-
公开(公告)号：CN108491932A
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201810094927.4
申请日：2018-01-31
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明提供了一种城市公交多源数据时间误差消除方法，通过数据处理手段自动校正车辆自动报站系统(AVL)数据以及乘客刷卡(AFC)数据间存在的时间同步误差，该方法提取每一辆车的AVL数据与AFC数据，分别延拓为两路离散时间信号序列，在用户设定的时间误差搜索范围内求取两信号序列的时域互相关序列，提取取互相关极大值时对应的时间推移量，即为时间误差的实际值；本发明同时提供了一种输入数据的无损压缩方案，保证识别精度的前提下极大地提高了处理效率。本方法不需要对现有公交车载数据采集系统进行升级改进，且计算精度可控，有效提升了城市公交客流时空分布特征研究的数据有效性。
-
公开(公告)号：CN100456335C
公开(公告)日：2009-01-28
申请号：CN200610122680.X
申请日：2006-10-12
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明提供一种基于交通流相特征的城市交通系统状态可视化评价方法，包括下述步骤：A、在特定道路截面采集持续时间不低于三个月的实时信号波形，构造交通流状态参量；B、对交通流状态参量进行信号滤波，以获得交通流的样本总体；C、计算样本总体中所有样本的平均值和标准差，并以标准差与平均值的比值作为样本离散系数；D、依据交通流多维状态参量强聚集性特征，构造和优化用于评价的标准特征相平面图；E、将交通系统的历史数据、当前数据及预测数据置于标准相图上，直观地判别交通系统的运行状态和变化趋势。本发明方法可用于利用交通实时数据分析进行的各种交通工程技术活动，具有直观明了，易于应用，判断准确性高，适用范围广的优点。
-
公开(公告)号：CN101046919A
公开(公告)日：2007-10-03
申请号：CN200610122680.X
申请日：2006-10-12
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明提供一种基于交通流相特征的城市交通系统状态可视化评价方法，包括下述步骤：A.在特定道路截面采集持续时间不低于三个月的实时信号波形，构造交通流状态参量；B.对交通流状态参量进行信号滤波，以获得交通流的样本总体；C.计算样本总体中所有样本的平均值和标准差，并以标准差与平均值的比值作为样本离散系数；D.依据交通流多维状态参量强聚集性特征，构造和优化用于评价的标准特征相平面图；E.将交通系统的历史数据、当前数据及预测数据置于标准相图上，直观地判别交通系统的运行状态和变化趋势。本发明方法可用于利用交通实时数据分析进行的各种交通工程技术活动，具有直观明了，易于应用，判断准确性高，适用范围广的优点。
-
公开(公告)号：CN118629218B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411116648.5
申请日：2024-08-15
Applicant: 华南理工大学
IPC: G08G1/01 , G06Q10/04 , G06Q50/40 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F18/23213
Abstract: 本发明公开了一种基于多层复杂网络和多头自注意力机制的交通量预测方法，该方法包括获取节点交通量；构建多层复杂网络，计算节点的特征值序列，所述多层复杂网络包括结构网、权重网、起点‑终点网以及通行时间网；依据特征值序列对周围节点进行权重Kmeans聚类，划分交通小区并将节点交通量转换为小区交通量；将待预测的节点交通量通过交通小区进行转换，输入训练好的自注意力机制预测网络进行路段交通量预测。本发明基于多层复杂网络提取节点的特征值序列并通过权重聚类形成交通小区，采用自注意力机制进行交通量预测，充分考虑交通的时空相关性，保证交通小区的同质性，从而提升模型预测的准确度，且仅需少量数据的训练即可达到预测精度。
-
公开(公告)号：CN108960684A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810941450.9
申请日：2018-08-17
Applicant: 华南理工大学
CPC classification number: G06Q10/0639 , G06Q50/30
Abstract: 本发明公开了一种基于不完全轨迹片段的公交乘客出行链挖掘方法，该方法整合乘客在公交系统中零散的轨迹片段，形成出行拓扑关系图，并借助改进的深度优先算法得到乘客在公交系统中的闭合出行链，并给出了乘客不闭合的出行轨迹片段、闭合出行链以及进行关联的方法。本发明的方法可从当前各大城市公交系统严重碎片化的轨迹片段中还原出乘客的闭合出行链，有利于从个体的角度分析乘客的出行特征与行为规律。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106897955A
公开(公告)日：2017-06-27
申请号：CN201710060059.3
申请日：2017-01-24
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种基于公交OD数据的公交换乘识别方法，步骤包括：提取单个乘客一天的公交OD数据，按时间先后进行排序；判断当天乘客相邻两条记录的线路号是否相同；求当前一次乘车的下车站点与下一次乘车的上车站点间的步行距离，并将步行距离与步行换乘距离阈值进行比较；计算相邻两次乘车记录间的迂回系数，并将迂回系数与迂回系数阈值进行比较；判定OD集合是否属于任一线路的站点集合；确定乘客在下一个上车站点的站台候车时间；确定乘客的最大候车时间阈值；进行公交换乘识别。本发明考虑因素全面，包括时间及空间方面，便于计算与实际操作，实用性强，提高了公交换乘识别的准确率，且为后面的公交换乘系统的优化提供丰富、及时的决策依据。
-
公开(公告)号：CN106874432A
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201710059434.2
申请日：2017-01-24
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种公共交通乘客出行时空轨迹提取方法，融合全样本乘客乘车记录与车辆运行记录的数据资源，在连续出行链法的基础上，从每一名乘客每天的公交站点轨迹相似性分析入手，提取相似出行日，构建统计样本空间挖掘乘客活动规律，借助贝叶斯估计法，更为合理、准确的提取一票制公交乘客刷卡乘车记录的下车站点，从缺失的信息中还原乘客的出行轨迹。本发明方法可充分利用全样本刷卡数据中的隐含的乘客个体活动规律，合理的推断出每一个乘客的刷卡下车站点，有利于后续公交线网断面流量统计和数据挖掘。
-
公开(公告)号：CN108491932B
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN201810094927.4
申请日：2018-01-31
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明提供了一种城市公交多源数据时间误差消除方法，通过数据处理手段自动校正车辆自动报站系统(AVL)数据以及乘客刷卡(AFC)数据间存在的时间同步误差，该方法提取每一辆车的AVL数据与AFC数据，分别延拓为两路离散时间信号序列，在用户设定的时间误差搜索范围内求取两信号序列的时域互相关序列，提取取互相关极大值时对应的时间推移量，即为时间误差的实际值；本发明同时提供了一种输入数据的无损压缩方案，保证识别精度的前提下极大地提高了处理效率。本方法不需要对现有公交车载数据采集系统进行升级改进，且计算精度可控，有效提升了城市公交客流时空分布特征研究的数据有效性。
-
公开(公告)号：CN111581538A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010276712.1
申请日：2020-04-10
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F16/9537 , G07B15/02 , G07C5/08
Abstract: 本发明提供一种基于高速公路收费数据的高速交通流状态推断方法，包含以下步骤：根据收费数据中的出入口与标识站信息，还原车辆行驶路径；分解车辆运行状态并求取每辆车辆在主线上的平均速度；求取各路段交通流量；计算各路段内所有车辆的平均速度；结合各路段的交通流量和各路段内所有车辆的平均速度推断交通流状态。利用收费数据还原了车辆的行驶路径情况，然后根据行驶里程与时间推测车辆的位置信息，得到所有车辆的不同时段不同路段的位置情况，从而推断出高速公路网上的交通流状态。本发明考虑了匝道、互通等情况，减少了因收费数据的局限性所产生的误差，从而能够得到更加准确的交通流状态。
-
公开(公告)号：CN105574137B
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201510937332.7
申请日：2015-12-15
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明提供了一种基于公共交通多源数据融合的IC卡刷卡站点匹配方法，其特征在于：融合刷卡系统和GPS行车记录系统的数据资源，基于自适应随机搜索算法获取最佳时间推移量，以消除刷卡系统与GPS行车记录系统之间的时间差，从而实现IC卡刷卡站点匹配。该IC卡刷卡站点匹配方法既不需要调整和更改设备也不需要添加设备，运算量少，运算速度快，可有效实现IC卡号与刷卡发生站点相互匹配，有利于客流量统计和数据挖掘。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
20
records
(took 0.018 seconds)
