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公开(公告)号：CN118736841B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411218077.6
申请日：2024-09-02
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于城市交通规划和智能交通系统的技术领域，涉及一种基于交叉口转向流量的动态OD反推方法，旨在提升城市交通规划的精确度和效率。该方法通过在每一条有向路段中打断并添加节点，模拟了真实交通流量的发生与吸引过程，从而显著提高了OD反推的准确性。与传统的基于路段端点设置OD点的方法相比，本发明能够更精细地反映交通流量的实际情况。在技术实现上，本方法对交叉口网络的拓扑结构进行了优化，将转向流量的约束成功转化为对路段流量的约束，使得现有的OD反推算法软件能够直接利用转向流量数据进行分析。通过DTALite软件的应用，本发明能够在仿真环境中模拟和优化交通流量，进而为城市交通规划提供有力的数据支持。
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公开(公告)号：CN118711393A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202411181984.8
申请日：2024-08-27
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于智慧交通信号控制技术领域，具体为一种基于多类型决策空间的网络级交通信号控制分层优化方法。本发明方法构建分层优化模型，并通过相位层、周期时长层、绿信比层三个层级分别依次进行求解。具体而言：相位层通过设计高效的相位结构保障通行权的科学分配并对整个道路网络交叉口间交通流向进行协调优化；在相位层确定的相位结构和相位差的基础上，周期时长层获得最佳的公共周期时长，以网络整体性能为目标，从通行权周转的角度使得周时长能够满足通行需求又不至产生过大延误；绿信比层以网络整体性能为目标，在相位层和周期时长层确定的基础上，更加精细化地实现各个相位的通行需求与通行时间的合理匹配。
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公开(公告)号：CN110210667B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN201910467659.0
申请日：2019-05-31
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于变尺度地理加权回归模型的O‑D时空分布预测方法，属于城市交通规划及管理和智能交通系统的技术领域。加入建成环境作为O‑D时空分布的解释变量，并通过案例证明了建成环境对于O‑D时空分布的解释性；给出了一种量化城市建成环境对O‑D时空分布的空间异质性影响方法。本发明的效果和益处是解释了建成环境对O‑D时空分布影响的空间异质性影响，并给出了一套适用于不同尺度交通小区的量化分析方法，能够提高城市O‑D时空分布预测结果的精度。
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公开(公告)号：CN114970058A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210513971.0
申请日：2022-05-12
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于智能交通信号控制的技术领域，具体为一种基于信赖域贝叶斯的大规模网络信号控制优化方法。该方法主要包含模型准备，信赖域贝叶斯优化和终止迭代三部分内容。其中，模型准备部分主要是构建大规模信号控制优化模型，获取先验训练集以及初始化信赖域；信赖域贝叶斯优化部分是基于模型准备部分得到先验数据集优化得到下一批采样点(多组信号配时方案)，并将结果输入至微观交通仿真模型中运行得到多组交通评价目标函数值，之后通过终止迭代部分判断迭代是否终止优化。
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公开(公告)号：CN105185128B
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201510502720.2
申请日：2015-08-16
Applicant: 大连理工大学
IPC: G08G1/07
Abstract: 本发明涉及一种基于交叉口左转专用相位的行人过街信号控制方法，属于城市交通道路管理与控制的技术领域。针对上下游交叉口间具有较长的路段，在不影响主体车流的前提下，在长路段中间设置信号控制的行人二次过街护栏设施，指导护栏的开闭信号时间与上下游交叉口实行信号协调，根据现行道路条件、行人条件进行时间修正，护栏的开闭模式与上下游信号相位相关。本发明通过对安全岛隔离护栏进行控制，限制行人过街行为，取消机动车信号灯，仅设置行人过街控制信号和护栏的开闭来指导行人有序过街，保证行人安全，减小行人的违法行为对机动车造成的影响，降低发生交通事故的几率。该行人过街设施设置在长路段中间，有效降低行人的过街时间和绕行距离。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118182493A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410294590.7
申请日：2024-03-15
Applicant: 大连理工大学
IPC: B60W40/10 , B60W30/165 , B60W50/00 , G06F30/20 , G06F111/06
Abstract: 本发明属于智能网联车辆驾驶技术领域，涉及一种智能网联环境下基于加速度反馈的车辆跟驰模型构建方法，包括：步骤1、构建基于加速度反馈的跟驰后车速度预测模块；步骤2、构建智能网联环境下的AF‑IDM模型；步骤3、使用模拟退火算法对AF‑IDM模型参数进行标定；步骤4、使用AF‑IDM模型预测跟驰后车的行驶状态。步骤1对传统IDM模型中的自由流速度参数进行替换可以得到步骤2中AF‑IDM模型的形式，步骤3为基于跟驰对数据集对步骤2中模型参数进行标定，步骤4为使用步骤3中参数标定的结果代入到AF‑IDM模型中，并使用完整的AF‑IDM模型对跟驰后车运动状态进行预测。
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公开(公告)号：CN117334057A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311415686.6
申请日：2023-10-30
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于交通流量估计领域，涉及一种基于浮动车数据的全区域路段交通流量估计方法。本发明首先基于路段信息调查，对全区域路段进行分类，并确定参考路段与非参考路段；然后使用雷达采集参考路段的流量，使用浮动车法采集全区域路段的自由流速度以及实时平均速度；最后选取各参考路段，基于上述采集到的流量数据和浮动车数据，标定该类路段单一车道上的阻塞密度，并使用上述阻塞密度和浮动车数据，估计其余非参考路段流量。本发明降低了流量数据获取的成本，减少了人工的工作量和数据存储量，依据城市建成环境对研究区域内路段进行了分类，并依据分类结果对全区域路段流量进行了分类估计，显著提高了流量估计的准确性。
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公开(公告)号：CN113673780A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202111027632.3
申请日：2021-09-02
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度集成学习的交通稀疏需求预测方法，属于深度集成学习与交通稀疏需求预测的交叉技术应用领域。预测方法包括：采用六边形网格集计城市空间交通需求数据，通过设置最小需求阈值的方式获取不同稀疏度的欠采样子集；在各子集上训练相应的卷积长短期记忆交通需求预测子模型并识别各子模型的最优预测区间，进一步构建深度集成学习框架来融合各子模型的区间优点；对深度集成框架进行训练，并将训练好的模型用于实时预测。该方法融合了各稀疏条件下子模型的不同预测偏好，有效提升了在全体数据集上的预测精度。
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公开(公告)号：CN110210667A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910467659.0
申请日：2019-05-31
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于变尺度地理加权回归模型的O-D时空分布预测方法，属于城市交通规划及管理和智能交通系统的技术领域。加入建成环境作为O-D时空分布的解释变量，并通过案例证明了建成环境对于O-D时空分布的解释性；给出了一种量化城市建成环境对O-D时空分布的空间异质性影响方法。本发明的效果和益处是解释了建成环境对O-D时空分布影响的空间异质性影响，并给出了一套适用于不同尺度交通小区的量化分析方法，能够提高城市O-D时空分布预测结果的精度。
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公开(公告)号：CN107657377A
公开(公告)日：2018-02-02
申请号：CN201710881294.7
申请日：2017-09-26
Applicant: 大连理工大学
CPC classification number: G06Q10/0639 , G06Q50/30
Abstract: 本发明提供了一种基于断点回归的公交专用道政策评价方法，属于公交专用道政策评价技术领域。利用实测数据对两种不同类型机动车的速度进行断点回归，结合图像分析间断点前后结果变量的突变情况，定量评估专用道对公交车和社会车辆速度的影响，辅助城市交通管理部门制定和优化公交专用车道政策,该方法成本很低，得出的结论直接有效，具有一定的推广价值。
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