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公开(公告)号：CN116128235A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310102987.7
申请日：2023-02-10
Applicant: 吉林大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06Q50/26 , G06N3/006
Abstract: 一种“光‑储‑网”协同供电下的电动公交线路车辆调度方法，本发明涉及电动公交线路车辆调度方法。本发明的目的是为了解决已有研究主要面向单独国家电网供电模式下的电动公交调度技术，没有考虑引入光伏发电、储能系统供电的影响，致使公交系统碳排放量高，公交线路电费支出高的问题。过程为：1、采集基础数据；2、定义符号；3、计算电动公交车日间与夜间充电量、充电时间；4、计算能源存储系统可用能量；5、基于建立优化模型；6、求解优化模型，输出最优排班方案，包括排班方案内每个电动公交车的充电开始时刻、充电时间、充电类型、电动公交线路耗能绿电比以及全天充电成本。本发明属于城市公共交通运营管理技术领域。
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公开(公告)号：CN115293592A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210954063.5
申请日：2022-08-10
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明提供了一种基于结构与功能的城市轨道交通网络抗毁性的评价方法，包括：首先，基于城市轨道交通网络的结构与功能将城市轨道交通网络的最大连通度、运输效率和抗毁熵作为评价指标。然后，通过建模与仿真方法评价城市轨道交通网络的抗毁性，利用Space L方法建立城市轨道交通网络模型，针对不同攻击策略仿真情景，计算抗毁性评价指标。最后，通过对比分析抗毁性评价指标，得出城市轨道交通网络抗毁性评价结论。本方法对辨析现有城市轨道交通网络运营的性能有益，能够加强城市轨道交通网络的安全运营管理，可以推动加强城市轨道交通网络安全建设，从根本上降低事故发生带来的后果的严重程度，从而保障城市轨道交通网络高效运行。
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公开(公告)号：CN119026003B
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411509907.0
申请日：2024-10-28
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F18/241 , B60W50/00 , B60W60/00 , G06F18/2415 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06F16/29 , G06N3/006
Abstract: 本发明属于道路车辆控制领域，涉及一种考虑被遮挡区域的自动驾驶汽车碰撞风险预测方法，该方法先获取周车历史轨迹，构建在线地图；之后对周车轨迹信息和在线地图进行处理获得场景嵌入向量；对于非遮挡区域，使用多层感知机生成#imgabs0#个锚点，对于遮挡区域，采取均匀分布算法生成#imgabs1#个锚点，将锚点和场景嵌入向量进行一系列处理得到锚点嵌入#imgabs2#，并通过多层感知机预测周车轨迹和锚点占用概率；最后根据预测的周车轨迹和锚点占用概率等参数计算总体碰撞风险，该方法通过对被遮挡区域的占用情况进行推断，弥补了传统风险预测方法仅依赖传感器数据的不足，有效应对临近车辆遮挡导致的视野受限问题。
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公开(公告)号：CN114462864B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202210129377.1
申请日：2022-02-11
Applicant: 吉林大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q50/40 , G06Q50/06
Abstract: 一种充电设施共享策略影响下的电动公交线路车辆调度方法，本发明涉及充电设施共享策略影响下的电动公交线路车辆调度方法。本发明的目的是为了解决现有电动公交车充电设施利用率低，电动小汽车充电矛盾突出，施行充电设施共享策略后导致现有的车辆调度方法不再适用等问题。过程为：步骤1：采集基础数据；步骤2：定义变量；步骤3：计算电动公交线路运营成本；步骤4：计算电动小汽车等待时间成本；步骤5：计算公交公司的充电收益；步骤6：基于步骤3、步骤4和步骤5构建电动公交车辆调度优化模型；步骤7：求解步骤6构建的电动公交车辆调度优化模型。本发明用于城市交通管理技术领域。
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公开(公告)号：CN114462869A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202210133344.4
申请日：2022-02-11
Applicant: 吉林大学
Abstract: 一种混合公交线路的车辆调度与驾驶人调度协同优化方法，本发明涉及混合公交线路的车辆调度与驾驶人调度协同优化方法。本发明的目的是为了解决原有的调度方法所导致的公交企业运营管理不便、公交服务可靠性差、系统总成本增加等问题。过程为：步骤1：采集混合公交线路基础运行数据；步骤2：定义符号；步骤3：基于步骤1和步骤2建立上层优化模型；步骤4：基于步骤1和步骤2建立下层优化模型；步骤5：求解双层多目标规划问题，所述双层多目标规划问题为上层优化模型和下层优化模型。本发明用于城市公共交通运营管理技术领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114462869B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202210133344.4
申请日：2022-02-11
Applicant: 吉林大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q50/40 , G06N3/006
Abstract: 一种混合公交线路的车辆调度与驾驶人调度协同优化方法，本发明涉及混合公交线路的车辆调度与驾驶人调度协同优化方法。本发明的目的是为了解决原有的调度方法所导致的公交企业运营管理不便、公交服务可靠性差、系统总成本增加等问题。过程为：步骤1：采集混合公交线路基础运行数据；步骤2：定义符号；步骤3：基于步骤1和步骤2建立上层优化模型；步骤4：基于步骤1和步骤2建立下层优化模型；步骤5：求解双层多目标规划问题，所述双层多目标规划问题为上层优化模型和下层优化模型。本发明用于城市公共交通运营管理技术领域。
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公开(公告)号：CN114444965B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202210129401.1
申请日：2022-02-11
Applicant: 吉林大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/26 , G06Q50/40
Abstract: 一种单车场多线路电动公交车协同调度方法，本发明涉及单车场多线路电动公交车协同调度方法。本发明的目的是为了解决现有同一批次购入的电动公交车的使用寿命不同的问题。过程为：一：同一始发站的I条线路配备有K辆电动公交车，每天共需运行N个班次；二：班次n的行程时间是一个随机变量；三：计算充电等待时间和充电服务时间；四：计算班次编号en结束后的充电费用；五：计算电动公交车行程的能耗；六：计算运行强度差异；七：建立机会约束规划模型；八：目标函数转化；九：将机会约束规划模型转变为确定性模型；十：对确定性模型进行求解；十一：输出确定性模型的最优解。本发明用于电动公交车运营调度领域。
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公开(公告)号：CN116383678B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202211578800.2
申请日：2022-12-05
Applicant: 吉林大学
Abstract: 一种营运客车异常变速行为常发性路段识别方法，本发明涉及营运客车异常变速行为常发性路段识别方法。本发明的目的是为了解决已有交通安全隐患路段排查方法属于事故发生后的统计分析，尚未在事故发生之前对隐患路段进行识别、预警，经济成本高、精度低的问题。一种营运客车异常变速行为常发性路段识别方法具体过程为：步骤1.基础数据采集；步骤2.坐标纠偏；步骤3.基础数据计算；步骤4.异常变速行为识别；步骤5.常发性异常变速路段识别。本发明属于公共交通运营管理技术领域。
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公开(公告)号：CN114444965A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210129401.1
申请日：2022-02-11
Applicant: 吉林大学
Abstract: 一种单车场多线路电动公交车协同调度方法，本发明涉及单车场多线路电动公交车协同调度方法。本发明的目的是为了解决现有同一批次购入的电动公交车的使用寿命不同的问题。过程为：一：同一始发站的I条线路配备有K辆电动公交车，每天共需运行N个班次；二：班次n的行程时间是一个随机变量；三：计算充电等待时间和充电服务时间；四：计算班次编号en结束后的充电费用；五：计算电动公交车行程的能耗；六：计算运行强度差异；七：建立机会约束规划模型；八：目标函数转化；九：将机会约束规划模型转变为确定性模型；十：对确定性模型进行求解；十一：输出确定性模型的最优解。本发明用于电动公交车运营调度领域。
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公开(公告)号：CN119026003A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411509907.0
申请日：2024-10-28
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F18/241 , B60W50/00 , B60W60/00 , G06F18/2415 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06F16/29 , G06N3/006
Abstract: 本发明属于道路车辆控制领域，涉及一种考虑被遮挡区域的自动驾驶汽车碰撞风险预测方法，该方法先获取周车历史轨迹，构建在线地图；之后对周车轨迹信息和在线地图进行处理获得场景嵌入向量；对于非遮挡区域，使用多层感知机生成#imgabs0#个锚点，对于遮挡区域，采取均匀分布算法生成#imgabs1#个锚点，将锚点和场景嵌入向量进行一系列处理得到锚点嵌入#imgabs2#，并通过多层感知机预测周车轨迹和锚点占用概率；最后根据预测的周车轨迹和锚点占用概率等参数计算总体碰撞风险，该方法通过对被遮挡区域的占用情况进行推断，弥补了传统风险预测方法仅依赖传感器数据的不足，有效应对临近车辆遮挡导致的视野受限问题。
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