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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118601631A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202311702717.6
申请日：2023-12-12
Applicant: 中铁五局集团建筑工程有限责任公司 , 中铁五局集团有限公司 , 中南林业科技大学 , 中南大学
IPC: E21D13/00 , E21F11/00 , E21D11/00 , E21D11/10 , E21D11/15 , E21D20/02 , E21D11/06 , E21D11/04 , E21F16/00 , E04H9/12
Abstract: 本发明公开了一种浅埋废弃矿坑处治兼作临时避难所的方法，包括：S1：根据勘探资料，在可能出现废弃矿坑采矿残留空洞的位置区域进行超前地质勘探，确定空洞范围，设计避难平台的高度和大小；S2：对废弃矿坑的采矿残留空洞处置时，做好监控量测，并在施工过程中一边掘进，一边在掌子面和空洞周围施加临时支撑，保证隧洞内的安全；S3：待矿坑周边采矿残留空洞全部出漏后，对采矿残留空洞周围的临时支撑也施加完成，对矿坑空洞内部表面进行加固处理；S4：将采矿残留空洞改造为临时避难所。本发明利用既有废弃矿坑空间改造成临时避难所，相比于新建避难所更能大量节省工程造价，并能同时实现对废弃矿坑的合理处治的效果。
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公开(公告)号：CN115599779B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211496560.1
申请日：2022-11-28
Applicant: 中南大学
IPC: G06F16/215 , G06F16/29 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G08G1/01
Abstract: 本发明提供了一种城市道路交通缺失数据插值方法及相关设备，包括：获取目标城市的路网数据以及与路网数据对应的历史交通流数据；根据路网数据中道路间的空间拓扑邻近性构建空间拓扑邻近图，得到第一权重矩阵；根据路网数据中道路间的环境属性相似性构建环境属性相似图，得到第二权重矩阵；对历史交通流数据进行数据增强；对多图卷积插值模型进行迭代训练，得到已训练完成的多图卷积插值模型；将第一权重矩阵、第二权重矩阵以及当前的交通流数据输入至已训练完成的多图卷积插值模型，对当前的交通流数据进行插值处理，得到目标交通流数据插值结果；解决了现有技术在时空异质的缺失模式下模型适应能力较差，无法提供可靠插值结果的问题。
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公开(公告)号：CN110175715B
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN201910440261.8
申请日：2019-05-24
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于场景依赖的非法游行路径动态预测的方法，包括以下步骤：步骤101：获得城市路网数据、POI数据及警局数据，并对数据进行预处理操作；步骤102：根据所述城市路网数据构建道路网无向图；步骤103：将POI(不包含警察局)和警察局约束到路网上；步骤104：计算不同类别POI(不包含警察局)、路段和警察局对非法游行的影响力；步骤105：采用均值化方法对各指标数据进行无量纲处理；步骤106：对不同路段进行路段权重计算，并根据所计算的所述路段权重构建道路网络无向图G的弧段权重矩阵；步骤107：对游行终点已知的路径进行动态预测；步骤108：对游行终点未知的路径进行动态预测；步骤109：实时对游行的路径进行动态更新。
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公开(公告)号：CN110175715A
公开(公告)日：2019-08-27
申请号：CN201910440261.8
申请日：2019-05-24
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于场景依赖的非法游行路径动态预测的方法，包括以下步骤：步骤101：获得城市路网数据、POI数据及警局数据，并对数据进行预处理操作；步骤102：根据所述城市路网数据构建道路网无向图；步骤103：将POI(不包含警察局)和警察局约束到路网上；步骤104：计算不同类别POI(不包含警察局)、路段和警察局对非法游行的影响力；步骤105：采用均值化方法对各指标数据进行无量纲处理；步骤106：对不同路段进行路段权重计算，并根据所计算的所述路段权重构建道路网络无向图G的弧段权重矩阵；步骤107：对游行终点已知的路径进行动态预测；步骤108：对游行终点未知的路径进行动态预测；步骤109：实时对游行的路径进行动态更新。
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公开(公告)号：CN115599779A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211496560.1
申请日：2022-11-28
Applicant: 中南大学(CN)
IPC: G06F16/215 , G06F16/29 , G06N3/04 , G06N3/08 , G08G1/01
Abstract: 本发明提供了一种城市道路交通缺失数据插值方法及相关设备，包括：获取目标城市的路网数据以及与路网数据对应的历史交通流数据；根据路网数据中道路间的空间拓扑邻近性构建空间拓扑邻近图，得到第一权重矩阵；根据路网数据中道路间的环境属性相似性构建环境属性相似图，得到第二权重矩阵；对历史交通流数据进行数据增强；对多图卷积插值模型进行迭代训练，得到已训练完成的多图卷积插值模型；将第一权重矩阵、第二权重矩阵以及当前的交通流数据输入至已训练完成的多图卷积插值模型，对当前的交通流数据进行插值处理，得到目标交通流数据插值结果；解决了现有技术在时空异质的缺失模式下模型适应能力较差，无法提供可靠插值结果的问题。
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