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公开(公告)号：CN118968790A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411036565.5
申请日：2024-07-31
Applicant: 华侨大学 , 南威软件股份有限公司
Abstract: 本发明提供的基于多智能体强化学习的多交通信号灯控制方法及系统，涉及信号灯相位控制技术领域，本发明通过获取多个交叉口的路网结构与预设时段的交通数据，构建各交叉口的智能体，将相邻交叉口的上游路段出口的车流状态作为通信内容，构建多交叉口的状态通信机制；然后结合连续拥堵惩罚项构建目标奖励函数；为每个交叉口构建两个结构相同、参数不同的网络，对所有交叉口执行对应智能体的信号灯协调控制；最后采用损失函数与梯度下降法更新网络参数，直到达到最大仿真次数，得到多交叉口的信号灯相位控制策略。本发明建立了智能体之间的状态通信机制，捕捉相邻交叉口之间的动态车流特征，在实时交通数据下，能有效提升多交叉口区域的通行效率。
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公开(公告)号：CN118551900B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410994378.1
申请日：2024-07-24
Applicant: 华侨大学 , 厦门金龙联合汽车工业有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06N7/01 , G06Q10/0631 , G06Q10/067 , G06Q30/0601 , G06Q50/47 , G06F17/10
Abstract: 本发明提供的一种基于两阶段调度的城际动态拼车调度优化方法及装置，涉及城际客运规划领域，本发明基于城际拼车订单信息和车辆信息,以最大化总利润为目标，构建两阶段调度模型；获取当前时刻的城际拼车订单信息和当前车辆信息；通过在线车辆调度与最近插入算法，匹配已发车的车辆给新下单的乘客；通过离线车辆调度与最佳插入算法，匹配未发车的车辆给新下单的乘客；然后基于马尔可夫决策过程与深度Q学习算法，判断是否执行二阶段调度模型；再基于大邻域搜索算法，匹配所有未发车的车辆给所有未匹配成功且未超时的乘客以及匹配成功的乘客进行二阶段调度；最后更新系统信息。本发明不仅减少了总运行时间，而且大幅缩短了反馈给乘客信息的时间。
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公开(公告)号：CN114970993B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202210535796.5
申请日：2019-03-21
Applicant: 华侨大学
IPC: G06Q10/047 , G06Q30/0283 , G06Q50/43
Abstract: 本发明涉及一种轨道交通沿线常规公交线路调整方法，具体包括一种基于站点重要度均值和单侧置信区间的端点线路调整方法，该方法以常规公交线路换乘客流为基础计算站点重要度，评估端点线路是否为重要线路并以一定置信度水平评价非重要端点线路是否存在重要站点，结合端点线路长度制定端点线路的调整原则。本发明能够促进轨道交通与常规公交的协调发展，为城市公共交通发展决策提供依据。
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公开(公告)号：CN118551900A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410994378.1
申请日：2024-07-24
Applicant: 华侨大学 , 厦门金龙联合汽车工业有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06N7/01 , G06Q10/0631 , G06Q10/067 , G06Q30/0601 , G06Q50/47 , G06F17/10
Abstract: 本发明提供的一种基于两阶段调度的城际动态拼车调度优化方法及装置，涉及城际客运规划领域，本发明基于城际拼车订单信息和车辆信息,以最大化总利润为目标，构建两阶段调度模型；获取当前时刻的城际拼车订单信息和当前车辆信息；通过在线车辆调度与最近插入算法，匹配已发车的车辆给新下单的乘客；通过离线车辆调度与最佳插入算法，匹配未发车的车辆给新下单的乘客；然后基于马尔可夫决策过程与深度Q学习算法，判断是否执行二阶段调度模型；再基于大邻域搜索算法，匹配所有未发车的车辆给所有未匹配成功且未超时的乘客以及匹配成功的乘客进行二阶段调度；最后更新系统信息。本发明不仅减少了总运行时间，而且大幅缩短了反馈给乘客信息的时间。
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公开(公告)号：CN115938112B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202211470118.1
申请日：2022-11-23
Applicant: 华侨大学
IPC: G08G1/01 , G06N3/0442 , G06N3/049 , G06N3/048 , G06F17/16
Abstract: 本发明涉及一种交通需求预测方法、系统、电子设备及计算机存储介质，涉及智慧交通技术领域，方法包括获取交通数据中的时序特征；根据所述时序特征进行时序信息编码，得到输入特征矩阵；根据所述输入特征矩阵利用时间上的多头门控自注意力提取模块进行特征提取，得到带有时间特征的特征矩阵；根据所述带有时间特征的特征矩阵利用空间上的多头门控递归图注意力模块进行特征提取，得到带有时间特征和空间特征的特征矩阵；获取预设时间交通数据；根据所述预设时间交通数据和所述带有时间特征和空间特征的特征矩阵确定预测结果。本发明通过充分挖掘交通数据中的时空特征，从而实现快速且准确地对城市交通需求进行预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118503683A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410910545.X
申请日：2024-07-09
Applicant: 华侨大学 , 中建三局(福建)投资建设有限公司
IPC: G06F18/213 , G06F18/2135 , G06F17/16
Abstract: 本发明提供了欠定条件下的密集模态参数识别方法、装置、设备及介质，涉及工作模态参数识别技术领域，本方法通过获取传感器测点的线性时不变结构振动响应信号,根据振动响应信号数据的自相关性来构建三阶张量，通过张量分解后可以得到模态振型与模态响应矩阵；可以更准确地反映数据的内在结构，通过整合自相关性、PCA以及张量分解，使得即使在传感器有限的情况下(欠定)也能有效地提取模态信息，识别出工作模态参数(模态振型、固有频率等)，为监测大型结构，如桥梁、高层建筑、风力涡轮机等提供了进一步的可能。
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公开(公告)号：CN118468093A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410939747.7
申请日：2024-07-15
Applicant: 华侨大学 , 中建三局(福建)投资建设有限公司
Abstract: 本发明提供的一种基于Morse的欠定时不变工作模态参数识别方法及装置，涉及工作模态参数识别领域。本发明通过获取传感器测点的时域位移振动响应信号,采用Morse连续小波变换得到时频域响应信号；然后采用使用时频阈值自适应算法筛选出时频点后，进行SSP单源点检测，再使用基于稀疏搜索的快速密度峰值聚类算法获得峰值聚类稀疏信号，继而构建出决策图，从决策图的聚类中心获得混合矩阵估计；最后，使用范数最小化算法获得源信号的稀疏解，以此重构源信号，并通过Morse小波逆变换获得时域下的模态坐标响应。本发明实现了欠定时不变工作模态参数的识别，且相对传统方法，本发明方法的模态参数识别速度更快、准确性高，且对测量噪声具有鲁棒性，模型更稳定。
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公开(公告)号：CN114819366B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202210483804.6
申请日：2022-05-06
Applicant: 华侨大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/40 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/0985
Abstract: 本发明提供了一种OD客流短时预测方法、装置、设备及其存储介质，包括获取历史乘客IC数据集及外部影响因素特征数据，并对其进行OD匹配处理，生成历史OD数据集；将历史OD数据集进行转换处理，生成时间序列，并对时间序列进行堆叠处理，生成输入数据集，以Δt作为预测时间间隔对预设时间段内的时间序列中进行划分，并将划分后数据进行堆叠；调用训练好的神经网络模型对输入数据集进行处理，生成OD客流预测数据；根据OD客流预测数据，对车辆实时动态调度进行调整。此外，现有技术中的OD预测方法忽略了在解决数据稀疏性、可用性问题基础上，同时考虑时序特点，并且OD分布与历史客流量以及外部因素之间的密切关系，导致结果精确度不高。
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公开(公告)号：CN118313537A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410745207.5
申请日：2024-06-11
Applicant: 华侨大学 , 蓝海(福建)信息科技有限公司
IPC: G06Q10/047 , G06Q30/0601 , G06Q50/43 , G06N3/082
Abstract: 本发明提供了一种基于共享性网络的城际动态拼车实时优化方法、装置，涉及城际客运规划技术领域；该方法包括：地理坐标格栅化；网格间通行时间估算；基于网格的共享性网络剪枝构建；基于共享性网络中共享度的乘客服务顺序构建；基于动态规划和贪心的线性插入算子设计。本发明通过基于网格的剪枝方法降低了共享性网络构建的时间，通过共享性网络中的共享度构建订单服务顺序，在实时调度场景中同时提升了平台、司机、乘客三方的利益。
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公开(公告)号：CN118094126A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410462910.5
申请日：2024-04-17
Applicant: 华侨大学 , 中建三局集团有限公司 , 中建三局(福建)投资建设有限公司
IPC: G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/23213 , G06F18/2431 , G06N3/0455 , G06N3/082
Abstract: 一种基于聚类和Transformer算法的真空干泵剩余寿命预测方法及设备，涉及机械设备健康监测技术领域。预测方法包含F1、获取真空干泵的监测数据，并进行预处理。F2、将预处理后的监测数据输入预测模型，获取预警级别。预测模型的训练步骤包含S1、获取历史特征数据。S2、对数据进行预处理，获取过滤后的数据。S3、根据距离宕机时刻的时长和距离指定时刻的时长设置预警级别。S4、将数据划分为训练集和测试集。S5、对数据进行采样。S6、对泵的型号进行全局归一化，对其余特征进行局部归一化。S7、采用聚类方法清除训练集的故障数据的噪声。S8、用清除噪声后的训练集训练模型。S9、用归一化处理后测试集测试模型，直至训练出来的模型符合要求。
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