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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107870970A
公开(公告)日：2018-04-03
申请号：CN201710797623.X
申请日：2017-09-06
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种数据存储查询方法及系统，该方法及系统应用于逻辑层和存储层相互独立的数据存储结构。在数据信息存储时，将数据信息存储到存储层，将存储数据信息的存储层的哈希值区间以及该哈希值区间的地址信息存储到逻辑层；在目标数据查询时，通过计算得到目标数据哈希值，并根据此哈希值查找该哈希值所在的哈希值区间，然后根据找到的哈希值区间对应获取地址信息，进而直接定位到目标数据，无需遍历数据库中的所有数据。因此，采用本发明提供方法及系统，能够快速、精确地查询到用户所需数据。
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公开(公告)号：CN113849493A
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202111135901.8
申请日：2021-09-27
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工新源信息科技有限公司
IPC: G06F16/215 , G06F16/22 , G07C5/08
Abstract: 本发明所提供了一种基于大数据的电动汽车行程链构建方法，能够充分发挥新能源汽车大数据的优势，有效利用新能源汽车国家监测与管理平台采集的城市全量电动乘用车运行数据作为数据源基础，从数据层面保障了行程链构建算法结果的全面性、准确性。在确定最常驻片区的过程中使用了H3六边形网络地理空间索引系统对城市区域进行了全覆盖划分，既保证了车辆空间转移位置特征统计的准确性，同时也充分保障了车主的隐私安全。本发明的行程链构建方法基于用户历史出行逻辑进行时空转移链的切分，符合电动汽车用户的使用习惯，克服了现有技术参考燃油车辆模拟电动车需求的局限与弊端。
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公开(公告)号：CN107870970B
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201710797623.X
申请日：2017-09-06
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种数据存储查询方法及系统，该方法及系统应用于逻辑层和存储层相互独立的数据存储结构。在数据信息存储时，将数据信息存储到存储层，将存储数据信息的存储层的哈希值区间以及该哈希值区间的地址信息存储到逻辑层；在目标数据查询时，通过计算得到目标数据哈希值，并根据此哈希值查找该哈希值所在的哈希值区间，然后根据找到的哈希值区间对应获取地址信息，进而直接定位到目标数据，无需遍历数据库中的所有数据。因此，采用本发明提供方法及系统，能够快速、精确地查询到用户所需数据。
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公开(公告)号：CN111666715B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202010505376.3
申请日：2020-06-05
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开一种电动汽车能耗预测方法及系统，涉及汽车领域。该方法包括：对电动汽车的历史行驶数据进行分割处理，得到行程片段数据和动力学片段数据；利用动力学片段数据和马尔可夫‑蒙特卡洛方法对电动汽车进行工况预测，得到电动汽车的工况预测数据；将行程片段数据的行驶特征参数作为输入，能耗数据作为输出，利用机器学习方法建立能耗预测模型；将工况预测数据的行驶特征参数输入建立的能耗预测模型，得到能耗预测值。本发明基于电动汽车的历史行驶数据，提取其行驶特征，在进行能耗预测时首先基于车辆当前的状态预测车辆的未来行驶工况，将车辆未来行驶工况预测融合到能耗预测的过程中，提高了电动汽车在实际行驶工况下的能耗预测精度。
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公开(公告)号：CN111666715A
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN202010505376.3
申请日：2020-06-05
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开一种电动汽车能耗预测方法及系统，涉及汽车领域。该方法包括：对电动汽车的历史行驶数据进行分割处理，得到行程片段数据和动力学片段数据；利用动力学片段数据和马尔可夫-蒙特卡洛方法对电动汽车进行工况预测，得到电动汽车的工况预测数据；将行程片段数据的行驶特征参数作为输入，能耗数据作为输出，利用机器学习方法建立能耗预测模型；将工况预测数据的行驶特征参数输入建立的能耗预测模型，得到能耗预测值。本发明基于电动汽车的历史行驶数据，提取其行驶特征，在进行能耗预测时首先基于车辆当前的状态预测车辆的未来行驶工况，将车辆未来行驶工况预测融合到能耗预测的过程中，提高了电动汽车在实际行驶工况下的能耗预测精度。
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