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公开(公告)号：CN102514591B
公开(公告)日：2014-11-19
申请号：CN201110443287.1
申请日：2011-12-27
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明公开了轨道交通控制技术领域中的一种通过动态调整列车制动率实现列车车站停车的方法。该方法利用车站安装的应答器组提供的精确位置信息及列车当前速度信息作为列车制动系统的输入；每次经过一个应答器，通过运动学公式计算出理论制动率，并且根据当前列车速度、位置计算出实际制动率；该方法根据理论制动率和实际制动率之间的差值，对下一次的制动率进行动态调整。本发明提出的方法能够解决由于列车制动系统性能差异和外在环境变化因素带来的停车不准确问题，增强了列车在车站精确停车的适应性。
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公开(公告)号：CN101303406B
公开(公告)日：2012-06-20
申请号：CN200810116355.1
申请日：2008-07-09
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明公开了属于轨迹测量和数据处理技术范围的一种GPS轨迹提取方法。该方法是利用精度为5m-15m的GPS测量仪对一段轨迹进行首次测量，划分简单轨迹，对每条简单轨迹动态多次测量，而对这段轨迹的两个端点进行静态长时间测量，得到端点坐标。两个端点连接的线段为初始解，然后逐步增加顶点来实现高精度轨迹的提取。根据点到线段、顶点和端点的距离将数据点划分到相应的最近邻域，利用非线性优化理论使得投影距离的平均值最小，找出小于设定误差的最少的顶点数及顶点的坐标，实现高精度描述这段轨迹。本发明与高精度的测量设备和系统相比较，有效地降低了成本；有效地节省了测量时间，提高了工作效率；有效地节省了数据存储空间。
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公开(公告)号：CN101188064B
公开(公告)日：2011-01-19
申请号：CN200710179977.4
申请日：2007-12-20
Applicant: 北京交通大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 一种检测快速、漏报率低的三维集成高速公路交通事件自动检测方法。技术方案是：三根据对高速公路检测器检测数据的分析，判断是否发出报警信号，具体包括下列步骤：系统初始化：读取车道流量-速度阈值、车道占有率-流量阈值、车道速度-占有率阈值；启动使能标志；读取交通流实时数据，分别读取所有检测器数据；调用横向维即车道流量-速度算法模块、时间维即车道占有率-流量算法模块、纵向维检测模块即车道速度-占有率算法模块和集成判断模块，对全部监测器数据为基础进行判断，根据判断结果做出是否启动报警装置发出报警信号。
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公开(公告)号：CN101436347A
公开(公告)日：2009-05-20
申请号：CN200810239415.9
申请日：2008-12-09
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提出了一种快速路行程时间预测方法。根据快速路上安装的检测器获取各车道速度和流量信息，可以实现对行程时间的计算和预测。具体方法是：首先根据检测器的位置将快速路在空间上划分为若干路段。利用路段中检测器获得的信息计算出检测断面的平均速度，并利用神经网络对速度的未来值进行预测。采用数据融合的方法将检测断面的速度进行融合，得到路段的空间平均速度。然后利用时空离散的方法，计算出路段的行程时间。依次计算出所有路段的行程时间并将其累加，就得到整个快速路的行程时间。利用本发明可以对快速路的行程时间进行预测，从而能够引导车辆合理利用快速路出行，对于缓解大城市交通拥堵具有重要作用。
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公开(公告)号：CN102514591A
公开(公告)日：2012-06-27
申请号：CN201110443287.1
申请日：2011-12-27
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明公开了轨道交通控制技术领域中的一种通过动态调整列车制动率实现列车车站停车的方法。该方法利用车站安装的应答器组提供的精确位置信息及列车当前速度信息作为列车制动系统的输入；每次经过一个应答器，通过运动学公式计算出理论制动率，并且根据当前列车速度、位置计算出实际制动率；该方法根据理论制动率和实际制动率之间的差值，对下一次的制动率进行动态调整。本发明提出的方法能够解决由于列车制动系统性能差异和外在环境变化因素带来的停车不准确问题，增强了列车在车站精确停车的适应性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111882156A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010584062.7
申请日：2020-06-24
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明涉及一种面向随机动态客流和节能运行的列车时刻表鲁棒优化方法：S1、在列车时刻表鲁棒优化模型中引入有效服务决策变量、列车在首站的发车时间决策变量以及各站间运行曲线选择决策变量；S2、构建列车时刻表与列车的发车时间决策变量和各站间运行曲线选择决策变量之间的线性关联约束；S3、构建列车时刻表与有效服务决策变量之间的非线性关联约束；构建列车运行安全时间间隔约束和列车承载能力约束；S4、结合步骤S1-S3，构建面向随机动态客流和节能运行的列车时刻表鲁棒优化模型；S5、对鲁棒优化模型进行求解，得到最优列车时刻表。本发明可以高效求解不确定客流条件下的地铁列车时刻表优化问题，提高了解的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN101308205A
公开(公告)日：2008-11-19
申请号：CN200810116160.7
申请日：2008-07-04
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提出了一种从轨道卫星定位数据中自动获取关键数据的方法，从大量轨道卫星定位数据中选择少量关键数据点依次相连构成折线来描述轨道，同时建立一个求解关键数据的组合数学模型，并提出具体的计算方法：在卫星定位数据集中寻找数据集起点和终点所连接线段投影距离最大的点，若该投影距离小于设定误差，则不需对数据集分裂，否则该点就是分裂点，并将数据集分为前后两个数据集；对新生成的数据集以相同的方法寻找各自的关键点；如此继续寻找直至所有的数据集都不要分裂，获取所有的关键点。本发明能够自动快速地从大量轨道卫星定位数据中获取少量关键数据，有效节省存储空间并提高列车定位的实时性。
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公开(公告)号：CN111882156B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202010584062.7
申请日：2020-06-24
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q10/067 , G06Q50/40
Abstract: 本发明涉及一种面向随机动态客流和节能运行的列车时刻表鲁棒优化方法：S1、在列车时刻表鲁棒优化模型中引入有效服务决策变量、列车在首站的发车时间决策变量以及各站间运行曲线选择决策变量；S2、构建列车时刻表与列车的发车时间决策变量和各站间运行曲线选择决策变量之间的线性关联约束；S3、构建列车时刻表与有效服务决策变量之间的非线性关联约束；构建列车运行安全时间间隔约束和列车承载能力约束；S4、结合步骤S1‑S3，构建面向随机动态客流和节能运行的列车时刻表鲁棒优化模型；S5、对鲁棒优化模型进行求解，得到最优列车时刻表。本发明可以高效求解不确定客流条件下的地铁列车时刻表优化问题，提高了解的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN104134378A
公开(公告)日：2014-11-05
申请号：CN201410283677.0
申请日：2014-06-23
Applicant: 北京交通大学
IPC: G09B9/04
Abstract: 本发明公开一种基于驾驶经验和在线学习的城市轨道交通列车智能控制方法。该方法通过模拟有经验司机的驾驶策略，利用列车运行的实时数据，通过推理和归纳，得到控制器的输出，利用列车的实时信息和限速信息，将列车运行的剩余时间合理分配，得到时间精度估算值和速度估算值，并且基于实时信息的MTDA算法，利用列车运行限速和当前位置、速度和时间，推导列车运行期望运行时间和期望运行速度。本发明这种智能控制方法同北京市亦庄线的列车自动驾驶(ATO)仿真结果对比，能够节约能耗，提高准点率。
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公开(公告)号：CN101599217B
公开(公告)日：2011-06-08
申请号：CN200910089374.4
申请日：2009-07-17
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明公开了属于快速路交通状态判别技术领域的一种快速路交通状态判别方法。本发明选取道路中车辆的流量、速度和占有率作为模型的输入参数，路段的状态：“红”(拥堵)、“黄”(缓行)、“绿”(畅通)作为输出参数。通过利用流量和占有率，占有率和速度，速度与流量作为交通流分类器的输入，设计了三个模糊分类器，然后采用投票法进行集成，如遇到三个分类器分别得到三种不同的状态，此时交通状态为黄的概率最大，认为此时实际交通状态为“黄”。之后对集成分类器的参数进行训练，实现了通过城市快速路上的固定检测器提供的实时的交通信息数据，快速、准确判断道路交通状态，及时发布道路交通信息的作用。
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