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公开(公告)号：CN118014407A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202311372963.X
申请日：2023-10-23
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q10/067 , G06Q50/40
Abstract: 本发明公开一种基于行程时间变化的综合交通网络鲁棒性计算方法，属于计算、推算或计数的技术领域。该方法包括以下步骤：首先，生成铁路交通拓扑网络和公路交通拓扑网络，并融合两个网络，实现综合交通拓扑网络的生成；其次，在综合交通拓扑网络中对流量进行交通分配，计算得到总行程时间；再次，根据流量分配结果，生成综合交通节点重要度序列；最后，按照区域攻击、蓄意攻击、随机攻击等三种不同的攻击策略对综合交通拓扑网络进行攻击，并分别计算不同攻击下的鲁棒性。本发明基于行程时间变化给出一种综合交通网络鲁棒性计算方法，有助于系统地分析综合交通网络受到外界环境干扰后的韧性，有助于保障区域交通畅通和运营安全。
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公开(公告)号：CN113689069B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202110793477.X
申请日：2021-07-13
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q10/063 , G06Q10/0631 , G06Q50/26 , G06F16/29
Abstract: 本发明公开了一种城市交通系统方式划分与交通分配一体化分析方法，包含了城市交通系统数据采集、各方式交通网络构建、换乘交通网络构建、城市交通一体化分析网络路段数据库构建、交通分配共计五个步骤，将不同方式的交通网络层层拆解，并通过换乘虚拟路段连接，使其转化为能够同步进行方式划分与交通分配的一体化分析网络，通过在一体化分析网络上进行交通需求分析，得到考虑方式间换乘的交通分析结果。本发明方法相比以往方法，可以很好的处理城市交通出行过程中普遍存在的换乘行为，得到的结果更加符合实际交通运行情况，在工程应用方面上具有很强的可操作性。
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公开(公告)号：CN114723275A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210347620.7
申请日：2022-04-01
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种面向综合交通系统的客运生成总量分析方法，包括以下步骤：收集城市统计数据并选取衡量城市经济发展水平、人口规模与结构、资源分布与环境、城市交通便利程度的变量数据以及城市对外客运生成总量；对变量进行相关性分析筛选掉部分变量后建立变量体系；对变量体系中的变量进行多重共线性诊断，若存在多重共线性则需要主成分分析后才能进行多元线性回归，否则直接进行多元线性回归，从而建立相应的多元线性回归模型；将未来城市的变量数据代入建立的模型，获取未来城市对外客运发生量和吸引量。本发明面向综合交通系统，对未来城市的对外客运生成量进行预测，可为未来区域交通系统交通需求预测提供参考。
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公开(公告)号：CN114639239A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210172739.5
申请日：2022-02-24
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提出一种改进重力模型交通出行分布预测方法，该方法包括如下步骤：首先，采集城市交通出行需求分布相关数据；其次，依据上述采集的城市交通出行需求分布相关数据将交通小区划分为不同类别；然后，对不同类别交通小区间的需求分布采用改进的重力模型进行模型参数标定；最后，利用标定好的重力模型进行城市交通出行需求分布预测。本发明既充分继承了重力模型的优势，又提高了对现状出行需求分布信息的利用程度，考虑了不同交通小区之间的社会经济发展水平与功能定位的差异，更加符合实际情况，可以为城市交通运输的规划与管理提供参考依据。
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公开(公告)号：CN112614346B
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202011493512.8
申请日：2020-12-17
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于奇异谱分析和回声状态网络的短时交通流预测方法，具体包括如下步骤：首先，设置一定的时间间隔，收集得到反应交通状态信息随时间变化的交通流时间序列；利用奇异谱分析(SSA)将原始交通流时间序列分解为趋势、周期和残差3个成分；其次，利用回声状态网络(ESN)对这3个成分分别建模、训练并预测，使用粒子群优化(PSO)优化模型的超参数；最后，对3个成分的预测结果相加作为最终预测结果。该方法能够用于分析交通流量的变化特征，并有效提高短时交通流预测结果的精确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112016243B
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202010748756.X
申请日：2020-07-30
Applicant: 东南大学
IPC: G06F30/27 , G06N20/00 , G08G1/01 , G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06F111/06 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开了一种基于响应曲面的交通流量预测模型参数快速标定方法，包括以下步骤：S1、确定交通流量预测模型参数的解空间；S2、计算初始化参数组合下的模型误差；S3、生成参数与模型误差间的响应曲面；S4、收敛性检验；S5、确定下一个参数组合点；S6、计算在该参数组合点下的模型误差。本发明方法可以实现交通流预测模型参数的快速标定，不需要对所有参数组合下的模型预测结果进行计算，大大节省模型试算占用的时间，并且本发明方法兼顾搜索效率与公平性，可防止标定结果限于局部最优解。同时，本发明方法应用场景多、操作简单、易于编程。
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公开(公告)号：CN113191528A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110360954.3
申请日：2021-04-02
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种宏观交通仿真与短时交通预测相融合的交通状态推演方法，包含了提取典型路段的交通流量、确定全日任意时段小时级OD矩阵、确定宏观交通仿真的分钟级结果、确定短时交通预测的分钟级结果、确定宏观交通仿真与短时交通预测的一体化推演五个步骤。该方法充分结合了宏观交通仿真和短时交通预测在不同场景下的优势，将宏观交通仿真的结果拆分，并与短时交通预测相融合，有助于多场景下交通状态实时推演的有益实现。本发明有效结合了宏观和微观两种交通推演方法的优势，并在时间和空间两个维度进行了融合，可操作性性强、使用场景丰富，有效拓展了交通状态预测的实现方法、提升了交通状态实时推演技术的实用性。
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公开(公告)号：CN111881939A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010590509.1
申请日：2020-06-24
Applicant: 东南大学
Abstract: 一种基于聚类算法的共享单车停车区布设方法，包括以下步骤：S1、获取共享单车历史位置数据；S2、对共享单车位置数据进行坐标转换；S3、初始化DBSCAN算法聚类参数并初步聚类；S4、采用k均值聚类算法划分过大类；S5、评价指标计算与聚类参数遍历情况检验；S6、提出最优共享单车停车区位置及容量；S7、判别停车区布设效果的稳定性。本发明方法可以有效缓解共享单车停车区施划不合理的情况，更有针对性的布设停车区，一定程度上提高了共享单车的规范化管理水平，并且本发明方法兼顾不同时段的位置信息、共享单车停车区的服务半径等因素进行停车区施划，可以统筹全时段的停车需求与使用者步行距离。
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公开(公告)号：CN105335795B
公开(公告)日：2019-02-05
申请号：CN201510698015.4
申请日：2015-10-23
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于IC卡数据的地铁公交换乘问题自动诊断方法，包括如下的步骤：步骤S1：提取同一工作日的地铁IC卡数据和公交IC卡数据；步骤S2：提取地铁公交空间毗邻列表；步骤S3：基于IC卡数据的地铁公交换乘识别；步骤S4：查找问题换乘数据列表；步骤S5：针对每个问题换乘数据列表j，计算换乘平均等车时间步骤S6：针对每个问题换乘数据列表j，计算换乘平均步行时间步骤S7：针对每个问题换乘数据列表j，计算换乘平均延误时间步骤S8：诊断结论。本发明方法成本低廉，样本量大，诊断速度快，且可以对改善方案形成反馈。
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公开(公告)号：CN108447258A
公开(公告)日：2018-08-24
申请号：CN201810253533.9
申请日：2018-03-26
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种基于城市交通虚拟平台的拥堵时间成本分区评价方法，包括以下步骤：S1、基于城市交通虚拟平台提取基本数据库，数据库中包括交通小区信息表、交叉口信息表、路段信息表、交叉口分配表、路段分配表；S2、标记基于交通小区的交叉口归属率；S3、计算基于交通小区的路段归属率；S4、根据人均国内生产总值与全年平均工作时长确定出行者时间价值；S5、基于步骤S2-S4得到的结果计算交通小区内拥堵时间总成本。本发明的方法改变了传统技术方法只关注机动车的弊端，综合考虑了非机动车以及行人，评价更加全面，并且可以针对任意形状的交通小区，评价其内部的交通拥堵情况。
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