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公开(公告)号：CN112396225A
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202011273027.X
申请日：2020-11-13
Applicant: 浙江电力交易中心有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 东南大学
Abstract: 本发明公开一种基于长短期记忆网络的短期电价预测方法,所述电价预测方法包括以下步骤：进行原始电价中的异常数据和缺失数据的周期性预处理；进行长短期记忆网络模型构建；进行长短期记忆网络模型训练，选择模型参数，建立短期电价的预测模型；进行短期电价预测，并对预测结果数据进行反归一化处理，获得实际电价预测值。本发明电价预测方法通过均值插补和小波变换对历史电价数据进行预处理，减少了训练集的噪声；基于长短期记忆网络预测模型，以历史影响电价因素数据为测试集进行短期电价预测，对市场参与者进行合理的交易决策，以降低成本、规避风险和提高利润率意义重大。
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公开(公告)号：CN108986457B
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN201810707735.6
申请日：2018-07-02
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种基于交通冲突分析的ETC车道布设方案评价方法，包括如下步骤：1、确定影响收费站交通安全的因素和各因素的因素水平2、收集收费站的本身参数及收费站的交通流参数；3、利用VISSIM软件建立收费站仿真模型，将步骤2获取的参数作为仿真模型的输入参数；4、确定收费站仿真模型的输出参数、参数的权重、交通冲突指数λ的计算；5、设计正交试验法的试验方案；6、按照步骤5中设计的试验方案，修改收费站仿真模型的输入参数，获取输出参数，计算各试验交通冲突指数λ；7、通过极差分析法确定各因素对收费站交通安全影响程度，确定最佳ETC车道布设方案。该方法可以较为直接准确地评价影响收费站交通安全的因素，进而评价ETC车道布设方案。
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公开(公告)号：CN109214370A
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201811269581.3
申请日：2018-10-29
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开一种基于手臂肤色区域质心坐标的驾驶员姿态检测方法，首先采集驾驶员驾驶时的图像，提取驾驶员双手和/或双臂的质心坐标，其次将提取的坐标和驾驶员驾驶姿态类别作为训练样本，训练分类器得到驾驶员姿态检测模型；在检测时，提取待检测图像中驾驶员双手和/或双臂的质心坐标，作为驾驶员姿态检测模型的输入，进行分类识别，检测驾驶员的驾驶姿态。该方法可以快速建立和训练出驾驶员姿态检测模型，从而实现驾驶员姿态的快速检测。
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公开(公告)号：CN108986457A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810707735.6
申请日：2018-07-02
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种基于交通冲突分析的ETC车道布设方案评价方法，包括如下步骤：1、确定影响收费站交通安全的因素和各因素的因素水平2、收集收费站的本身参数及收费站的交通流参数；3、利用VISSIM软件建立收费站仿真模型，将步骤2获取的参数作为仿真模型的输入参数；4、确定收费站仿真模型的输出参数、参数的权重、交通冲突指数λ的计算；5、设计正交试验法的试验方案；6、按照步骤5中设计的试验方案，修改收费站仿真模型的输入参数，获取输出参数，计算各试验交通冲突指数λ；7、通过极差分析法确定各因素对收费站交通安全影响程度，确定最佳ETC车道布设方案。该方法可以较为直接准确地评价影响收费站交通安全的因素，进而评价ETC车道布设方案。
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公开(公告)号：CN116959250A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310922000.6
申请日：2023-07-26
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种多车种混行环境下的道路阻抗函数参数标定方法，该方法包括以下步骤：获取目标路段的交通流环境数据；根据交通流环境数据分别计算纯车种环境下的路段通行能力值；获取目标路段全时段内的车流记录数据；优化处理车流记录数据，包括异常样本剔除、交通状态判别、计算和修正混合交通流量；采用最小二乘法完成道路阻抗函数参数标定。本发明补充了现有技术中的不足，提高了现有道路阻抗函数参数标定方法的有效性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110059116A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910298402.7
申请日：2019-04-15
Applicant: 东南大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/29 , G06Q10/04
Abstract: 本发明公开了一种家庭多日出行距离累计分布预测方法，该方法根据家庭成员、家庭经济、以往出行数据等属性数据计算家庭出行的活跃度，将活跃度作为量子模型的能量，来建立不同能量等级下量子模型的累计概率密度，从而建立起家庭多日出行距离累计分布预测模型，并利用所建立的模型对家庭多日出行距离累计分布概率进行预测。
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公开(公告)号：CN116993391A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310710641.5
申请日：2023-06-15
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q30/0202 , G06Q30/0645 , G06F17/18 , G06F17/16 , G06F16/2458
Abstract: 本发明提出一种站点式共享单车系统使用需求预测方法，该方法包括如下步骤：1)采集共享单车系统用户出行历史数据和相关特征数据并进行数据预处理；2)提取共享单车站点网络拓扑结构信息并生成需求‑拓扑结构矩阵；3)提取共享单车使用需求时空相关信息并生成需求‑时空相关矩阵；4)生成需求分解矩阵，5)融合需求‑拓扑结构矩阵、需求‑时空相关矩阵和需求分解矩阵并完成需求预测。本发明考虑了共享单车站点网络的拓扑结构、时空相关性和外部特征等现实情况，提高共享单车系统使用需求的预测效果。
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公开(公告)号：CN110059877A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910298269.5
申请日：2019-04-15
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种家庭单日出行距离分布预测方法，该方法根据家庭结构、经济、交通工具等属性数据计算家庭出行的活跃度，将活跃度作为量子模型的能量，来建立不同能量等级下的累计概率密度量子模型，从而建立起家庭单日出行距离分布预测模型，并利用所建立的模型对家庭单日出行距离分布概率进行预测。
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公开(公告)号：CN107194386A
公开(公告)日：2017-09-22
申请号：CN201710593862.3
申请日：2017-07-20
Applicant: 东南大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00724 , G06K9/00778 , G06K9/00825
Abstract: 本发明公开了一种基于视频的道路交叉口电动自行车行驶速度获取方法，包括如下步骤：1、采集道路交叉口的车辆行驶视频，设置视频中的检测区域为多条人行道围合的区域；2、对采集的视频进行处理，识别跟踪视频中道路交叉口的电动自行车，获取行驶轨迹坐标点；3、将电动自行车在视频图像上的质心坐标转换为实际二维平面坐标，计算其行驶速度。该方法能够准确获取道路交叉口内部电动自行车的行驶速度。
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公开(公告)号：CN115600751A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211334262.2
申请日：2022-10-28
Applicant: 东南大学(CN)
IPC: G06Q10/04 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于长短期记忆网络的个体轨迹数据出行目的预测方法，包括以下步骤：获取用户的出行数据；对出行数据进行预处理；采用城市兴趣点数据扩充出行数据的空间特征；搭建LSTM模型；选择LSTM模型的结构和迭代次数；训练模型，评估模型结果。本发明方法重点关注个体出行序列，弥补了现有方法通常只单独考虑某次出行的局限性，更加注重出行序列之间的因果关系；本发明预测方法不仅能潜在分析出行链的分布特征，达到较好模型结果，且更能体现整体的出行规律，同时可以对其预测的出行目的进行验证。
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