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公开(公告)号：CN114548734B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202210145826.1
申请日：2022-02-17
Applicant: 中建海龙科技有限公司 , 中海建筑有限公司 , 东南大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/08 , G06F17/11
Abstract: 本发明提供一种面向智慧工地的三级精准运输调度控制方法和系统，根据工地货物的运输顺序将货物调度分为三级调度，计算当前时段第二级和第三级调度中的进场率和出场率，使用施工区的进场率、出场率、车辆数和施工区容量判断施工的稳定状态，通过对应的优化方向和策略优化施工区进场率，保持施工区车辆数维持在施工区容量，提高施工区的效率；优化候场区出场率和入场率，减少候场区的候场货车数和候场时间，便于进行施工区的交通组织；根据优化后候场区的进场率判断货车司机的是否需要作出改变，同时向厂商和司机推荐到达时间、速度和休息时间，引导货车到达，货车厂商和司机能够以此为依据作出相应的措施。
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公开(公告)号：CN114357746B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202111597533.9
申请日：2021-12-24
Applicant: 东南大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明公开了基于微观交通仿真的基本路网机动车碳排放因子测量方法，包括以下步骤：（1）开展现场调查，采集和分析道路交通数据；（2）分解道路网络为基本路网并划分其类型；（3）车辆管理所机动车数据资料的调取与分析；（4）基本路网微观交通仿真模型的构建与校正；（5）运行仿真模型，输出仿真行程时间，计算行程速度；（6）计算机动车的碳排放因子；（7）构建机动车碳排放因子计算模型；（8）选择合适的计算模型并输入道路交通数据，计算机动车碳排放因子。本发明通过将道路网络分解为基本路网，极大地简化了机动车碳排放因子的影响因素，并建立基于交通仿真的碳排放因子计算模型，具有很强的普适性和实用价值。
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公开(公告)号：CN116128113B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202211651935.7
申请日：2022-12-21
Applicant: 东南大学 , 中国建筑国际集团有限公司 , 中建海龙科技有限公司 , 中海建筑有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0833 , G06Q10/109
Abstract: 本发明公开了一种面向跨境运输模块化箱体的行程时间预测方法，方法包括：获取模块化箱体陆路运输和海路运输的行程数据，包括距离和速度信息；获取其他行程数据，包括模块化箱体装卸作业时间和运输工具周转等待时间以及运输路线的天气信息；将天气条件依据恶劣程度划分等级；计算天气对跨境运输模块化箱体各过程的影响作用，包括恶劣天气对运输时间的影响和风力对吊装时间的影响；建立行程时间模型计算模块化箱体跨境运输的行程时间。本发明提供的方法综合考虑运输全流程的影响因素，对跨境运输模块化箱体的行程时间预测结果更准确，进而为海外箱体施工提供科学合理的运输规划，为施工生产提供理论保障。
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公开(公告)号：CN115860610A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211719048.9
申请日：2022-12-30
Applicant: 东南大学 , 中国建筑国际集团有限公司 , 中建海龙科技有限公司 , 中海建筑有限公司
IPC: G06Q10/083 , G06Q10/0631 , G06Q50/28
Abstract: 本发明公开了一种考虑不同物料货车卸货时间的卸货区组织方法，方法包括：采集卸货区的现有卸货设备信息；计算相邻两辆货车到达卸货区的时间间隔；比较相邻两辆货车到达卸货区的时间间隔和卸货时间，根据两者不同的大小关系判断是否引导后续货车直接进入卸货区，若判断后续货车无法直接进入卸货区卸货，则计算后续货车需要等待的时间；本发明在设计卸货区组织方法的过程中，考虑了货车装载不同物料下的不同卸货时间，使得到的卸货区组织方法更加精确，在实际布置的过程中更加契合实际的交通状况，进而为卸货区的精确化组织提供数据支撑，为卸货区的卸货效率和周转能力提供保障。
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公开(公告)号：CN115796491A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211419135.2
申请日：2022-11-14
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/30
Abstract: 本发明公开一种基于交通分配的多种交通方式总出行距离分析方法，属于计算、推算或计数的技术领域。该方法包括以下步骤：明确研究的区域和时间段；划分交通小区；构建道路网络和公交线网；计算交通小区公交的线网密度和平均站距；开展居民交通出行的问卷调查；构建交通分布矩阵并进行交通分配；计算交通小区内居民交通出行的非直线系数；构建乘客到公交站点距离的计算模型；计算各种交通方式的总出行距离。本发明全面分析综合交通系统的各个方面，将道路网络的出行、交通小区内出行以及乘客到公交站点的出行有机地结合起来，可以系统地分析居民交通出行的全过程，准确计算多种交通方式总出行距离。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114548734A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210145826.1
申请日：2022-02-17
Abstract: 本发明提供一种面向智慧工地的三级精准运输调度控制方法和系统，根据工地货物的运输顺序将货物调度分为三级调度，计算当前时段第二级和第三级调度中的进场率和出场率，使用施工区的进场率、出场率、车辆数和施工区容量判断施工的稳定状态，通过对应的优化方向和策略优化施工区进场率，保持施工区车辆数维持在施工区容量，提高施工区的效率；优化候场区出场率和入场率，减少候场区的候场货车数和候场时间，便于进行施工区的交通组织；根据优化后候场区的进场率判断货车司机的是否需要作出改变，同时向厂商和司机推荐到达时间、速度和休息时间，引导货车到达，货车厂商和司机能够以此为依据作出相应的措施。
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公开(公告)号：CN114372182A
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202111599131.2
申请日：2021-12-24
Applicant: 东南大学
IPC: G06F16/909 , G06F16/906 , G06F17/16
Abstract: 本发明公开了基于OD矩阵反推特定时间多种交通方式出行分布分析方法，属于交通规划领域。该方法包括以下步骤：（1）选择研究区域和特定时间段；（2）划分研究区域的交通小区；（3）开展问卷调查并建立出行数据库；（4）计算各种交通方式出行分布初始矩阵；（5）采集关键路段机动车交通量数据；（6）计算关键路段机动车当量总交通量；（7）计算机动车交通方式当量总出行分布初始矩阵；（8）计算机动车交通方式当量总出行分布矩阵；（9）计算各种交通方式的出行分布矩阵。本发明在交通发生的时间、空间和交通方式等方面，将问卷调查与路段交通量数据的采集紧密地结合起来，可以更加精准地分析多种交通方式在特定时间段的空间分布。
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公开(公告)号：CN112652172A
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN202110068588.4
申请日：2021-01-19
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于车辆GPS轨迹的路段交通量分析方法，包括以下步骤：（1）读取路段信息、实测交通量数据、车辆GPS轨迹数据；（2）计算路网中任意两个节点之间的最短路径；（3）查询GPS轨迹点的车辆类型，计算其匹配路段；（4）计算具有GPS轨迹数据的各种车辆类型在路段上的交通量；（5）采用K折交叉验证的方法划分路段，构建路段交通量预测模型，并进行模型比选；（6）运用路段交通量预测模型，计算GPS轨迹点匹配路段的交通量。本发明通过运用车辆GPS轨迹数据进行交通量预测模型的构建，在获取少量实测路段交通量的基础上估算被GPS轨迹数据匹配的其他路段的交通量，为交通规划、管理和控制提供丰富详实的数据，更好地支持交通工程的实践活动。
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公开(公告)号：CN112085376A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010919766.5
申请日：2020-09-04
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于经纬度坐标和k‑means聚类算法的交通需求分析方法，该方法包括以下步骤：(1)设计居民出行调查表；(2)发放和回收居民出行调查表；(3)获取出发地点和到达地点的经度与纬度；(4)构建数据库，录入与交通需求有关信息；(5)对经纬度数据进行分析和检查；(6)计算出行距离，删除不合理数据；(7)运用k‑means聚类算法对起讫点进行聚类分析，划分交通小区；(8)调整交通小区划分方案；(9)构建OD矩阵。本发明在精准地获取出发地点和到达地点经纬度坐标的基础上，运用k‑means聚类算法划分交通小区并创建OD矩阵，可以快速高效地分析交通出行数据，更好地满足交通规划、设计与管理的工程实践。
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公开(公告)号：CN108898851B
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN201810638393.7
申请日：2018-06-20
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明在对交通量预测方法现有研究成果进行分析的基础上，提出一种针对城市道路断面交通流特征的组合预测方法，包括如下阶段：1）收集、整理和分析城市道路断面交通量的实测数据，根据预测时间间隔inter，计算历史上每天每个时间间隔的实测交通量波动指数，并计算其均值；2）根据城市道路断面实测的近期日交通量，运用灰色预测模型预测第q+1天的日交通量；3）根据第q+1天的前p个时间间隔的实测数据，运用时间序列预测方法预测第p+1个时间间隔的断面交通量。以长期的实测数据为基础，本预测方法充分利用了城市交通流的变化规律，并且综合了多种预测方法；预测结果既反映城市道路交通的动态变化趋势，并灵活地响应交通流的短期波动。
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