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公开(公告)号：CN109670540B
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN201811474704.7
申请日：2018-12-04
Applicant: 华南理工大学 , 广州现代产业技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于kNN算法的客运枢纽区域驻留人数变化趋势短时预测方法，该方法如下：通过检测系统实时获取客运枢纽区域驻留情况数据；根据待预测日的日期特性，选取与待预测日相似的m个历史样本作为预测的样本空间；对历史样本中的异常数据和噪声进行预处理；确定待预测日和历史样本对应待预测时间段的特征空间，计算历史样本与待预测日在特征空间上数据的增量比标准差，找出增量比标准差最小的k天数据作为k邻近样本；计算k邻近样本的增量比系数，根据增量比系数预测区域驻留人数变化趋势；以当前区域驻留人数为基准，计算区域驻留人数短时预测值。本发明能利用历史数据精准预测短时区域驻留人数变化趋势，从而基于当前区域驻留人数计算得到较高精度的短时区域驻留人数预测结果。本发明适用于智能交通领域。
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公开(公告)号：CN109635859A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811474742.2
申请日：2018-12-04
Applicant: 华南理工大学 , 广州现代产业技术研究院
CPC classification number: G06K9/6276 , G06Q10/04 , G06Q50/30
Abstract: 本发明公开了一种基于数值和趋势k近邻的客运枢纽区域驻留人数组合预测方法，该方法如下：实时获取区域驻留情况数据；根据待预测天的日期特性确定样本空间；根据欧氏距离选择数值相似的k邻近样本，计算得到基于数值相似性的区域驻留人数预测结果曲线；根据增量比标准差选择趋势相似的k邻近样本，计算得到基于趋势相似性的区域驻留人数预测结果曲线；根据时变权重系数，计算得到待预测天区域驻留人数组合预测曲线。本发明综合数值预测与趋势预测的特点，可以保证较长时段的区域驻留人数预测精度，为客运枢纽的资源分配、车辆调度、预警通知、客流控制和安全保障提供可靠依据，能够协助客运枢纽进行实时有效管理，提高服务质量。本发明适用于智能交通领域。
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公开(公告)号：CN109670540A
公开(公告)日：2019-04-23
申请号：CN201811474704.7
申请日：2018-12-04
Applicant: 华南理工大学 , 广州现代产业技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于kNN算法的客运枢纽区域驻留人数变化趋势短时预测方法，该方法如下：通过检测系统实时获取客运枢纽区域驻留情况数据；根据待预测日的日期特性，选取与待预测日相似的m个历史样本作为预测的样本空间；对历史样本中的异常数据和噪声进行预处理；确定待预测日和历史样本对应待预测时间段的特征空间，计算历史样本与待预测日在特征空间上数据的增量比标准差，找出增量比标准差最小的k天数据作为k邻近样本；计算k邻近样本的增量比系数，根据增量比系数预测区域驻留人数变化趋势；以当前区域驻留人数为基准，计算区域驻留人数短时预测值。本发明能利用历史数据精准预测短时区域驻留人数变化趋势，从而基于当前区域驻留人数计算得到较高精度的短时区域驻留人数预测结果。本发明适用于智能交通领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109635859B
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN201811474742.2
申请日：2018-12-04
Applicant: 华南理工大学 , 广州现代产业技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于数值和趋势k近邻的客运枢纽区域驻留人数组合预测方法，该方法如下：实时获取区域驻留情况数据；根据待预测天的日期特性确定样本空间；根据欧氏距离选择数值相似的k邻近样本，计算得到基于数值相似性的区域驻留人数预测结果曲线；根据增量比标准差选择趋势相似的k邻近样本，计算得到基于趋势相似性的区域驻留人数预测结果曲线；根据时变权重系数，计算得到待预测天区域驻留人数组合预测曲线。本发明综合数值预测与趋势预测的特点，可以保证较长时段的区域驻留人数预测精度，为客运枢纽的资源分配、车辆调度、预警通知、客流控制和安全保障提供可靠依据，能够协助客运枢纽进行实时有效管理，提高服务质量。本发明适用于智能交通领域。
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公开(公告)号：CN110689737B
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN201910942965.5
申请日：2019-09-30
Applicant: 华南理工大学
IPC: G08G1/07
Abstract: 本发明公开了寻求最大双向绿波带宽的干道协调相位绿灯时间优化方法，包括以下步骤：S1、确定交叉口基本信号配时；S2、确定信号配时参数公共信号周期与交叉口相位相序；S3、根据各个交叉口上下行方向协调相位的最小绿灯时间及其偏移绿灯时间，计算协调方向的基础绿波带宽；S4、调整瓶颈交叉口绿灯时间，分方向分析瓶颈交叉口的位置，根据瓶颈交叉口所处的位置以及数量，逐秒分配绿灯时间；S5、根据非对称放行方式下的数解法，选取相位差基准点，计算得到交叉口相位差；S6、获取最大双向绿波带宽设计方案。本发明实现了对上行与下行方向协调相位绿灯时间的优化，为获得最大双向绿波带宽协调控制方案提供了一种优化设计方法。
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公开(公告)号：CN110689737A
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201910942965.5
申请日：2019-09-30
Applicant: 华南理工大学
IPC: G08G1/07
Abstract: 本发明公开了寻求最大双向绿波带宽的干道协调相位绿灯时间优化方法，包括以下步骤：S1、确定交叉口基本信号配时；S2、确定信号配时参数公共信号周期与交叉口相位相序；S3、根据各个交叉口上下行方向协调相位的最小绿灯时间及其偏移绿灯时间，计算协调方向的基础绿波带宽；S4、调整瓶颈交叉口绿灯时间，分方向分析瓶颈交叉口的位置，根据瓶颈交叉口所处的位置以及数量，逐秒分配绿灯时间；S5、根据非对称放行方式下的数解法，选取相位差基准点，计算得到交叉口相位差；S6、获取最大双向绿波带宽设计方案。本发明实现了对上行与下行方向协调相位绿灯时间的优化，为获得最大双向绿波带宽协调控制方案提供了一种优化设计方法。
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公开(公告)号：CN106408957B
公开(公告)日：2018-10-30
申请号：CN201611023279.0
申请日：2016-11-21
Applicant: 华南理工大学
IPC: G08G1/07
Abstract: 本发明公开了一种基于通行需求平衡的交叉口相位时间分配方法，包括以下步骤：1)列出所有总时长已知且通行时间待分配的车流组合；2)计算步骤1)中各车流组合所需的最短通行时间；3)计算各车流组合的总时长与最短通行时间之间的商值；4)选取商值最小的车流组合，进行通行时间与相位时间的分配；5)判断是否所有车流的通行时间均已确定，若是，则交叉口相位时间分配完毕；若否，则返回步骤1)，进入下一轮的车流通行时间与相位时间分配。本发明充分考虑了所有的关键车流与非关键车流、独立相位车流与跨相位车流的通行需求，给出了一种程序化的交叉口信号相位时间分配方法，实现了对跨相位车流与非关键车流的通行时间优化。
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公开(公告)号：CN106408957A
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201611023279.0
申请日：2016-11-21
Applicant: 华南理工大学
IPC: G08G1/07
CPC classification number: G08G1/07
Abstract: 本发明公开了一种基于通行需求平衡的交叉口相位时间分配方法，包括以下步骤：1)列出所有总时长已知且通行时间待分配的车流组合；2)计算步骤1)中各车流组合所需的最短通行时间；3)计算各车流组合的总时长与最短通行时间之间的商值；4)选取商值最小的车流组合，进行通行时间与相位时间的分配；5)判断是否所有车流的通行时间均已确定，若是，则交叉口相位时间分配完毕；若否，则返回步骤1)，进入下一轮的车流通行时间与相位时间分配。本发明充分考虑了所有的关键车流与非关键车流、独立相位车流与跨相位车流的通行需求，给出了一种程序化的交叉口信号相位时间分配方法，实现了对跨相位车流与非关键车流的通行时间优化。
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