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公开(公告)号：CN117709394A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202410166654.5
申请日：2024-02-06
Applicant: 华侨大学 , 厦门卫星定位应用股份有限公司
Abstract: 本发明提供了车辆轨迹预测模型训练方法、多模型迁移预测方法及装置，包括获取高速公路段的交通数据集，对交通数据集进行数据预处理，生成车辆的初步数据集；根据初步数据集进行构建处理，生成车辆轨迹训练模型的所需特征，并将所需特征进行组合，构建生成车辆轨迹监督学习数据集；根据车辆轨迹监督学习数据集，采用LSTM‑BILSTM算法结合分位数回归QR到算法的损失函数，对预设的车辆轨迹训练模型进行训练，生成车辆单步轨迹预测模型，将在训练样本量大的车型上训练完的车辆单步轨迹预测模型的权值迁移到同样网络结构但样本量小的车型上微调权重。本发明能精准呈现出每种类型车的驾驶行为特性，具有预测精度高、模型收敛速度快、需要训练样本数量少等特点。
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公开(公告)号：CN118940929A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411418695.5
申请日：2024-10-12
Applicant: 华侨大学 , 厦门金龙联合汽车工业有限公司
IPC: G06Q10/047 , G06Q10/0835 , G06Q10/0631 , G06Q30/0645 , G06Q50/47
Abstract: 本发明提供了城际客运拼车双侧多趟往返静态调度方法、装置、设备，方法包括获取城际客运的乘客预约订单数据和车辆集合，根据所述获取的乘客预约订单数据和车辆集合，进行双侧多趟往返的静态拼车调度，构建混合整数规划模型；根据所述建立的混合整数规划模型，采用空间填充曲线法对乘客订单进行分组并用 2‑swap 和插入算法构造出发城市的初始解；在所述初始解的基础上，采用拉格朗日松弛算法中难约束的方式求解目标函数的下界，松弛后的问题被分解为多个子问题；在求解松弛后的子问题时采用标号法对每个乘客节点进行标号，在标号法中引入次短路的思想，接受劣于最优标号一定范围内的次优标号，从而实现了目标函数上界的有效求解。
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公开(公告)号：CN118313272A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410702932.4
申请日：2024-06-03
Applicant: 华侨大学 , 蓝海(福建)信息科技有限公司
IPC: G06F30/27 , G06F30/18 , G06N3/126 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种城市道路交通流仿真参数标定方法及系统，包括如下步骤：获取仿真区域的历史车流数据和路网结构信息；构建交通流仿真标定模型的决策变量和约束条件；根据决策变量和约束条件构建仿真标定目标函数，从而建立仿真标定模型；构建交通流仿真标定模型的输入和输出；采用遗传算法对模型进行求解，得到标定后的仿真参数；选取工况下的特征结合仿真参数输入模型，输出仿真结果。本发明够针对交通流仿真的影响因素和标定目标不全面、仿真精度较差等问题，提出一种基于非线性最小二乘模型的城市道路交通流仿真参数标定方法，在平均车速和平均车头间距上的标定效果优于其他对比算法，有效提高了城市道路交通流仿真的精度。
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公开(公告)号：CN117952019B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410335784.7
申请日：2024-03-22
Applicant: 华侨大学 , 福建三建工程有限公司
Abstract: 本发明提供的基于SRT的多点频域振动响应预测方法、装置、设备及介质，涉及多点频域振动响应预测领域，通过获取频率序列中每个频率下的振动响应频域数据样本集，用一频率下的振动响应频域数据训练一个多输入多输出的神经网络振动响应预测模型，并将训练好的预测模型作为源域，采用MMD及方差散度方法，得到不同频率的数据差异之后，使用SRT算法，得到最佳的迁移学习顺序；根据该顺序进行模型迁移学习，将上一个训练学习得到的模型参数作为下一个目标频率网络模型权值的初值并微调，达到模型迁移的目的。本发明考虑到源域和目标域之间的差异性和相似性，解决了在迁移过程中出现辅助域与目标域相差较大而出现负迁移的现象，响应预测的精度更高且速度快。
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公开(公告)号：CN118966713A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411418673.9
申请日：2024-10-12
Applicant: 华侨大学 , 厦门金龙联合汽车工业有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06N3/042 , G06N3/044 , G06Q50/43 , G06F18/214 , G06F18/241
Abstract: 本发明提供了城际拼车OD对区域可用运力预测方法、装置、设备及介质，通过获取起讫城市的路网信息以及兴趣点数据对起讫城市进行城市划分获得空间特征，由起讫城市的历史需求特征、区域历史流入特征、区域历史可用运力特征、区域历史车辆特征、需求时间信息得到时间特征，训练数据集输入OD对区域可用运力预测模型中进行模型训练，测试数据集输入至训练好的OD对区域可用运力预测模型中获得OD对区域可用运力预测值。通过提前预测起讫城市OD对区域的可用运力，使得相关运输机构能够提前对乘客订单与可用运力匹配，降低乘客等待时间、司机空驶里程。解决在拼车服务中车辆可用运力会受到订单产生的随机性影响，造成城内可用运力分布的不确定性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117593043A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202410060664.0
申请日：2024-01-16
Applicant: 华侨大学 , 蓝海(福建)信息科技有限公司
IPC: G06Q30/0202 , G06Q50/47 , G06F16/2458
Abstract: 本发明公开了一种城际网约车辆未来短期时刻分布估计方法、装置及设备，方法包括：实时获取城际网约车某条线路的乘客下单出行数据，构建车辆集合和两城的城际出入口；根据车辆集合构建两城的真实可用运力集合和预估可用运力集合；根据车辆出城触发两城的运力分布预估，构建两城的途中车辆集合和预出城车辆集合；根据两城的真实可用车辆集合、途中车辆集合和预出城车辆集合，更新两城的预估可用运力集合；基于两城的预估可用运力集合和途中车辆集合，可以预估未来的运力分布，提前可知车辆在未来某时刻的位置，可适用于额定容量不同的异构车型的返程预约订单的提前派单调度。本发明能有效提高城际网约车运力分布短期预估的准确性。
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公开(公告)号：CN118917642B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411412572.0
申请日：2024-10-11
Applicant: 华侨大学 , 厦门金龙联合汽车工业有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/02 , G06Q50/47
Abstract: 本发明提供一种融合专车服务和拼车服务的城际多趟往返车辆的静态调度方法、装置、设备和介质，涉及城际静态拼车调度技术领域。方法包含：S1、获取乘客的预约出行数据和车辆集合。S2、根据预约出行数据和车辆集合，以最大化普通拼车利润和最大化专车服务利润为优化目标，构建静态调度模型。S3、根据静态调度模型，采用顺序构造线路算法生成初始可行解。S4、根据静态调度模型，设置基于单向行程的邻域算子，以进行扰动。S5、根据静态调度模型，设置基于专车服务乘客的局部搜索算子，用以改善扰动。S6、根据静态调度模型、初始可行解、邻域算子和局部搜索算子，采用变邻域搜索算法进行求解，获取最优解。其中，最优解为静态调度规划。
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公开(公告)号：CN118968790A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411036565.5
申请日：2024-07-31
Applicant: 华侨大学 , 南威软件股份有限公司
Abstract: 本发明提供的基于多智能体强化学习的多交通信号灯控制方法及系统，涉及信号灯相位控制技术领域，本发明通过获取多个交叉口的路网结构与预设时段的交通数据，构建各交叉口的智能体，将相邻交叉口的上游路段出口的车流状态作为通信内容，构建多交叉口的状态通信机制；然后结合连续拥堵惩罚项构建目标奖励函数；为每个交叉口构建两个结构相同、参数不同的网络，对所有交叉口执行对应智能体的信号灯协调控制；最后采用损失函数与梯度下降法更新网络参数，直到达到最大仿真次数，得到多交叉口的信号灯相位控制策略。本发明建立了智能体之间的状态通信机制，捕捉相邻交叉口之间的动态车流特征，在实时交通数据下，能有效提升多交叉口区域的通行效率。
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公开(公告)号：CN117933102A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410335802.1
申请日：2024-03-22
Applicant: 华侨大学 , 福建三建工程有限公司
Abstract: 本发明提供的基于MKTL的多点频域振动响应预测方法、装置、设备及介质，通过用部分辅助测点的振动响应频域数据加入不同类型的噪声后，训练一个多输入多输出的神经网络振动响应预测模型作为源域的源模型，以应对实际工况条件下噪声变化多样问题的振动响应鲁棒性预测；通过两种多频率知识迁移学习MKTL形式分别结合两种源域存储机制，采用一种迁移形式结合一种源域存储机制的多源域迁移存储机制，组成四种形式并进行融合、综合对比，得到最优BP‑NN神经网络模型，辅助目标域进行训练，达到模型迁移的目的。本发明实现了多个领域知识的综合学习，克服单源域迁移存在的信息不充分问题，增强了模型的鲁棒性，有效提高模型的预测精度和效果。
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公开(公告)号：CN116862573B
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311132916.8
申请日：2023-09-05
Applicant: 华侨大学
IPC: G06Q30/0202 , G06Q30/0645 , G06Q50/30 , G06F18/214 , G06N20/20
Abstract: 本发明公开了一种基于增量训练的城际网约车短期出行需求预测方法及系统，方法包括：获取城际网约车的历史订单数据集，进行处理及选取所需字段形成初步订单数据；将初步订单数据划分为N个不同的即时单数据集和N个不同的预约单数据集；根据即时单数据集构建待测时刻，构建训练模型所需的特征，并根据所有的特征构建特征数据集，将特征数据集按比例分为训练数据集和测试数据集；基于训练数据集对短期出行需求预测模型进行训练；构建在线实时增量训练模型，将待测时刻所属日期已知的出行需求数据作为新的训练样本进行增量训练；将测试数据集输入至所述短期出行需求预测模型得到预(56)对比文件Xiangmo zhao等.“RF-BiLSTM NeuralNetwork Incorporating Attention Mechanismfor Online Ride-Hailing DemandForecasting”《.SYMMETRY-BASEL》.2023,第15卷(第3期),第1-19页.
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