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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：CN116363905B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310565970.5
申请日：2023-05-19
Applicant: 吉林大学
IPC: G08G1/16 , B60W30/18 , B60W30/095
Abstract: 本发明属于交通控制系统领域，具体提供一种异质交通流合流区换道时机判别及主动安全控制方法，包括以下步骤：获取道路上车辆的运行信息及驾驶员信息；构建安全场模型；构建基于安全势场的最小换道距离模型；构建基于安全势场的行车安全指标；合流区上游早期的自由换道；合流区加速车道的强制换道与合作换道。本发明结合现有合流区等重点场景交通冲突矛盾复杂、换道合并策略单一、行车安全指标缺乏等问题，综合道路环境和车辆运动状态因素，以安全势能及势能变化率等标量测度换道目标位置风险，构建了以行车安全指数换道安全评价指标为核心的多车组合换道控制策略，以此判断安全换道时机。
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公开(公告)号：CN106652562B
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN201710070526.0
申请日：2017-02-09
Applicant: 吉林大学 , 山东高速股份有限公司 , 林赐云
Abstract: 本发明属于道路交通安全技术领域，具体涉及一种高速公路道路交通安全预警方法。本发明根据高速公路交通气象检测器、交通流参数感应器等多源交数据检测器获得的实时交通数据，对在受不良因素影响路段上运行的车辆或是即将驶入受影响路段的车辆进行安全预警并提供合理的安全行驶车速或车距，同时根据检测到的交通流量、密度判断是否存在拥堵，在多约束条件下协调各个路段之间的密度以及出入口匝道的流量，保证各路段密度均匀，有效地提升道路交通运行安全性，可显著提升道路交通指挥和管理协调程度，最大限度为道路交通管理者提供科学合理的预警管理决策和为使用者提供最佳的安全保障。
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公开(公告)号：CN104731970B
公开(公告)日：2018-05-15
申请号：CN201510166823.6
申请日：2015-04-09
Applicant: 吉林大学 , 山东高速股份有限公司
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种高速公路多源异构数据的数据质量评价与控制方法，首先构建时空数据统一感知数据格式；识别原始数据延时并进行时间点修正；接下来进行完整性程度评判，识别出同时间段上空间缺失数据并标记，包括检测器未检测到的数据以及不完整的数据；之后对数据记录根据交通特性进行准确性评判，识别出错误数据并标记；然后评判数据参数是否符合一致性；再利用时空相关性的对数据质量标志位为0的进行多维数据修复；最后更新数据库；本发明的优点是充分利用多源信息资源，从准确性、一致性、完整性、实时性四个方面确保交通数据的质量，并结合高速公路实际利用时空相关性对多维数据修复，为后续交通信息融合奠定基础。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106815686A
公开(公告)日：2017-06-09
申请号：CN201710052109.3
申请日：2017-01-21
Applicant: 吉林大学 , 山东高速股份有限公司
CPC classification number: G06Q10/06315 , G06Q50/265
Abstract: 本发明公开一种应急资源调度方法，该方法首先获取事故发生地的初始时刻物资需求量Q0，根据所述初始时刻物资需求量Q0确定事故最早结束时间T，然后获取n个应急救援点的救援信息，根据n个所述应急救援点的所述救援信息和所述事故最早结束时间T确定n个所述应急救援点的能力费用比，最后根据n个所述应急救援点的能力费用比确定n个所述应急救援点提供的物资供给量。本发明综合考虑事故结束时间最早、应急救援费用最少2个因素确定一种应急资源调度方法，克服了传统应急资源调度方法不能实现应急资源最优调度的问题。
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公开(公告)号：CN104778837A
公开(公告)日：2015-07-15
申请号：CN201510175476.3
申请日：2015-04-14
Applicant: 吉林大学 , 山东高速股份有限公司
IPC: G08G1/01
CPC classification number: G08G1/0137
Abstract: 本发明公开了一种道路交通运行态势多时间尺度预测方法，根据高速公路交通流运行的时空特性，通过对不同时间尺度下高速公路交通参数特征的分析，运用指数平滑算法、加权平均算法、卡尔曼滤波法分别对不同时间尺度下的高速公路道路交通运行态势进行预测，构建高速公路道路交通运行态势评价指标体系及多时间尺度高速公路交通流运行态势预测技术，进而实现高速公路运行管理从经验主导向科学主导的转变，被动管理向主动管理的初步转变，能够有效的提升道路交通运行态势预测系统运行效率、降低系统运行成本，可显著提升道路交通指挥和管理协调程度，最大限度为道路交通管理者和使用者的交通管控措施改善和出行计划规划提供最佳决策。
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公开(公告)号：CN104766483A
公开(公告)日：2015-07-08
申请号：CN201510166789.2
申请日：2015-04-09
Applicant: 吉林大学 , 山东高速股份有限公司
IPC: G08G1/07
CPC classification number: G08G1/07
Abstract: 本发明公开了一种基于云计算的交通控制诱导协调系统及方法，以云平台架构为基础，包括：交通信息采集模块、交通信息处理模块、交通状态判别模块、交通信号控制优化模块、交通诱导方案生成模块和显示模块；本发明在云计算平台的基础上，实现交通控制与诱导的有效协调，快速准确地发布交通控制与诱导信息。
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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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公开(公告)号：CN118690786B
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202411165362.6
申请日：2024-08-23
Applicant: 吉林大学
IPC: G06N3/045 , G06N3/0499 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06N3/092 , G06N3/10 , B60W50/00 , B60W60/00
Abstract: 本发明属于道路车辆控制领域，涉及一种基于深度强化学习的网联车辆协同控制方法，该方法以专家数据集作为模仿学习的样本数据，通过行为克隆算法生成行为决策网络Φ，用于异策略强化学习中的行为策略；构建actor‑critic框架，每个智能体对应一个策略网络和一个价值网络，通过循环神经网络改进价值网络和策略网络，在价值网络中添加注意力机制；之后对价值网络和策略网络进行训练，采用确定性策略梯度原理更新策略网络，TD算法更新价值网络。训练完成后，策略网络即为控制网络，通过V2X通信部署到车端，车端通过感知获取所需信息，输入控制网络得到控制措施，完成网联车辆的协同控制，该方法可实现车流总体控制目标和网联车辆单智能体约束，更符合现实条件。
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