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公开(公告)号：CN113537569B
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202110678413.5
申请日：2021-06-18
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F18/243 , G06Q50/26 , G06N20/00 , G06N5/01
Abstract: 本发明公开了一种基于权重堆叠决策树的短时公交客流预测方法及系统，包括下列步骤：1)对公交IC卡数据进行预处理，并聚合为小时客流数据；2)根据公交线路所在地点和历史客流的时间区间获取待测路线特征数据，建立特征矩阵并进行归一化操作；3)对获取的特征进行独立性检验，对不同的特征和预测标签之间进行相关性检验，对特征进行正态分布检验；4)构建权重堆叠梯度提升树模型；5)通过权重堆叠梯度提升树模型对训练集进行训练，然后对预测时段的客流进行预测，得到预测结果。本发明具有更高的预测精度以及预测稳定性，能充分发挥公共交通领域大数据的价值，有效地提取多源影响因子与客流之间关联性，对公交短期客流作更精准的预测。
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公开(公告)号：CN110020666B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN201910128113.2
申请日：2019-02-21
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F18/23 , G06F18/2411
Abstract: 本发明公开了一种基于乘客行为模式的公共交通广告投放方法，包将采集到的乘客数据进行预处理，并搭建出乘客出行数据库；将乘客出行数据库中的数据进行集合，形成有关乘客出行的向量；将所述向量进行聚类；将聚类后的数据分成N个数据类，根据每个数据类的中心向量，经过调查和模拟对每个数据类进行模式识别；N≥2；根据模式识别的结果在公共交通上精准的投放广告。此种方法可以根据乘客的不同需求有的放矢地投放广告，提高了广告投放的精准性，提高广告资源的利用率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110119891B
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN201910347945.3
申请日：2019-04-28
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种适于大数据的交通安全影响因素辨识方法，包括步骤：S1、通过分析识别潜在交通安全影响因素并进行有效数据的采集；S2、分别以交通事故数、经济损失、受伤人数以及死亡人数作为因变量建立梯度提升决策树模型；S3、使用穷举法获取最优性能参数组合；S4、分别使用最优梯度提升决策树模型性能参数组合计算各个因素对交通事故数、经济损失、受伤人数以及死亡人数的相对重要性，并进行排序；S5、建立偏效应函数，对重要影响因素进行偏效应分析，从而辨识出用于改善交通安全的交通安全影响因素。本发明有助于了解经济发展，人口特征和道路网络对区域交通事故的共同影响，有助于决策者采取综合对策来改善道路安全。
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公开(公告)号：CN115358658A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202210857345.3
申请日：2022-07-20
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种面向LPG甩挂运输的库存路径优化调度方法，该方法包括下述步骤：构建成本模型，对运输成本、库存成本和惩罚成本求和，并将求和结果最小化得到总成本的目标函数；构建风险模型，对运输风险以及库存风险求和，并将求和结果最小化得到总风险的目标函数；基于道路运输管制设置限行约束，基于总成本的目标函数和总风险的目标函数构建LPG双目标甩挂运输三级库存路径问题模型；采用MOFA‑VNS混合搜索算法求解LPG双目标甩挂运输三级库存路径问题模型，输出库存路径优化调度结果。本发明实现了多周期的LPG库存和配送方案的联合优化，加入变邻域搜索过程提高了混合优化空间的搜索性能，提升了局部搜索能力。
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公开(公告)号：CN113537569A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110678413.5
申请日：2021-06-18
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于权重堆叠决策树的短时公交客流预测方法及系统，包括下列步骤：1)对公交IC卡数据进行预处理，并聚合为小时客流数据；2)根据公交线路所在地点和历史客流的时间区间获取待测路线特征数据，建立特征矩阵并进行归一化操作；3)对获取的特征进行独立性检验，对不同的特征和预测标签之间进行相关性检验，对特征进行正态分布检验；4)构建权重堆叠梯度提升树模型；5)通过权重堆叠梯度提升树模型对训练集进行训练，然后对预测时段的客流进行预测，得到预测结果。本发明具有更高的预测精度以及预测稳定性，能充分发挥公共交通领域大数据的价值，有效地提取多源影响因子与客流之间关联性，对公交短期客流作更精准的预测。
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公开(公告)号：CN112101637A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010868094.X
申请日：2020-08-26
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分时电价和能耗控制的动态充电优化方法及其应用，该方法步骤包括：采集充电停车场基础属性、城市分时电价变化情况、停放车辆情况和电动汽车参数的基础数据；构建以充电费用最低为优化目标的第一充电策略，对动态到达车辆的充电时段和充电功率进行调整；构建以充电负载峰值最小为优化目标的第二充电策略，构建以减少充电峰值为优化目标的第三充电策略，预测车辆动态到达；根据选择的充电策略，对应计算出当前充电策略下所需要的充电费用与电力负载情况。本发明在分时电价的背景下，合理安排车辆充电的时段以及相应的充电功率，使停车场充电成本最小化，同时避免电网负载功率在短时间内过高，使电网负载均衡。
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公开(公告)号：CN106951976A
公开(公告)日：2017-07-14
申请号：CN201610892640.7
申请日：2016-10-12
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于模式分类的公交客流预测方法。该方法包括以下步骤：日期属性量化矩阵建立；影响因素与客流量之间的相关性与敏感性评价；通过特征工程处理，获取加权日期属性量化矩阵；进一步根据目标日期的属性，在矩阵中进行Shepard插值预测。本发明对影响公交客流因素进行模式分类，能有效反映客流量时段性和季节性变化，实现了公交客流的高精度和鲁棒性预测，相比传统的公交客流预测方法，本发明方法有更高的预测精度的较强的鲁棒性，且参数依赖性较小，为公交车辆运力配置和运营调度奠定了坚实的数据基础。
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