOA优化的融合预测模型，精确捕获并预测路面性能的变化趋势。综合考虑当前性能状态和性能预测趋势，实现养护等级和具体养护方式的决策。
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公开(公告)号：CN117973623A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410230597.2
申请日：2024-02-29
Applicant: 西安公路研究院有限公司 , 长安大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/067 , G06Q50/40 , G06N3/044 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于数据预测技术领域，具体涉及一种多维高速公路路面破损率预测方法，通过收集相同高速公路的往年破损率数据以及往年多源路域影响因子数据，使得获取多种不同的路面影响因子，一方面通过多维数据对构建的多维高速公路路面破损率预测初始模型进行训练后得到的模型更加客观全面，进而使得最终预测的结果也更加准确；另一方面对获取的破损率数据不需要繁琐的处理过程，降低处理难度，提高处理效率；同时通过调整初始模型参数对多维高速公路路面破损率预测初始模型进行多次训练最终筛选得到多维高速公路路面破损率预测最优模型，进一步提高预测准确性。
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公开(公告)号：CN118350104A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410604531.5
申请日：2024-05-15
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多因素耦合作用的路面抗滑性能评估方法及装置，涉及道路交通安全技术领域，解决了现有技术中没有能够兼顾准确和高效的抗滑性能评估方法的问题，该方法包括：获取沥青路面样本集；提取所述样本集中每个样本的二维特征和三维特征，得到所述样本集的多模态特征数据集；构建评估模型，并结合所述多模态特征数据集对所述评估模型进行训练，得到训练好的评估模型；其中，评估模型包括：基学习器、先验分布的概率函数和评分函数；利用所述训练好的评估模型对沥青路面进行抗滑性能评估；该方法实现了以提升路面抗滑性能评估的效率和准确度，为道路行驶安全保障和路面养护决策提供良好的数据基础。
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