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公开(公告)号：CN118014135B
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202410153926.8
申请日：2024-02-02
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明的基于动态时空超图表示学习的城市峰时需求预测方法，所述方法包括如下步骤：S1、搜集和清洗城市峰时OD需求预测数据；S2、构建时空动态加权超图；S3、构建城市峰时OD需求预测模型，完成城市峰时需求预测。本发明通过多维度的数据融合和特征化处理，实现了对城市交通流时空特性的深层次表征。与现有技术相比，本发明在捕捉和表示复杂时空依赖关系方面表现出更高的精确度。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN119132058A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411404228.7
申请日：2024-10-10
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G08G1/01 , G08G1/0968
Abstract: 本发明的城市动态绿波带自主规划方法，包括步骤1、进行数据的准备和预处理；步骤2、对动态直连基础绿波路径进行计算；步骤3、对动态补充基础绿波路径进行计算；步骤4、延伸两种动态基础绿波路径，得到城市动态绿波带自主规划结果。本发明通过整合实时或预测的交通数据，使得规划过程自动规避封闭路段、事故点、施工区域和拥堵路段。这一功能确保了本发明在各种复杂和突发交通状况下的持续有效性，从而维持路网的整体通行能力，避免因封闭路段失效而引发绿波带失效，甚至造成交通混乱。
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公开(公告)号：CN118015831B
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202410153903.7
申请日：2024-02-02
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明的面向通勤需求的城市路网动态交通分区方法，所述方法包括如下步骤：S1、准备数据并对其预处理；S2、基于社区探测算法对通勤POI聚类；S3、基于社区探测算法对城市路网动态交通分区。本发明仅在交通管理的路网上进行交通分区划分，有效地简化了交通分区的内容。这种简化使得交通分区更加集中于城市交通管理的核心部分，即城市路网，从而提高了交通分区的效率和实用性。
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公开(公告)号：CN118015831A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410153903.7
申请日：2024-02-02
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明的面向通勤需求的城市路网动态交通分区方法，所述方法包括如下步骤：S1、准备数据并对其预处理；S2、基于社区探测算法对通勤POI聚类；S3、基于社区探测算法对城市路网动态交通分区。本发明仅在交通管理的路网上进行交通分区划分，有效地简化了交通分区的内容。这种简化使得交通分区更加集中于城市交通管理的核心部分，即城市路网，从而提高了交通分区的效率和实用性。
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公开(公告)号：CN118014135A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410153926.8
申请日：2024-02-02
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明的基于动态时空超图表示学习的城市峰时需求预测方法，所述方法包括如下步骤：S1、搜集和清洗城市峰时OD需求预测数据；S2、构建时空动态加权超图；S3、构建城市峰时OD需求预测模型，完成城市峰时需求预测。本发明通过多维度的数据融合和特征化处理，实现了对城市交通流时空特性的深层次表征。与现有技术相比，本发明在捕捉和表示复杂时空依赖关系方面表现出更高的精确度。
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