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公开(公告)号:CN118968801B
公开(公告)日:2024-12-27
申请号:CN202411456591.3
申请日:2024-10-18
Applicant: 吉林大学
IPC: G08G1/0968 , G08G1/048
Abstract: 本发明适用于应急管理技术领域,提供了一种基于重点影响路段识别的清雪车辆作业路径规划方法,包括:首先,通过分析路段强度、边介数、兴趣点影响度以及积雪对路段车辆总通行时间的影响,识别出降雪条件下的城市重点影响路段。然后建立清雪车辆路径规划模型,将初始的重点影响路段集输入到该模型中,生成清雪车辆的初始作业路径。在清雪过程中,适时地更新路网的交通状态信息,包括路面积雪情况和交通流量变化。根据更新后的路网信息重新评估并更新重点影响路段集。将新确定的重点影响路段集输入到清雪车辆路径规划模型中,以获得更新后的清雪车辆作业路径。本发明提高了城市雪灾应急响应能力,确保交通迅速恢复正常并保障公众出行安全。
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公开(公告)号:CN118968801A
公开(公告)日:2024-11-15
申请号:CN202411456591.3
申请日:2024-10-18
Applicant: 吉林大学
IPC: G08G1/0968 , G08G1/048
Abstract: 本发明适用于应急管理技术领域,提供了一种基于重点影响路段识别的清雪车辆作业路径规划方法,包括:首先,通过分析路段强度、边介数、兴趣点影响度以及积雪对路段车辆总通行时间的影响,识别出降雪条件下的城市重点影响路段。然后建立清雪车辆路径规划模型,将初始的重点影响路段集输入到该模型中,生成清雪车辆的初始作业路径。在清雪过程中,适时地更新路网的交通状态信息,包括路面积雪情况和交通流量变化。根据更新后的路网信息重新评估并更新重点影响路段集。将新确定的重点影响路段集输入到清雪车辆路径规划模型中,以获得更新后的清雪车辆作业路径。本发明提高了城市雪灾应急响应能力,确保交通迅速恢复正常并保障公众出行安全。
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公开(公告)号:CN117252321A
公开(公告)日:2023-12-19
申请号:CN202311458066.0
申请日:2023-11-04
Applicant: 吉林大学
IPC: G06Q10/047 , G06Q10/0631 , G06Q50/30 , G06F17/18
Abstract: 本发明提供一种基于需求预测的动态移动治超车路径规划方法及系统,包括:第一步,对历史治超数据进行处理;第二步,构建治超需求预测模型,将包含时间信息和空间信息的货车时空特征矩阵输入治超需求预测模型,预测出下个时间切片的货车流量,进而确定治超需求点的更替;第三步,将治超需求点带入以下个时间切片治超车巡逻距离成本和时间窗惩罚成本最小为目标的治超车巡游路径规划模型,得到治超区域内的动态治超车巡游路径。本方法对现阶段超载超限治理主要依靠固定式治超站进行改进,有效避免超限货车绕行躲避治超站,提高了治超效率和治超效果并减少成本,减少了超载超限的危害。
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