-
公开(公告)号：CN113298319B
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202110691544.7
申请日：2021-06-22
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
Abstract: 本发明提供一种基于跳跃图注意力门控循环网络的交通速度预测方法，涉及大数据挖掘技术领域。本发明采用数据驱动的方式，设计跳跃图注意力门控循环网络，能够自适应调节模型空间路网高阶邻域路段的特征提取范围，融合图注意力神经网络和门控循环神经网络捕捉交通路网时空特征，提升目标路段交通速度预测精度。对交通路网中路段的精确的速度预测有利于减少交通拥堵情况，提升城市交通运行效率，降低交通管理部门管理成本，同时极大改善人们出行体验。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112419718B
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202011285404.1
申请日：2020-11-17
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: G06Q10/04
Abstract: 本发明提供一种基于时空图卷积神经网络的交通拥塞传播预测方法，涉及交通大数据挖掘与分析技术领域。本发明通过获取交通数据源数据，制作交通速度数据集和传感器网络邻接矩阵数据，采用数据驱动的方式，引入时空图卷积神经网络，提升目标路段交通速度预测精度。将速度预测模块引入拥塞传播模型框架中，提升交通拥塞预测精度，准确表征交通拥塞传播过程，解决了现有的交通拥塞传播预测方案在空间特征提取不佳所导致的预测精度低、算法运算耗时等问题，预测拥塞发生路段在未来时间段里对其临近交通道路的传播情况。
-
公开(公告)号：CN113298319A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110691544.7
申请日：2021-06-22
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
Abstract: 本发明提供一种基于跳跃图注意力门控循环网络的交通速度预测方法，涉及大数据挖掘技术领域。本发明采用数据驱动的方式，设计跳跃图注意力门控循环网络，能够自适应调节模型空间路网高阶邻域路段的特征提取范围，融合图注意力神经网络和门控循环神经网络捕捉交通路网时空特征，提升目标路段交通速度预测精度。对交通路网中路段的精确的速度预测有利于减少交通拥堵情况，提升城市交通运行效率，降低交通管理部门管理成本，同时极大改善人们出行体验。
-
公开(公告)号：CN112419718A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011285404.1
申请日：2020-11-17
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
Abstract: 本发明提供一种基于时空图卷积神经网络的交通拥塞传播预测方法，涉及交通大数据挖掘与分析技术领域。本发明通过获取交通数据源数据，制作交通速度数据集和传感器网络邻接矩阵数据，采用数据驱动的方式，引入时空图卷积神经网络，提升目标路段交通速度预测精度。将速度预测模块引入拥塞传播模型框架中，提升交通拥塞预测精度，准确表征交通拥塞传播过程，解决了现有的交通拥塞传播预测方案在空间特征提取不佳所导致的预测精度低、算法运算耗时等问题，预测拥塞发生路段在未来时间段里对其临近交通道路的传播情况。
-
公开(公告)号：CN206202834U
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201621345085.8
申请日：2016-11-30
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
Abstract: 一种新型拨球计数装置，属于机电控制设备领域，包括60°型材角件，筛选轮，支架，滑槽，120°型材角件，斜铝合金型材，步进电机，控制器，短铝合金型材、球等，其特征在于：控制器安装在支架右侧短铝合金型材上，步进电机安装在支架右侧上方，与控制器同侧，通过线路与控制器相连，斜铝合金型材安装在支架上侧，滑槽以一定倾斜角度通过60°型材角件和120°型材角件连接在斜铝合金型材上，筛选轮安装在步进电机轴上，并嵌入到滑槽内部，球按顺序排列在滑槽内。该实用新型的有益效果：通过对步进电机控制，实现了运输和计数的功能，省去了运输和传感器检测模块，降低了成本。
-
-
-
-
-
Search Results
6
records
(took 0.022 seconds)
