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公开(公告)号：CN117150634A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311412945.X
申请日：2023-10-30
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种融合交通和生态要素的生态绿道点线面规划方法，包括：步骤1：复合型生态源地的提取，利用MSPA方法和ArcGIS软件中的叠加分析工具，提取生态型绿道依托的生态源地；步骤2：融合交通要素与生态要素构建阻力面，并增加交通要素的阻力面的构建；步骤3：生成复合型廊道，进行绿道选线优化；步骤S4：融合ArcGIS与电路理论的绿点优化，生成生态节点和生态夹点区维持景观生态功能的稳定性；步骤5：绿道控制区绿面的优化策略制定，得到研究区域的最终绿面优化区域。本发明的优点是：改善城市生态环境并保持物种多样性的同时，实现提高网络路径两侧蓝绿空间的可接触性和暴露量。同时，增加城市居民的游憩舒适度、提高城市游憩资源的可达性和利用率。
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公开(公告)号：CN118690929B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411188461.6
申请日：2024-08-28
Applicant: 吉林大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于换电需求预测领域，涉及一种基于深度学习的换电站换电需求预测方法，以下步骤：步骤A：获取换电站的历史换电数据，获取天气数据、节假日数据；步骤B：对换电站的历史换电数据、天气数据、节假日数据进行预处理；步骤C：基于深度学习TCN‑BiGRU‑Attention的换电需求预测模型；步骤D：模型训练与验证；步骤E：模型有效性分析；步骤F：模型预测与应用；本发明的优点：具有高预测精度和强泛化能力，并能融合多种影响因素的换电需求预测模型，能够为电动汽车换电站的运营提供更准确和高效的决策支持。
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公开(公告)号：CN118629219B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411121266.1
申请日：2024-08-15
Applicant: 吉林大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明属于交通控制系统领域，涉及一种基于安全场的车辆换道决策与轨迹规划交互耦合方法，包括：A：构建行车安全场模型;B：构建自车周围车辆短时轨迹预测模型;C：构建行车安全指标阈值模型;D：构建换道行为决策及轨迹规划集;E：轨迹规划初次筛选方法;F：最优轨迹二次筛选方法;本发明的优点：综合考量了行为决策与轨迹规划两个模块间的复杂耦合机理，以车辆短时轨迹预测为基础，从换道整个过程出发，以全局视角衡量最优决策与最优轨迹，以行车安全指标阈值初次筛选出满足安全性的轨迹集，以急动度、本车和周围车辆的期望速度等指标二次筛选出满足安全阈值下的综合衡量本车舒适性和交通流整体效率特性的换道决策与轨迹规划方案。
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公开(公告)号：CN118569511B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202411049845.X
申请日：2024-08-01
Applicant: 吉林大学
IPC: G06Q10/063 , G06N5/025 , G06Q50/26 , G06Q50/40 , G06F17/18
Abstract: 本发明涉及一种基于碳轨迹追踪的重型货车集群减碳协调管控方法，包括以下步骤：步骤1：基于车辆时空轨迹长度和排放因子构建货车碳排放核算模型；步骤2：基于时间地理学构建三维时空立方体模型表征不同时间间隔内各网格碳排放量，进行碳排放时空分异特征及时空模式分析；步骤3：构建融合多影响因素下的城市道路环境下的重型货车碳排放量分析模型；步骤4：基于碳轨迹时空分异和空间相关性的追踪结果，针对不同情景构建城市配送场景下的货车集群减碳协同优化控制模型；本发明的优点：进行碳排放时空分布模式和影响因素分析，并构建不同情景下的货车集群减碳协同优化控制模型，为制定碳减排策略提供决策依据；能够有效指导重型货车群体减碳实践。
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公开(公告)号：CN118504780B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410947057.6
申请日：2024-07-16
Applicant: 吉林大学
IPC: G06Q10/04 , G06N3/126 , G06Q10/0631 , G06Q30/0201 , G06Q50/43
Abstract: 本发明属于交通控制系统领域，具体涉及一种基于改进GAVNS的多任务众包共享汽车空车迁移优化方法，包括以下步骤：步骤A：获取迁移信息；步骤B：设计众包任务服务定价策略；步骤C：构建多任务众包共享汽车空车迁移模型；步骤D：使用辐射式搜索算法获取初始解；步骤E：使用改进的GAVNS算法求解调度策略；步骤F：绘制迁移路线并下达指令；本发明的优点：通过构建基于多任务众包的共享汽车空车迁移模型，以适应区域调度员密度的变化特性，再通过增加基于改进的GAVNS的求解方法，大大缩短了求解时间，满足了实时计算的要求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118504780A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410947057.6
申请日：2024-07-16
Applicant: 吉林大学
IPC: G06Q10/04 , G06N3/126 , G06Q10/0631 , G06Q30/0201 , G06Q50/43
Abstract: 本发明属于交通控制系统领域，具体涉及一种基于改进GAVNS的多任务众包共享汽车空车迁移优化方法，包括以下步骤：步骤A：获取迁移信息；步骤B：设计众包任务服务定价策略；步骤C：构建多任务众包共享汽车空车迁移模型；步骤D：使用辐射式搜索算法获取初始解；步骤E：使用改进的GAVNS算法求解调度策略；步骤F：绘制迁移路线并下达指令；本发明的优点：通过构建基于多任务众包的共享汽车空车迁移模型，以适应区域调度员密度的变化特性，再通过增加基于改进的GAVNS的求解方法，大大缩短了求解时间，满足了实时计算的要求。
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公开(公告)号：CN117150634B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311412945.X
申请日：2023-10-30
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种融合交通和生态要素的生态绿道点线面规划方法，包括：步骤1：复合型生态源地的提取，利用MSPA方法和ArcGIS软件中的叠加分析工具，提取生态型绿道依托的生态源地；步骤2：融合交通要素与生态要素构建阻力面，并增加交通要素的阻力面的构建；步骤3：生成复合型廊道，进行绿道选线优化；步骤S4：融合ArcGIS与电路理论的绿点优化，生成生态节点和生态夹点区维持景观生态功能的稳定性；步骤5：绿道控制区绿面的优化策略制定，得到研究区域的最终绿面优化区域。本发明的优点是：改善城市生态环境并保持物种多样性的同时，实现提高网络路径两侧蓝绿空间的可接触性和暴露量。同
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公开(公告)号：CN118629219A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202411121266.1
申请日：2024-08-15
Applicant: 吉林大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明属于交通控制系统领域，涉及一种基于安全场的车辆换道决策与轨迹规划交互耦合方法，包括：A：构建行车安全场模型;B：构建自车周围车辆短时轨迹预测模型;C：构建行车安全指标阈值模型;D：构建换道行为决策及轨迹规划集;E：轨迹规划初次筛选方法;F：最优轨迹二次筛选方法;本发明的优点：综合考量了行为决策与轨迹规划两个模块间的复杂耦合机理，以车辆短时轨迹预测为基础，从换道整个过程出发，以全局视角衡量最优决策与最优轨迹，以行车安全指标阈值初次筛选出满足安全性的轨迹集，以急动度、本车和周围车辆的期望速度等指标二次筛选出满足安全阈值下的综合衡量本车舒适性和交通流整体效率特性的换道决策与轨迹规划方案。
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公开(公告)号：CN118690929A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202411188461.6
申请日：2024-08-28
Applicant: 吉林大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于换电需求预测领域，涉及一种基于深度学习的换电站换电需求预测方法，以下步骤：步骤A：获取换电站的历史换电数据，获取天气数据、节假日数据；步骤B：对换电站的历史换电数据、天气数据、节假日数据进行预处理；步骤C：基于深度学习TCN‑BiGRU‑Attention的换电需求预测模型；步骤D：模型训练与验证；步骤E：模型有效性分析；步骤F：模型预测与应用；本发明的优点：具有高预测精度和强泛化能力，并能融合多种影响因素的换电需求预测模型，能够为电动汽车换电站的运营提供更准确和高效的决策支持。
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公开(公告)号：CN118569511A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202411049845.X
申请日：2024-08-01
Applicant: 吉林大学
IPC: G06Q10/063 , G06N5/025 , G06Q50/26 , G06Q50/40 , G06F17/18
Abstract: 本发明涉及一种基于碳轨迹追踪的重型货车集群减碳协调管控方法，包括以下步骤：步骤1：基于车辆时空轨迹长度和排放因子构建货车碳排放核算模型；步骤2：基于时间地理学构建三维时空立方体模型表征不同时间间隔内各网格碳排放量，进行碳排放时空分异特征及时空模式分析；步骤3：构建融合多影响因素下的城市道路环境下的重型货车碳排放量分析模型；步骤4：基于碳轨迹时空分异和空间相关性的追踪结果，针对不同情景构建城市配送场景下的货车集群减碳协同优化控制模型；本发明的优点：进行碳排放时空分布模式和影响因素分析，并构建不同情景下的货车集群减碳协同优化控制模型，为制定碳减排策略提供决策依据；能够有效指导重型货车群体减碳实践。
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