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公开(公告)号：CN108022015B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN201711287572.2
申请日：2017-12-07
Applicant: 华蓝设计(集团)有限公司 , 桂林电子科技大学 , 东南大学
Abstract: 本发明旨在提出一种考虑交叉口左转自行车交通流膨胀影响的左转机动车通行能力修正方法，通过对交叉口左转自行车交通流膨胀的现象进行分析，采用左转相位红灯时间内传统自行车到达率、电动自行车到达率以及左转自行车方向系数三个变量，对左转自行车交通流膨胀幅度进行回归预测，建立了左转自行车交通流膨胀幅度对左转机动车形式延误的影响模型，提出了不同交叉口道路及交通条件下，左转机动车通行能力的修正模型。本申请对于左转机动车通行能力的计算准确，有利于我国城市信号交叉口交通流运行效率的提升，对于合理评估交叉口建设效益、分配交叉口时空资源、缓解城市交通拥堵具有重要意义。
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公开(公告)号：CN113919529A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111142292.9
申请日：2021-09-28
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明建立了一种网约车出行的环境影响评价方法，用于评价城市道路网络中网约车出行对交通环境产生的影响。本发明从网络约束和出行成本的角度出发，建立了符合现代城市共享交通特点的共乘网络模型。本发明提出了基于路段流量的交通分配问题和符合机动车污染特性的环境成本函数，两者结合可以预测城市交通网络中网约车出行的流量情况和环境影响。通过本发明，有关部门可以更加细致地了解网约车出行对城市环境的影响，从而采取及时有效的管理措施，为建设可持续发展的现代城市交通提供有力的支持。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113869411A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111141385.X
申请日：2021-09-28
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种城市道路客货分离的车辆分类方法，将交通安全、通行效率和道路养护作为主要优化目标，对城市道路客货分离系统中车辆分类的各种因素进行分析；基于城市道路客货分离系统中车辆分类的主要因素，建立车辆分类方法，将车辆分为轻型车辆和重型车辆；根据车辆的环境影响对城市道路客货分离系统中的部分车辆采取激励措施。本发明可以有效帮助相关部门和单位加强客货分离系统对于城市道路的有益影响，从而建设更加高效、安全、环保的城市道路生态。
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公开(公告)号：CN113538800A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110601656.9
申请日：2021-05-31
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及具备自动调整内部储存空间功能的快递柜及方法，属于快递柜及控制方法领域。该多面立柱体形的柜体内设有外环区域及内环区域；外环区域用于存储快递，内环区域用于移动快递并存取于外环区域内；多面立柱体形的柜体的外环区域内设有主存储间及多个子存储间，主存储间设有控制台、快递存取窗口与闲置载物板存储处；控制台控制运输装置将快递存取窗口内的快递通过载物板存入多个子存储间内；控制台控制运输装置将子存储间内的快递通过载物板取出并运输至快递存取窗口内。本发明通过运输装置对快递柜内部存储空间进行位置更新，使子存储间始终被分成连续的、已利用的空间和连续的、未利用的空间两部分，提高快递柜的存储空间利用效率。
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公开(公告)号：CN113096429A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110257720.6
申请日：2021-03-09
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/123
Abstract: 本发明涉及一种基于公交调度站点和车辆服务范围的弹性公交线路生成方法，利用路网中的调度站点信息生成调度点对，依据车辆服务范围将各公交站点分配给合适的调度点对；需求响应阶段，根据分配结果确定每位乘客的出行方向，与乘客出行方向相同的线路将尝试和其匹配；匹配过程中采用节点插入算法检查方案的可行性并选取余度最大的线路作为最优方案，无法从既有线路中生成可行方案时为乘客开设新线；本发明完全按照乘客需求规划弹性公交线路，不再依赖预定线路或站点，能够充分展现弹性公交灵活性，提高乘客吸引力和市场竞争力。
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公开(公告)号：CN112488574A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011485169.2
申请日：2020-12-16
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于时空特征提取的出行需求预测方法，包括以下步骤：采集非集计出行数据并对其进行预处理；构造出行需求网格图；构造基于时空特征提取的出行需求预测模型；构造局部出行需求网格图的时间序列，将局部出行需求网格图的时间序列构造为空间特征训练样本集Ds，构造时间特征训练样本集DT；提取时空特征；构造预测训练样本集DP，使用预测训练样本集训练预测模块；将训练完成的空间特征提取模块、时间特征提取模块和预测模块加以拼接，得到端到端的预测模型，并将其作为最终的基于时空特征提取的出行需求预测模型。本发明提高出行需求的预测精度。
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公开(公告)号：CN108022426B
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN201711422359.8
申请日：2017-12-25
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明提供了一种识别高峰时段内公共自行车接驳轨道交通客流的方法，包括：参数选择；参数提取；连续出行链确定；有效出行链选择；轨道交通接驳客流识别。本发明引入了连续出行链，不仅可以使该识别方法更加准确、合理，增强识别方法的精度与准确度，同时也可以较好地识别公共自行车接驳轨道交通出行的客流，并能很好地反映租赁者个体的出行特征。该发明可以科学指导轨道交通配套公共自行车服务站点的规模测算及高峰时段车辆调度。
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