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公开(公告)号：CN115293225B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202210690209.X
申请日：2022-06-17
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F18/213 , G06F18/23213 , G06F18/10
Abstract: 本申请提出了一种飞行员平飘顶杆成因分析方法，其中，该方法包括：获取多个航段的快速存取记录仪QAR参数；对QAR参数进行数据预处理和参数选择；对经过数据预处理和参数选择的QAR参数进行特征提取，得到多个航段的特征数据；对多个航段的特征数据进行状态编码，得到多个航段的特征向量；使用K‑medians算法对多个航段的特征向量进行聚类分析，得到聚类结果，根据聚类结果，得到平飘顶杆行为的成因。本申请通过无监督聚类模型对飞行员平飘顶杆事件进行可解释聚类，以对飞行员平飘顶杆进行深入可解释性研究分析，能够使飞行专家更好地发现平飘顶杆原因。
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公开(公告)号：CN114519469A
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202210162689.2
申请日：2022-02-22
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Transformer框架的多变量长序列时间序列预测模型的构建方法、预测模型以及提供一种基于Transformer框架的多变量长序列时间序列预测方法，以解决现有多变量长序列时间序列预测方法存在的无法高效处理长时间输入序列、计算复杂度和空间消耗较高、未充分利用变量之间潜在的空间相关性及忽视长序列时间序列稳定的周期模式等技术问题。
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公开(公告)号：CN111724595B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202010580184.9
申请日：2020-06-23
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于收费数据的高速公路断面流量估计方法，具体为：S1：获取封闭路网的平均行程时间；S2：获取每个子路段的平均行程时间；S3：获取目标断面与其邻近上游收费站的距离及车辆从上游收费站到目标断面所需的时间；S4：获取封闭路网在估计时间窗内的上道收费站和下道收费站之间的OD分流比例；S5：得到目标断面的流量。本发明在高速公路无断面交通检测设备的情况下，利用历史收费数据和高速路段信息，考虑路段所处位置和OD间车辆的相互影响对行程时间的应影响，结合收费站间流量转移关系对主线断面流量进行估计，可适用于高速公路主线大范围断面流量估计，还原车辆运行状态。
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公开(公告)号：CN110136448B
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN201910511579.0
申请日：2019-06-13
Applicant: 重庆大学
IPC: G08G1/017 , G06K17/00 , G06F16/2458
Abstract: 本发明公开了一种基于汽车电子标识数据的非法营运车辆识别方法，所述识别方法为：步骤1：针对行驶时间较长的车辆统计多次通过同一电子标识采集点的车辆数据和多次通过市辖区的车辆数据；步骤2：对多次通过同一电子标识采集点的次数项和多次通过市辖区的次数项进行权重分配，建立非法营运车辆嫌疑程度评估矩阵模型；步骤3：根据非法营运车辆嫌疑程度评估数据模型，对疑似非法营运车辆进行测评。本发明针对现在管控措施存在的投资过大，无法准确识别非法营运车辆的问题，提出一种基于汽车电子标识数据的非法营运车辆识别方法，精准识别城市中的非法营运车辆。为城市交通管理，城市安全管控提供有效方法。
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公开(公告)号：CN108597227B
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN201810529466.9
申请日：2018-05-29
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明属于交通数据分析技术领域，公开了一种高速公路收费站下道交通流量预测方法，包括如下步骤：提取影响两收费站间流量转移关系的特征，将特征进行处理，利用数学语言进行表示；对提取并处理后的特征进行分析聚类；计算不同时间窗下的上道收费站和下道收费站之间的OD分流比例；确定目标收费站与其相关收费站的OD分流比例的最优时间窗；计算最优时间窗下上道收费站和下道收费站之间的OD分流比例；通过历史数据学习获得的特征与OD分流比例的关系；提取与目标收费站相关的各个收费站上道信息的特征参数，根据所获得的关系，获取各收费站与目标收费站间的OD分流比例；根据上道收费站的上道流量预测下道收费站的下道流量；获得下道收费站的下道流量；本发明算法稳定性好、预测精度高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112185120A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011075160.4
申请日：2020-10-09
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及一种基于电子车牌数据的通勤私家车识别方法，属于交通技术领域，特别是电子车牌数据识别及交通规划技术领域。该方法基于RFID电子车牌数据，具体包括以下步骤：S1：提取私家车轨迹，作为基础数据；S2：提取私家车行程数据；S3：根据私家车行程数据划分规律出行行为；S4：识别私家车通勤者，实现通勤私家车的识别。本方法在提取并考虑出行者起始点O(Origin)、目的点D(Destination)一致性的基础上，同时使用层次聚类方法考虑出行者出行路径一致性，能很好的解决现有技术中存在的问题，很好地进行通勤私家车识别，具有较好的应用前景。
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公开(公告)号：CN108564789B
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN201810594341.4
申请日：2018-06-11
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于收费站数据的高速公路匝道上下行方向流量估计方法，步骤1.建立分车型流量时间序列；步骤2.建立上行方向入口匝道流量时间序列；步骤3.建立训练集作为最小二乘支持向量机回归的训练数据；步骤4.选择适当的参数和核函数,根据最小二乘支持向量机回归的算法求解SVR的最优化问题；步骤5.构造决策函数；步骤6.将收费站入口实时的中小型车流量和拖挂车流量式，代入决策函数中，即得到上行方向入口匝道实时的流量估计结果。本发明能够根据收费站车流量数据在时间阈的相似性以及上、下行方向车流比例的规律性对进口匝道上、下行方向车流量进行实时估计。
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公开(公告)号：CN107437093B
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN201710545656.5
申请日：2017-07-06
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于RFID数据强度‑时间分布的初始聚类中心优化选取方法，包括以下子步骤：根据移动扫描终端的移动速度、货包规格确定时间跨度；将经过预处理后的RFID数据集从起始时间开始，对每一个时间跨度内强度值大于设定阈值的数据进行筛选；计算每个时间跨度内数据的平均强度，并将平均强度和对应时间跨度时间区间的右端点进行保存；利用爬山法对保存的平均强度根据强度阈值进行聚类中心区域和非聚类中心区域划分；对于被划分为聚类中心区域的连续时间区间进行区间相连，取相连形成的区间的时间中点作为初始聚类中心，求出所有初始聚类中心。本发明利用RFID扫描数据的强度‑时间分布规律选取初始聚类中心，改善聚类中心的选取，提高聚类结果的准确性及稳定性。
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公开(公告)号：CN107507408B
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN201710606734.8
申请日：2017-07-24
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑前车换道汇入过程的跟驰行为建模方法，包括S1提取车辆换道汇入目标车道过程中该换道车辆、目标车道后车、目标车道后车前方车辆的交通数据；S2判断换道汇入车辆换道刺激类型；S3基于遗传算法的建模基本参数标定；S4驾驶员激进系数识别；S5输出下一时刻目标车道后车的跟驰速度。本发明在经典跟驰行为模型FVDM模型基础上，考虑相邻车道前车换道汇入时对目标车道后车形成的三种不同程度的换道刺激，引入考虑驾驶员竞争系数与换道车辆横向位移结合的竞争水平函数，以合理反映前车换道行为对后车跟驰行为的影响，有效提高跟驰行为建模方法的适应性。
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公开(公告)号：CN106971546B
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN201710350147.7
申请日：2017-05-18
Applicant: 重庆大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种基于公交车GPS数据的路段公交车渗透率估计方法，包括如下步骤：步骤1：根据回传的公交车GPS数据确定公交车停车排队的位置；步骤2：在信号灯红灯周期结束时刻，找出排队队列中的公交车的数量D，根据步骤1中得到的公交车停车排队的位置，找出排队队列中的最后一辆公交车的位置llst_stop；对大量的历史数据进行分析找出对应线路的交叉口停车线的位置lline_stop，计算出单周期的公交车渗透率；步骤3：对不同时期单周期的公交车渗透率进行分析，选择合适的周期数M作为多周期渗透率的时间窗；步骤4：根据步骤3选择的时间窗大小，选择DBSCAN密度聚类算法对不同时期多周期的渗透率进行聚类，根据聚类结果，对多周期的渗透率进行加权，得到公交车的渗透率。
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