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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103218670B
公开(公告)日：2017-02-08
申请号：CN201310093784.2
申请日：2013-03-22
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明公开了一种城市轨道交通随机客流加载方法，包括以下步骤：1.1、初始化，将一天平均划分为多个时间窗，并加载基础数据，同时设定时间窗总数为n，设定标记时间窗的变量t的初始值为1，设定路段拥挤费用的初始值CN1＝0；1.2、读取第t时间窗的OD分布量，基于基本有效路径集合，计算各路径的首末班车时间，判断该时间与第t时间窗的关系，生成动态有效路径集合；1.3、基于动态有效路径集合和城市轨道交通乘客出行路径选择模型，确定OD间各有效路径选择比例，获得路径流量；1.4、统计各路段的客流量，更新路段拥挤费用CNt+1；1.5、终止判断，如果t
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公开(公告)号：CN106548258A
公开(公告)日：2017-03-29
申请号：CN201611130174.5
申请日：2016-12-09
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06Q10/04
Abstract: 本发明公开一种基于气象条件的交通空气污染物浓度预测方法，所述方法包括：S1：计算基于当量交通量的综合排放因子；S2：计算链路的污染物排放率，基于气象条件对污染物扩散源进行预处理，并计算所述污染物扩散源的源强；S3：根据所述气象条件下污染物的扩散模式确定各污染物的污染范围和污染物浓度；S4：计算观测区域当前时段的污染物残留浓度和未来时段的污染物浓度，并预测所述观测区域未来时段的污染物预测浓度，本发明同时公开了一种基于气象条件的交通空气污染物浓度预测系统，考虑实时交通数据和气象数据估算交通空气污染物浓度，同时考虑污染物的浓度残留，增强了交通空气污染物浓度预测的实用性和准确性。
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公开(公告)号：CN103218670A
公开(公告)日：2013-07-24
申请号：CN201310093784.2
申请日：2013-03-22
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明公开了一种城市轨道交通随机客流加载方法，包括以下步骤：1.1、初始化，将一天平均划分为多个时间窗，并加载基础数据，同时设定时间窗总数为n，设定标记时间窗的变量t的初始值为1，设定路段拥挤费用的初始值CN1=0；1.2、读取第t时间窗的OD分布量，基于基本有效路径集合，计算各路径的首末班车时间，判断该时间与第t时间窗的关系，生成动态有效路径集合；1.3、基于动态有效路径集合和城市轨道交通乘客出行路径选择模型，确定OD间各有效路径选择比例，获得路径流量；1.4、统计各路段的客流量，更新路段拥挤费用CNt+1；1.5、终止判断，如果t
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公开(公告)号：CN119888673A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510378056.9
申请日：2025-03-28
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于群体特征的人车交互下行人意图判断与轨迹生成方法，属于自动驾驶技术领域，包括：获取人车交互场景的人车特征，通过人车特征计算得到时空接近度和碰撞时间并预设阈值识别存在交互的行人与车辆；引入可调整距离阈值作为约束，构建影响行人交互行为的行人群体和车辆群体；构建深度学习网络，并提取行人群体与车辆群体各自的群体特征；根据群体特征，模拟行人群体和车辆群体之间的博弈交互行为，融合所述群体特征与群体之间的博弈特征，得到群体融合特征；根据群体融合特征，通过深度学习框架进行人车交互下的行人意图判断与轨迹生成。本发明能够准确地描述行人意图与生成模拟轨迹，可以更好地辅助规划驾驶路线，提高交通安全。
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公开(公告)号：CN106548258B
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201611130174.5
申请日：2016-12-09
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06Q10/04
Abstract: 本发明公开一种基于气象条件的交通空气污染物浓度预测方法，所述方法包括：S1：计算基于当量交通量的综合排放因子；S2：计算链路的污染物排放率，基于气象条件对污染物扩散源进行预处理，并计算所述污染物扩散源的源强；S3：根据所述气象条件下污染物的扩散模式确定各污染物的污染范围和污染物浓度；S4：计算观测区域当前时段的污染物残留浓度和未来时段的污染物浓度，并预测所述观测区域未来时段的污染物预测浓度，本发明同时公开了一种基于气象条件的交通空气污染物浓度预测系统，考虑实时交通数据和气象数据估算交通空气污染物浓度，同时考虑污染物的浓度残留，增强了交通空气污染物浓度预测的实用性和准确性。
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