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公开(公告)号：CN119941051A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510414171.7
申请日：2025-04-03
Applicant: 苏州大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q10/04 , G06Q50/40
Abstract: 本发明涉及交通韧性评估技术领域，尤其是指一种地铁网络多阶段多维度的韧性评估方法及系统，所述方法包括：步骤S1：基于有向地铁网络系统在发生干扰前后的动态性能表现，构建一个多阶段韧性评估框架，所述多阶段韧性评估框架包括准备阶段的评估模型、吸收阶段的评估模型、恢复阶段的评估模型和提升阶段的评估模型，任一评估模型至少包括一个评价指标；步骤S2：根据所述至少一个评价指标计算有向地铁网络系统在不同阶段的韧性评估值；步骤S3：根据所述韧性评估值，指导运营方优化地铁交通资源分配和制定应急响应策略。本发明能够更全面地评估地铁网络系统在整个干扰周期内的动态表现，指导运营方优化资源分配和应急响应策略。
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公开(公告)号：CN116702967B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202310625887.2
申请日：2023-05-30
Applicant: 苏州大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/40
Abstract: 本发明提供一种考虑多目标多场景的公交时刻表优化方法及系统，涉及智能交通技术领域，该方法包括构建乘客需求模型和场景通用模型，所述乘客需求模型包括乘客特征、公交企业成本和到站乘客等车成本；基于构建的乘客需求模型和场景通用模型，以平均发车间隔、到站停车时间、车辆满载率为约束条件，对公交企业成本和到站乘客等车成本进行协同优化，得到最优成本；根据最优成本对公交时刻表不同时段的发车时间间隔进行调整。本发明对公交企业成本和到站乘客等车成本进行协同优化，不仅能提升公交企业的运营效率，也能对公交企业的服务水平起到积极作用。
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公开(公告)号：CN116108628A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202211574563.2
申请日：2022-12-08
Applicant: 苏州大学
IPC: G06F30/20 , G06Q50/30 , G06F119/02
Abstract: 本发明涉及地铁运营网络技术领域，尤其是指一种地铁网络建模方法及地铁网络模型。本发明所述的地铁网络建模方法，利用复杂网络理论，提取地铁运营系统基本组件的核心特征，对地铁运营系统建立完全有向的网络模型，用有向节点和有向弧分别代表站点和路段，每个节点和弧都被分配了一个符号，用正数和负数分别代表上行和下行，以此描述站点和客流的空间有向性，此外，可精确描述无干扰场景和有干扰场景中地铁服务性能，比如在单向站点关闭的干扰场景下，可分析发生在有向站点的干扰对系统服务性能的影响。
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公开(公告)号：CN119809021A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411764505.5
申请日：2024-12-04
Applicant: 苏州大学
IPC: G06Q10/04 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06Q10/067 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供一种轨道交通站台客流预测方法、系统、计算机设备和存储介质，方法中基于完全有向网络从自动售检票系统的进出站记录中提取有向OD对；确定非换乘与一次换乘的旅途时间；根据有向OD对和旅途时间，确定乘客的实时位置；根据乘客的实时位置，确定目标时间段内各站台的客流量；获取并处理天气因素；构建CNN‑BiLSTM‑Attention客流预测模型；将目标时间段内各站台的客流量和天气因素作为输入变量，利用CNN‑BiLSTM‑Attention客流预测模型对每个站台客流量进行预测。本发明考虑天气因素、时间依赖性和空间特征的影响，增强了对关键特征的关注，提高了站台客流的预测精度。
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公开(公告)号：CN117933608A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311795594.5
申请日：2023-12-25
Applicant: 苏州大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0835 , G06Q10/087 , G06N3/126
Abstract: 本发明涉及车辆调度技术领域，尤其是指一种多RGV环形搬运系统的调度方法、装置、设备及计算机可读存储介质。所述方法包括：初始化搬运任务序列，以完成各个搬运任务的总时间最短为目标函数，构建多RGV环形搬运系统模型；利用遗传算法对所述多RGV环形搬运系统模型求解，计算完成各个搬运任务的总时间最短时的目标搬运任务序列，并将目标搬运任务序列输出至RGV，RGV按顺序执行搬运任务。本发明有效避免了多RGV运行过程中的路径重叠问题，提高了模型计算的准确性，并且对遗传算法进行了一定改进，令遗传算法具有更强的全局寻优能力，且提高了遗传算法的运算速度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111144055A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201911382403.6
申请日：2019-12-27
Applicant: 苏州大学
IPC: G06F30/28 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本申请公开了一种城市环境中有毒重气泄漏浓度分布确定方法、装置、设备及计算机可读存储介质。其中，方法包括利用CFD数值模拟仿真数据扩充训练样本集，基于该样本集利用遗传算法对卷积神经网络模型的模型结构和训练参数进行优化，同时对优化后的模型进行初始权重和偏置初始化，得到气体浓度分布预测模型；将当前泄漏源的位置信息和形状参数信息、预设范围内的建筑群分布信息和气象参数输入至气体浓度分布预测模型中，高效率、高精度地确定泄漏气体的浓度分布信息，同时解决了相关技术中由于城市环境下的重气扩散实验数据量过少导致预测模型输出的预测结果不精确以及精确重气扩散模型需要较长的计算时间而无法满足应急救援高度实时性的要求的问题。
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公开(公告)号：CN109190828A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201811047653.X
申请日：2018-09-07
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种泄漏气体浓度分布确定方法，该方法包括以下步骤：获取气体泄漏事故现场的泄漏数据；其中，泄漏数据包括：气象参数、地形参数和释放参数；对泄漏数据进行归一化处理并转化数据格式，获得泄漏矩阵；将泄漏矩阵输入至由卷积神经网络和XGBoost构成的目标预测模型中进行处理，获得泄漏气体浓度分布信息。如此，便可提升气体泄漏后浓度分布信息的预测效率和准确率，进一步加快气体泄漏事故处理速度，降低气体泄漏带来的危害。本发明还公开了一种泄漏气体浓度分布确定装置、设备及可读存储介质，具有相应的技术效果。
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公开(公告)号：CN104574353B
公开(公告)日：2017-08-01
申请号：CN201410463588.4
申请日：2014-09-12
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉显著性的表面缺陷判定方法，首先采集待检测产品的表面图像样本、并利用视觉显著性模型计算其视觉显著图，再采用快速最大类间方差法对显著图像进行阈值分割，然后计算显著图的特征值，最后选取特征值阈值，判断图像中是否存在缺陷。本发明算法简洁实用，准确率高，且排除了表面褶皱对缺陷检测的影响。
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公开(公告)号：CN103308403B
公开(公告)日：2015-12-09
申请号：CN201310229483.8
申请日：2013-06-09
Applicant: 苏州大学
IPC: G01N3/34
Abstract: 本发明公开了一种通讯线疲劳试验机，其特征在于，包括输出杆，以及两角速度相等且反向运动的旋转机构，所述两旋转机构上分别设有驱动销，且两驱动销关于所述两旋转机构旋转中心连线的中垂线对称，所述输出杆上设有供两驱动销做反向往复运动的驱动轨道，且该驱动轨道与两旋转中心的连线平行；本发明优点在于，两驱动销沿输出杆上的驱动轨道做反向往复运动，两驱动销在驱动轨道方向上形成了一对反向摩擦力，同时在输出杆上形成了一对反作用力，该两反作用力相互抵消，使得输出杆和定位轨道之间竖直方向上的作用力理论上为零，同时定位轨道也不存在转矩，有效地减少了输出杆在往复运动过程中的摩擦损失和振动。
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公开(公告)号：CN102836996B
公开(公告)日：2015-05-27
申请号：CN201210242669.2
申请日：2012-07-13
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明涉及一种固体自润滑高温耐磨粉末组合物及其复合涂层的制备方法。按质量百分比，该粉末组合物的成分包括：镍14%～17.5%，铬3%～3.5%，碳化铬49%～52.5%和表面包覆镍-磷合金的二硫化钨25%～30%；采用激光熔覆技术将该粉末组合物制备成固体自润滑高温耐磨复合涂层。本发明以NiCr-Cr3C2复合粉末为金属基体，复合涂层由陶瓷耐磨相和金属增韧相组成，WS2为固体润滑相，并在WS2粉末颗粒表面采用化学镀的方法包覆一层微米级Ni-P合金，增加WS2的热稳定性和化学稳定性，能有效抑制WS2在激光熔覆过程中的分解与蒸发，增加其与金属基体的相容性，该复合材料涂层具有高温自润滑耐磨的特性。
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