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公开(公告)号：CN114707690A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210110410.6
申请日：2022-01-29
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种计及需求响应的电动汽车充电负荷预测方法及装置，方法包括以下步骤：依据需求侧的激励因素和电动汽车的充电行为，将电动汽车充电桩所在区域划分为住宅区、工作区及公共区；分析预测日特征，提取相应区域的负荷数据、需求响应信号数据及气象、交通数据，对各指标标准化处理，利用灰色关联度选取相似日；在住宅区、工作区的电动汽车主要受价格激励影响，利用支持向量机进行预测；在公共区的电动汽车根据需求响应计划的可预知性，对充电桩负荷在不同层面进行小波分解，得到季节性基础负荷部分和需求响应为主体负荷部分，对分解后的两部分负荷分别利用时间序列模型和灰色马尔可夫模型预测，两部分预测结果叠加得到公共区总负荷。
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公开(公告)号：CN105307232B
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201510777127.9
申请日：2015-11-13
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04W40/20
Abstract: 本发明公开了一种车载自组织网络的基于连通概率的路由优化方法，该方法首先由源节点所在的网关计算相应网络中的各个车道上的连通概率，然后通过网关之间的相互通信选择一条连通概率最高的路径，并将所选路径中的网关的id号记录下来，添加到待传数据包的首部，等待数据包进行实际传输。路径选择好之后就进入实际的数据包转发过程，本发明提出了基于优先级的下一跳选择机制，对比与原来的贪婪算法，此机制减少了回退机率，大大提高了路由的有效性。
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公开(公告)号：CN106900026B
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201710181960.6
申请日：2017-03-24
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于网络连通的路由骨干路径的选择方法，具体包括：步骤1：网关根据管辖范围内的车辆位置信息计算源到目的节点的协助连通概率；步骤2：网关计算端到端的时延d；步骤3：网关计算路由跳数H；步骤4：网关计算误码率BER；步骤5：将协助连通概率当做目标函数，将时延、跳数、误码率作为约束条件，形成一个最优化问题；步骤6：利用路由基因算法得到最优解，即主干路由；步骤7：将最优解加到数据包的首部；步骤8：如果QoS要求的端到端的时延d、路由跳数H和误码率BER相应的阈值Dth、Hth、BERth不变，则返回步骤7，否则返回步骤1。本发明提出的这种基于十字路口的路由机制以较高的网络连通概率保证了传输时延、误码率等QoS指标。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114707690B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202210110410.6
申请日：2022-01-29
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F17/13 , G06F17/16 , G06F18/214 , H02J3/00
Abstract: 本发明涉及一种计及需求响应的电动汽车充电负荷预测方法及装置，方法包括以下步骤：依据需求侧的激励因素和电动汽车的充电行为，将电动汽车充电桩所在区域划分为住宅区、工作区及公共区；分析预测日特征，提取相应区域的负荷数据、需求响应信号数据及气象、交通数据，对各指标标准化处理，利用灰色关联度选取相似日；在住宅区、工作区的电动汽车主要受价格激励影响，利用支持向量机进行预测；在公共区的电动汽车根据需求响应计划的可预知性，对充电桩负荷在不同层面进行小波分解，得到季节性基础负荷部分和需求响应为主体负荷部分，对分解后的两部分负荷分别利用时间序列模型和灰色马尔可夫模型预测，两部分预测结果叠加得到公共区总负荷。
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公开(公告)号：CN117854285B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410262034.1
申请日：2024-03-07
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G08G1/01 , G08G1/048 , G08G1/052 , G08G1/065 , G06F18/214 , G06F18/23213 , G06F18/241 , G06F18/2433 , G06F18/25
Abstract: 本发明提供一种顾及城市水文和交通流特征的暴雨积水路段识别方法，涉及积水道路检测技术领域，方法包括：通过目标城市的各项数据，确定积水时空数据集；根据地理和交通数据，确定汇水区并确定其为水文响应单元以及确定交通小区并确定其为交通响应单元；对路网数据提取路段对象，获得路段对象并进行标识属性赋值；根据各个响应单元和路段对象，构建层次化数据模型；根据层次化数据模型，对积水时空数据集进行属性筛选获得目标积水时空数据集；根据积水敏感路段评价模型，对目标积水时空数据集进行特征向量划分；将特征向量输入积水敏感路段动态检测器，确定积水敏感路段并绘制对应的积水敏感道路分布图。旨在提高积水敏感路段识别准确性和效率。
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公开(公告)号：CN117854285A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410262034.1
申请日：2024-03-07
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G08G1/01 , G08G1/048 , G08G1/052 , G08G1/065 , G06F18/214 , G06F18/23213 , G06F18/241 , G06F18/2433 , G06F18/25
Abstract: 本发明提供一种顾及城市水文和交通流特征的暴雨积水路段识别方法，涉及积水道路检测技术领域，方法包括：通过目标城市的各项数据，确定积水时空数据集；根据地理和交通数据，确定汇水区并确定其为水文响应单元以及确定交通小区并确定其为交通响应单元；对路网数据提取路段对象，获得路段对象并进行标识属性赋值；根据各个响应单元和路段对象，构建层次化数据模型；根据层次化数据模型，对积水时空数据集进行属性筛选获得目标积水时空数据集；根据积水敏感路段评价模型，对目标积水时空数据集进行特征向量划分；将特征向量输入积水敏感路段动态检测器，确定积水敏感路段并绘制对应的积水敏感道路分布图。旨在提高积水敏感路段识别准确性和效率。
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公开(公告)号：CN106900026A
公开(公告)日：2017-06-27
申请号：CN201710181960.6
申请日：2017-03-24
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于网络连通的路由骨干路径的选择方法，具体包括：步骤1：网关根据管辖范围内的车辆位置信息计算源到目的节点的协助连通概率；步骤2：网关计算端到端的时延d；步骤3：网关计算路由跳数H；步骤4：网关计算误码率BER；步骤5：将协助连通概率当做目标函数，将时延、跳数、误码率作为约束条件，形成一个最优化问题；步骤6：利用路由基因算法得到最优解，即主干路由；步骤7：将最优解加到数据包的首部；步骤8：如果QoS要求的端到端的时延d、路由跳数H和误码率BER相应的阈值Dth、Hth、BERth不变，则返回步骤7，否则返回步骤1。本发明提出的这种基于十字路口的路由机制以较高的网络连通概率保证了传输时延、误码率等QoS指标。
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公开(公告)号：CN105307232A
公开(公告)日：2016-02-03
申请号：CN201510777127.9
申请日：2015-11-13
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04W40/20
Abstract: 本发明公开了一种车载自组织网络的基于连通概率的路由优化方法，该方法首先由源节点所在的网关计算相应网络中的各个车道上的连通概率，然后通过网关之间的相互通信选择一条连通概率最高的路径，并将所选路径中的网关的id号记录下来，添加到待传数据包的首部，等待数据包进行实际传输。路径选择好之后就进入实际的数据包转发过程，本发明提出了基于优先级的下一跳选择机制，对比与原来的贪婪算法，此机制减少了回退机率，大大提高了路由的有效性。
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