公开(公告)号：CN111768625A

公开(公告)日：2020-10-13

申请号：CN202010623828.8

申请日：2020-07-01

Applicant: 中国计量大学

Inventor： 吴向平 ,  平力俊 ,  徐懂事

IPC: G08G1/01 ,  G06F16/901 ,  G06N7/00 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/26

Abstract: 本发明属于智能交通技术领域，涉及一种基于图嵌入的交通道路事件预测方法，首先获取历史发生交通事件的道路指定时段的速度数据和相关属性数据，归一化处理后进行数据融合，然后建立基于GraphSAGE图嵌入算法的图嵌入模型进行训练以获得道路的嵌入向量并进行降维，再将降维的数据作为样本点，拟合概率密度模型，最后将需要预测交通事件的道路在指定时段的速度数据和相关属性数据进行归一化处理和融合，经训练好的图嵌入模型获得道路的嵌入向量并降维，降维后的数据输入到拟合好的概率密度模型中，获得需要预测的概率值并进行可视化展示。本发明有利于城市管理者对于城市交通的管理决策，维持交通运行秩序稳定，缓解城市交通压力，让城市居民出行更加便捷。

公开(公告)号：CN117151783A

公开(公告)日：2023-12-01

申请号：CN202310228011.4

申请日：2023-03-10

Applicant: 中国计量大学

Inventor： 吴向平 ,  姚帅威 ,  董晗 ,  孔春磊 ,  万旺军 ,  平力俊

IPC: G06Q30/0241 ,  G06F16/951 ,  G06N3/044 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明公开了旅游杂志广告布局自动生成器，将过滤得到的各真实旅游杂志广告布局均通过九个短句进行描述组成的约束条件文本，然后通过文本编码器转化为向量Yi；真实旅游杂志广告布局pi则经过布局编码器生成特征向量Xi，再将向量Yi和一段高斯分布噪声z一起输入到生成器中生成布局pi′，将生成布局、匹配的真实旅游杂志广告布局和非匹配的真实旅游杂志广告布局分别与约束条件文本配对输入到鉴别器中判断各配对是否匹配，提升鉴别器的鉴别能力，最终保证生成器的生成布局更匹配约束条件文本。

公开(公告)号：CN111524353B

公开(公告)日：2021-08-17

申请号：CN202010353136.6

申请日：2020-04-28

Applicant: 中国计量大学

Inventor： 徐懂事 ,  吴向平 ,  平力俊

IPC: G08G1/01 ,  G06F16/35 ,  G06F40/151 ,  G06F40/295 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06Q10/04

Abstract: 本发明属于数据挖掘、数据分析、深度学习领域，提供了一种交通文本数据用于速度预测及行程规划方法，首先及时收集互联网社交媒体平台发布的交通文本信息数据，通过文本分类、分词以及实体命名识别方法将非结构化的交通文本数据转为结构化的信息数据存入文件中，然后将交通流速度数据与矢量化后的交通文本数据进行数据融合，构建并通过LSTM深度学习网络模型进行交通流速度数据预测分析，最后通过预测分析的交通流速度数据结果，结合对应时段交通事件文本的内容，设计基于预测分析结果的动态路径规划方法。本发明可以为用户提供更为准确可靠的路径规划引导功能，同时帮助城市交通管理部门快速分析交通态势，对城市交通进行有效管理。

公开(公告)号：CN111552772A

公开(公告)日：2020-08-18

申请号：CN202010322466.9

申请日：2020-04-22

Applicant: 中国计量大学

Inventor： 吴向平 ,  平力俊 ,  徐懂事

IPC: G06F16/33 ,  G06F16/332 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G08G1/01

Abstract: 本发明属于可视化与可视分析技术领域，尤其涉及一种实时交通路况文本数据结合交通量的可视分析方法，包括如下步骤：首先利用Python编写网络爬虫程序获取社交媒体网站中交通相关的非结构化的文本信息，利用中文分词、词性标注以及实体命名识别方法将非结构化的文本信息数据转为结构化的信息数据；然后对结构化的信息数据以地图基础视图、交通事件视图、流量热力视图、主题河流图视图和道路流量数据视图的方式进行可视化展示。本发明可对当前社交媒体中发布的交通类信息进行快速获取，还可通过可视化的技术手段进一步挖掘事件背后的信息，为用户提供更直观的体验，同时为城市的相关管理部门提供较强的数据分析能力，以提高他们交通管理的决策效率。

公开(公告)号：CN111524353A

公开(公告)日：2020-08-11

申请号：CN202010353136.6

申请日：2020-04-28

Applicant: 中国计量大学

Inventor： 徐懂事 ,  吴向平 ,  平力俊

IPC: G08G1/01 ,  G06F16/35 ,  G06F40/151 ,  G06F40/295 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06Q10/04

Abstract: 本发明属于数据挖掘、数据分析、深度学习领域，提供了一种交通文本数据用于速度预测及行程规划方法，首先及时收集互联网社交媒体平台发布的交通文本信息数据，通过文本分类、分词以及实体命名识别方法将非结构化的交通文本数据转为结构化的信息数据存入文件中，然后将交通流速度数据与矢量化后的交通文本数据进行数据融合，构建并通过LSTM深度学习网络模型进行交通流速度数据预测分析，最后通过预测分析的交通流速度数据结果，结合对应时段交通事件文本的内容，设计基于预测分析结果的动态路径规划方法。本发明可以为用户提供更为准确可靠的路径规划引导功能，同时帮助城市交通管理部门快速分析交通态势，对城市交通进行有效管理。