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公开(公告)号：CN112766551B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202110023335.5
申请日：2021-01-08
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本发明公开了一种交通预测方法、智能终端及计算机可读存储介质，所述方法包括：获取路网数据，其中，所述路网数据包括路网节点，以及各个路网节点之间的物理距离；根据预设的静态邻接矩阵规则，构建与所述路网数据对应的静态邻接矩阵；当获取历史交通数据时，根据预设的动态邻接矩阵规则，构建与所述历史交通数据对应的动态邻接矩阵；根据所述历史交通数据，对所述动态邻接矩阵和所述静态邻接矩阵进行图卷积处理，生成与所述历史交通数据对应的预测结果。本发明在图卷积网络中所使用了基于自注意力机制产生的动态邻接矩阵表示了路网节点交通状态之间的动态空间关系，从而提高了交通预测的准确性。
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公开(公告)号：CN116611984A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310844521.4
申请日：2023-07-11
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本申请实施例提供了一种多模式下的出行数据处理方法、系统、设备及介质，属于出行数据处理技术领域。该方法包括：获取目标对象的至少一项初始公共交通出行信息，以及每一项初始公共交通出行信息对应的一种出行模式，其中，出行模式包括公交出行模式或轨道出行模式，并形成初始出行信息队列；从任意一项初始公共交通出行信息中提取所在信息内的关联乘车信息，并根据关联乘车信息生成目标公共交通出行信息；按照上车时间的先后顺序，将其他出行模式下的目标公共交通出行信息插入到初始出行信息队列中，形成目标出行信息队列。本申请能够在乘客为多模式出行时，提高对乘客出行行为的识别的整体性和连贯性，提高对乘客出行情况分析的准确率。
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公开(公告)号：CN115620512A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211143429.7
申请日：2022-09-20
Applicant: 鹏城实验室
IPC: G08G1/01 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06N5/02
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的交通量预测方法、装置、终端及存储介质，方法包括：根据知识图谱表示学习算法学习知识图谱的结点和关系表示；根据预设周期采集需要预测的各个空间点在不同时间点的交通量数据，得到交通量的时空序列数据；根据知识图谱的结点和关系表示以及交通量的时空序列数据，训练交通量预测模型；使用第一损失函数和基于梯度下降的优化器优化交通量预测模型，得到优化的交通量预测模型；根据知识图谱的结点和关系表示以及优化的交通量预测模型，预测未来一定时间内的交通量。本发明应用知识图谱表示学习算法学习知识图谱时空结点的知识表示，将带有知识的时空结点表示输入交通预测模型，提升交通预测模型的准确率。
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公开(公告)号：CN115271157A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210660535.6
申请日：2022-06-13
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于Transformer的多任务交通流预测方法、装置及终端，本发明方案通过设置一个编码器和两个解码器，使用两个编码器分别处理交通流量任务和交通速度任务，使用编码器提取历史交通数据的历史时空特征并输入至每个解码器中，以增强各个解码器中输入的实时交通数据的特征；而且每个解码器还从另一个解码器中层次性抽取空间特征和节点特征以与自身特征融合和互补，从而通过一个预测任务来增强另一个预测任务的特征，实现特征上相互促进，提高预测结果的精度。
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公开(公告)号：CN116611984B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202310844521.4
申请日：2023-07-11
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本申请实施例提供了一种多模式下的出行数据处理方法、系统、设备及介质，属于出行数据处理技术领域。该方法包括：获取目标对象的至少一项初始公共交通出行信息，以及每一项初始公共交通出行信息对应的一种出行模式，其中，出行模式包括公交出行模式或轨道出行模式，并形成初始出行信息队列；从任意一项初始公共交通出行信息中提取所在信息内的关联乘车信息，并根据关联乘车信息生成目标公共交通出行信息；按照上车时间的先后顺序，将其他出行模式下的目标公共交通出行信息插入到初始出行信息队列中，形成目标出行信息队列。本申请能够在乘客为多模式出行时，提高对乘客出行行为的识别的整体性和连贯性，提高对乘客出行情况分析的准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117371687A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311240893.2
申请日：2023-09-25
Applicant: 鹏城实验室
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/1093 , G06Q10/047 , G06Q50/40 , G08G1/123
Abstract: 本申请实施例提供了一种公交调度方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，属于智能交通技术领域。该方法包括：根据公交运营静态基础信息、静态调度信息和第一车次链集合计算得到第一行车计划信息；根据第一行车计划信息执行行车计划；在根据第一行车计划信息执行行车计划的过程中出现异常的情况下，获取公交运营动态基础信息、历史客流信息和动态调度信息；根据公交运营静态基础信息、公交运营动态基础信息、历史客流信息、动态调度信息和第二车次链集合计算得到第二行车计划信息；并且根据第二行车计划信息调整执行行车计划。本申请实施例使得公交调度的过程更加智能化，提高排班调度效率。
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公开(公告)号：CN115620512B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202211143429.7
申请日：2022-09-20
Applicant: 鹏城实验室
IPC: G08G1/01 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06N5/02
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的交通量预测方法、装置、终端及存储介质，方法包括：根据知识图谱表示学习算法学习知识图谱的结点和关系表示；根据预设周期采集需要预测的各个空间点在不同时间点的交通量数据，得到交通量的时空序列数据；根据知识图谱的结点和关系表示以及交通量的时空序列数据，训练交通量预测模型；使用第一损失函数和基于梯度下降的优化器优化交通量预测模型，得到优化的交通量预测模型；根据知识图谱的结点和关系表示以及优化的交通量预测模型，预测未来一定时间内的交通量。本发明应用知识图谱表示学习算法学习知识图谱时空结点的知识表示，将带有知识的时空结点表示输入交通预测模型，提升交通预测模型的准确率。
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公开(公告)号：CN117540952A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311289670.5
申请日：2023-10-07
Applicant: 鹏城实验室
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/40
Abstract: 本申请公开了一种云巴行车计划的编排方法、装置、系统及存储介质，涉及云巴调度技术领域，所述云巴行车计划的编排方法包括：获取云巴的班次信息和可调用云巴集合；班次信息包括按照班次顺序排列的待调度班次以及每个待调度班次的发车时间，可调用云巴集合中包括多个云巴；按照班次顺序执行云巴调度编排过程；根据班次顺序选取下一个待调度班次作为初始班次，继续执行云巴调度编排过程，直至每个待调度班次均分配到云巴，根据待调度班次与云巴的匹配关系生成编排初始方案。本申请能够合理安排云巴的排班计划和充电计划，以提高云巴的运行效率。
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公开(公告)号：CN119398156A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411352474.2
申请日：2024-09-26
Applicant: 鹏城实验室
IPC: G06N5/025 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06F18/2137 , G06F18/25
Abstract: 本申请实施例提供了一种双视角知识图谱的学习嵌入方法和装置、电子设备及存储介质。该方法包括：对所述三元组的实体嵌入特征进行全局映射转换处理，得到实体全局特征；对所述实体全局特征进行局部映射转换处理，分别得到实体超球特征、实体双曲特征和实体欧氏特征；将所述实体超球特征、所述实体双曲特征和所述实体欧氏特征输入至注意力融合模型中，得到实体融合特征；根据所述实体全局特征和所述实体融合特征，得到关于所述三元组的评分值；根据所述评分值对所述初始知识图谱中实体之间的关系进行更新，得到目标知识图谱。本申请能够通过全局与局部这两个视角分别对实体的嵌入进行建模，提高学习的精准性。
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公开(公告)号：CN117033813A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310909389.0
申请日：2023-07-21
Applicant: 鹏城实验室
IPC: G06F16/9537 , G06F16/9535 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/049 , G06N3/08 , G06Q50/30
Abstract: 本申请实施例提供了一种运营车辆的出行推荐方法、系统、设备及介质，属于智能交通技术领域。所述方法包括：将根据运营车辆的历史载客时间和对应的历史载客地点计算得到的需求时空分布数据和收益时空分布数据，分别输入到预先训练好的第一时空图卷积神经网络模型和第二时空图卷积神经网络模型中，得到需求时空预测数据和收益时空预测数据；之后，以收益为规划目标，将载客偏好时间和载客偏好地点作为求解约束条件，根据求解约束条件对需求时空预测数据、收益时空预测数据、载客偏好时间和载客偏好地点进行混合整数规划求解，得到推荐的目标载客时间和对应的目标载客地点。本申请能够在满足运营车辆个性化载客时空偏好的基础下，实现收益最大化。
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