-
公开(公告)号：CN109739585A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201811632271.3
申请日：2018-12-29
Applicant: 广西交通科学研究院有限公司 , 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于spark集群并行化计算的交通拥堵点发现方法，涉及轨迹大数据挖掘技术领域，解决的技术问题是如何对海量轨迹数据进行快速聚类以及发现城市热门区域的交通拥堵源，包括如下步骤：（一）对海量数据的预处理，包括补全轨迹点间的误差以及消除一定区域内一段时间的轨迹点冗余；（二）采用网格-均值聚类算法聚类得到目标多个数据样本；（三）采用邻域最大密度网格聚类算法，聚类得到城市热门交通路网模型；（四）采用邻域密度差算法，计算出相邻网格密度差，得到交通拥堵源，并将得到的结果保存在spark内存中。本发明能够对海量数据快速聚类,得到城市交通路网模型,实现了交通拥堵源区域的快速发现。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110572481A
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201910977260.7
申请日：2019-10-15
Applicant: 广西交通科学研究院有限公司 , 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于LoRa通信的智能化机电设备数据交互方法与系统，所述系统包括LoRa终端、LoRa网关和云服务平台三个部分，所述方法自定义了LoRa网关与LoRa终端之间通信的私有协议，包括LoRa终端与LoRa网关的连接，LoRa终端根据LoRa网关下发的命令执行对应的操作，LoRa网关接收并处理LoRa终端上传的数据，并在LoRa通信的私有协议之上设计了一种新颖的速率自适应的算法，充分利用LoRa通信技术多扩频因子多数据速率的特点，对LoRa网关不同距离范围内的LoRa终端自动分配不同的扩频因子以确保网络连通性，分析LoRa终端无线接收信号的质量和传输信道情况，对LoRa终端数据传输速率进行自适应调整。降低了LoRa无线信道碰撞的概率，提高了数据上传的吞吐量与实时性。
-
公开(公告)号：CN117560234A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311584210.5
申请日：2023-11-25
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明涉及信息交换技术领域，具体涉及一种电子设备之间信息交换方法及其系统，本发明的信息交换系统在使用时，首先可以通过任一个电子设备完成对指令信息的输入操作，代表系统内的每个电子设备均可以作为系统的主机使用，有效的解决了现有技术必须指定主机交换信息输入的操作，提高信息交换系统使用的便捷性；并且本发明通过采用以任一电子设备为中心的、范围内信息发送和接收的信息传输方法，实现对信息的小范围不断扩大的传输形式实现信息的传递，可以有效的避免在大范围内因为无线传输强度原因导致的信息交换限制的弊端，提高信息交换的稳定性。
-
公开(公告)号：CN110737732A
公开(公告)日：2020-01-31
申请号：CN201911026309.7
申请日：2019-10-25
Applicant: 广西交通科学研究院有限公司 , 桂林电子科技大学
Inventor： 刘阳 , 黄焕 , 何倩 , 李祖文 , 江炳城 , 王勇 , 翟仲毅 , 杨辉 , 李双富 , 农昭光 , 李为民 , 唐清毅 , 马志辉 , 朱雪平 , 杜文良 , 韦承礼 , 陶易
Abstract: 本发明提供了一种机电设备故障预警方法，通过构建边缘服务器，采集机电设备状态数据，边缘服务器进行故障分类后传输到云端大数据平台；周期性对积累的状态数据进行预处理，分割成训练集和测试集；用训练集的样本数据训练故障预警分类的GRU循环神经网络模型，在测试集上运行训练好的模型检测准确性；使用通过验证的GRU循环神经网络模型实时对机电设备数据进行故障预警分类计算，发布故障警告和故障预警消息。本发明采用GRU循环神经网络模型进行机电设备故障实时预测，提高预警的准确性和响应速度，协助运行维护人员提前发现机电设备可能存在的故障风险。
-
公开(公告)号：CN109739585B
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN201811632271.3
申请日：2018-12-29
Applicant: 广西交通科学研究院有限公司 , 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于spark集群并行化计算的交通拥堵点发现方法，涉及轨迹大数据挖掘技术领域，解决的技术问题是如何对海量轨迹数据进行快速聚类以及发现城市热门区域的交通拥堵源，包括如下步骤：（一）对海量数据的预处理，包括补全轨迹点间的误差以及消除一定区域内一段时间的轨迹点冗余；（二）采用网格‑均值聚类算法聚类得到目标多个数据样本；（三）采用邻域最大密度网格聚类算法，聚类得到城市热门交通路网模型；（四）采用邻域密度差算法，计算出相邻网格密度差，得到交通拥堵源，并将得到的结果保存在spark内存中。本发明能够对海量数据快速聚类,得到城市交通路网模型,实现了交通拥堵源区域的快速发现。
-
公开(公告)号：CN110572481B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN201910977260.7
申请日：2019-10-15
Applicant: 广西交科集团有限公司 , 桂林电子科技大学
IPC: H04L67/12 , H04L67/141 , H04L69/06 , H04L41/0663 , H04L67/10 , H04L67/01 , H04L9/40 , H04L69/00 , H04L12/44 , H04J3/06 , H04B1/69
Abstract: 本发明公开了一种基于LoRa通信的智能化机电设备数据交互方法与系统，所述系统包括LoRa终端、LoRa网关和云服务平台三个部分，所述方法自定义了LoRa网关与LoRa终端之间通信的私有协议，包括LoRa终端与LoRa网关的连接，LoRa终端根据LoRa网关下发的命令执行对应的操作，LoRa网关接收并处理LoRa终端上传的数据，并在LoRa通信的私有协议之上设计了一种新颖的速率自适应的算法，充分利用LoRa通信技术多扩频因子多数据速率的特点，对LoRa网关不同距离范围内的LoRa终端自动分配不同的扩频因子以确保网络连通性，分析LoRa终端无线接收信号的质量和传输信道情况，对LoRa终端数据传输速率进行自适应调整。降低了LoRa无线信道碰撞的概率，提高了数据上传的吞吐量与实时性。
-
-
-
-
-
Search Results
6
records
(took 0.043 seconds)
