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公开(公告)号：CN108304449A
公开(公告)日：2018-07-20
申请号：CN201711305053.4
申请日：2017-12-11
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开一种基于自适应数据集划分方式的大数据Top-k查询方法，包括以下步骤：对系统进行初始化操作，构建超平面簇及数据集；对数据集进行自适应划分，获得稳定的k-切割点；对所述数据集进行Top-k排序查询；自适应调整系统数据集并建立常用数据集。本发明中提供一种基于自适应数据集划分方式的大数据Top-k查询方法，该方法适用于云环境下的大数据Top-k查询，通过对数据集进行自适应划分，降低了查询的数据量，提高了查询速度，并对系统的数据集进行自适应调整，建立常用数据集，能够进一步减少数据集读取次数，提高查询效率。
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公开(公告)号：CN105550033B
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201510789457.X
申请日：2015-11-17
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 一种私有云环境下基于遗传禁忌混合算法的资源调度策略。第一步：随机产生初始种群；第二步：判断种群是否达到算法终止条件，若满足，则输出最优解；第三步：计算种群中所有个体适应度函数值；第四步：采取最优个体保留法和锦标赛法选择策略来选取下一代种群；第五步：依据交叉概率将选取的个体进行交叉，产生两个子代个体；第六步：依据变异概率进行变异操作，产生新的子代个体；第七步：用禁忌搜索算法对使用遗传算法产生的子代个体进行优化；第八步：生成新一代种群，返回至第二步。本发明设计了具有良好全局性与并行性的资源调度策略，避免了遗传算法的早熟现象。
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公开(公告)号：CN108680178A
公开(公告)日：2018-10-19
申请号：CN201810153381.5
申请日：2018-02-22
Applicant: 北京交通大学
IPC: G01C21/34
CPC classification number: G01C21/3492
Abstract: 本发明公开了一种基于定位信息与路径数据分享的未来交通规划系统，包括：终端设备、路径请求代理服务器、定位系统、中央数据库、实时交通监控系统、路网信息动态计算系统和信息发布器，其中终端设备向路径请求代理服务器发送出行计划请求，路径请求代理服务器从定位系统读取出行计划请求涉及的位置信息并实时发送至中央数据库；中央数据库实时接收、提取和存放所述位置信息并挖掘出行计划请求涉及的车流数据；实时交通监控系统提供出行计划请求涉及的路段的行驶车辆的监控数据；路网信息动态计算系统根据车流数据和监控数据计算出行计划请求涉及的路段的预计到达时刻的交通数据和最优路径，经信息发布器发送至终端设备，能有效缓解交通拥堵现状。
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公开(公告)号：CN106021523A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610351689.1
申请日：2016-05-24
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F16/2228 , G06F16/24 , G06F16/283
Abstract: 本发明公开一种基于JSON的数据仓库存储方法，该存储方法包括以下步骤：S1：将JSON数据仓库分为键‑节点标记数据仓库和值‑路径标记数据仓库；S2：解析JSON文档；S3：对JSON文档中的节点进行标记，构建节点标记；S4：基于所述节点标记，对JSON文档中的值构建路径标记；S5：将JSON文档中节点的键和所对应的节点标记组成键‑节点标记对，并存储到所述键‑节点标记数据仓库中；S6：将所述节点的值和所对应的路径标记组成值‑路径标记对，并存储到所述值‑路径标记数据仓库中。另外，本发明还公开一种与所述存储方法相对应的查询方法。
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公开(公告)号：CN119395557A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411593632.3
申请日：2024-11-08
Applicant: 中国国家铁路集团有限公司 , 北京交通大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/392 , G06F30/27 , G06N5/045 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06F119/04
Abstract: 本发明提出一种基于可解释深度学习算法的电池剩余寿命预测优化方法，所述方法包括：构建数据集并进行预处理；基于预处理数据集构建模型输入数据；基于深度学习构建电池剩余寿命预测模型；通过可解释深度学习算法解释模型在预测过程中的决策行为并量化输入数据在预测过程中的贡献程度；根据模型解释结果优化老化数据及预测过程。本发明通过可解释深度学习算法计算输入特征对神经网络输出的电池剩余寿命预测值的边际贡献，量化不同工况，不同特征参数，不同老化阶段的数据在寿命预测过程中的贡献程度，从而识别重要老化特征并去除无用数据，从数据源方面优化预测过程，在保证预测准确性的同时加快预测速度，以减少计算资源的消耗。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114329760B
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202111425070.8
申请日：2021-11-26
Applicant: 北京交通大学 , 中车株洲电力机车有限公司
Abstract: 本发明涉及本发明所述的一种基于数字孪生的车载锂离子电池建模及故障诊断方法，基于运行中车辆实时传输的数据、无线通信、神经网络算法以及梯度下降优化算法对车载锂离子电池进行建模，最终得到可以精确分析电池运行状态、预测电池全生命周期健康状态以及未来性能的孪生模型，通过孪生模型判断电池是否发生异常并向运行中车辆实时反馈信息，对电池本体采取进一步的行动或干预。通过本申请提供的方法将车载电池本体与孪生的电池模型在电池全生命周期中都建立起了动态联系；可以实时精确监测和分析车载锂离子电池运行状态。
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公开(公告)号：CN116756351A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310495768.X
申请日：2023-05-05
Applicant: 中国国家铁路集团有限公司 , 北京交通大学
IPC: G06F16/51 , G06F16/583 , G06V10/774 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q50/06 , G01R31/392 , G01R31/396
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉技术的动力电池组数据存储及健康评估方法。针对电动汽车大数据平台信息泛滥、内存占用等问题，采用一种图像化存储方式将体量大、内存占比高的充电单体电压曲线转化成图像进行存储；将电压曲线图像视为稀疏矩阵并采用三元组方法对矩阵进行进一步压缩存储；基于充电单体电压曲线图像，采用计算机视觉技术识别与电池组健康相关的图像特征，构建神经网络模型对电池组健康进行快速评估。本发明为电池后台数据存储优化提供了新思路，可显著降低电池运行数据占用内存，以充电电压曲线图像为样本能够对电池组健康状态进行快速评估，而无需复杂的数据处理和计算过程，可为数据平台提供有效的电池健康监测。
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公开(公告)号：CN114329760A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111425070.8
申请日：2021-11-26
Applicant: 北京交通大学 , 中车株洲电力机车有限公司
Abstract: 本发明涉及本发明所述的一种基于数字孪生的车载锂离子电池建模及故障诊断方法，基于运行中车辆实时传输的数据、无线通信、神经网络算法以及梯度下降优化算法对车载锂离子电池进行建模，最终得到可以精确分析电池运行状态、预测电池全生命周期健康状态以及未来性能的孪生模型，通过孪生模型判断电池是否发生异常并向运行中车辆实时反馈信息，对电池本体采取进一步的行动或干预。通过本申请提供的方法将车载电池本体与孪生的电池模型在电池全生命周期中都建立起了动态联系；可以实时精确监测和分析车载锂离子电池运行状态。
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公开(公告)号：CN108304449B
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN201711305053.4
申请日：2017-12-11
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F16/903
Abstract: 本发明公开一种基于自适应数据集划分方式的大数据Top‑k查询方法，包括以下步骤：对系统进行初始化操作，构建超平面簇及数据集；对数据集进行自适应划分，获得稳定的k‑切割点；对所述数据集进行Top‑k排序查询；自适应调整系统数据集并建立常用数据集。本发明中提供一种基于自适应数据集划分方式的大数据Top‑k查询方法，该方法适用于云环境下的大数据Top‑k查询，通过对数据集进行自适应划分，降低了查询的数据量，提高了查询速度，并对系统的数据集进行自适应调整，建立常用数据集，能够进一步减少数据集读取次数，提高查询效率。
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公开(公告)号：CN106777238B
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201611224890.X
申请日：2016-12-27
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F16/11 , G06F16/182 , G06F11/14
Abstract: 本发明公开一种HDFS分布式文件系统自适应容错调节方法，包括：S1：初始化系统，获取主节点与从节点的心跳信息，获取节点间的节点间连通信息；S2：建立中间数据存储器，接入HDFS主节点与所有从节点连通，备份与恢复各节点的中间数据；S3：进行自适应故障诊断；S4：调用任务容错调节阶段流程；S5：根据情况选择调用节点容错调节阶段流程；S6：根据情况选择调用线路容错调节阶段流程。本发明基于具有良好容错能力的HDFS分布式文件系统，通过设计中间数据恢复机制，大大提高了中断任务再执行的运行效率。
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