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公开(公告)号：CN118644988A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202411087560.5
申请日：2024-08-09
Applicant: 华东交通大学
IPC: G08G1/01 , H04L67/10 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 一种基于云边协同训练的分布式交通流预测方法，包括：构建交通流混合预测模型，通过各道路节点部署的边缘服务器对本地交通流数据进行预处理，得到时间序列，然后利用时间序列对交通流混合预测模型进行本地训练，得到本地模型参数；基于云边协同训练策略，边缘服务器将本地模型参数上传到云端服务器进行聚合，然后云端服务器将聚合后的模型参数下发到各个边缘服务器，以进行下一轮本地训练，如此迭代训练，直至各个边缘服务器的交通流混合预测模型均达到损失函数最小化，从而完成交通流混合预测模型的训练；各边缘服务器利用训练好的交通流混合预测模型进行交通流预测。本发明能够减小云端服务器的计算压力，满足交通流预测的实时性。
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公开(公告)号：CN119621357B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510167864.0
申请日：2025-02-17
Applicant: 华东交通大学
Abstract: 本发明公开了一种用于智慧工地的计算资源分配方法，包括：构建智慧工地状态检测系统；基于智慧云平台采集的历史检测数据计算出所有智能终端进行状态检测任务处理时的总时间，以及所有智能终端进行状态检测任务处理时的总能量成本，并计算出智慧工地状态检测系统在进行任务卸载时的总体精度；构建评价适应度指标，基于评价适应度指标将任务卸载过程转化为马尔科夫决策行为；基于平均场博弈理论的计算资源分配方法对马尔科夫决策行为进行求解，获得计算资源分配结果。本发明能够降低智能终端进行检测处理时的处理时间与能量成本，提高检测任务的处理精度与效率。
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公开(公告)号：CN119621357A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202510167864.0
申请日：2025-02-17
Applicant: 华东交通大学
Abstract: 本发明公开了一种用于智慧工地的计算资源分配方法，包括：构建智慧工地状态检测系统；基于智慧云平台采集的历史检测数据计算出所有智能终端进行状态检测任务处理时的总时间，以及所有智能终端进行状态检测任务处理时的总能量成本，并计算出智慧工地状态检测系统在进行任务卸载时的总体精度；构建评价适应度指标，基于评价适应度指标将任务卸载过程转化为马尔科夫决策行为；基于平均场博弈理论的计算资源分配方法对马尔科夫决策行为进行求解，获得计算资源分配结果。本发明能够降低智能终端进行检测处理时的处理时间与能量成本，提高检测任务的处理精度与效率。
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公开(公告)号：CN118644988B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411087560.5
申请日：2024-08-09
Applicant: 华东交通大学
IPC: G08G1/01 , H04L67/10 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 一种基于云边协同训练的分布式交通流预测方法，包括：构建交通流混合预测模型，通过各道路节点部署的边缘服务器对本地交通流数据进行预处理，得到时间序列，然后利用时间序列对交通流混合预测模型进行本地训练，得到本地模型参数；基于云边协同训练策略，边缘服务器将本地模型参数上传到云端服务器进行聚合，然后云端服务器将聚合后的模型参数下发到各个边缘服务器，以进行下一轮本地训练，如此迭代训练，直至各个边缘服务器的交通流混合预测模型均达到损失函数最小化，从而完成交通流混合预测模型的训练；各边缘服务器利用训练好的交通流混合预测模型进行交通流预测。本发明能够减小云端服务器的计算压力，满足交通流预测的实时性。
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