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公开(公告)号：CN109993215A
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201910178230.X
申请日：2019-03-08
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明提供了一种基于交通大数据的柔性限行管理方法。该方法在限行规则的基础上实行通行券出行，并且根据每位用户不同的出行特征进行积分、通行券互换机制，使得新的限行规则更加灵活，更加贴合居民的出行需求；同时通过对用户出行路径诱导，通过积分奖励引导用户选择顺畅的道路出行；另外对用户出行起讫点进行匹配，实现共享出行，缓解城市交通压力。政府通过对此项目进行一定的资金投入，可以在缓解城市拥堵、减少汽车排放等方面取得较大的成果，实现更大的社会效益。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111523562A
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN202010201546.9
申请日：2020-03-20
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明提供了一种基于车牌识别数据的通勤模式车辆识别方法。该方法利用车牌识别数据，设计并提取了9个反应通勤出行行为的指标，然后从整个样本中进行随机抽样，使用因子分析将9个指标综合成m个因子。基于这m个因子使用迭代自组织数据分析算法(ISODATA)进行通勤模式车辆的识别。最后使用决策树模型进行通勤规则的提取，并对整个样本中的通勤模式车辆进行识别。该方法可以准确识别具有通勤模式的车辆，为通勤车辆管理、公交线网优化、制定公交设计等提供支撑。
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公开(公告)号：CN114037115A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111167006.4
申请日：2021-10-01
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明提供了一种融合交通事件影响的短时交通流参数预测方法。基于深度学习方法图注意力网络(GAT)，在考虑路网结构对交通流参数影响的同时，通过时间上与空间上的比较，从交通流参数数据自身中提取出“是否受交通事件影响”特征，结合这一特征，实现考虑所有会对交通流参数数据造成影响的交通事件的短时(几秒到几小时均可)交通流参数预测。本发明方法预测效果优良，可操作性强，优于许多现有的方法。
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公开(公告)号：CN114037115B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202111167006.4
申请日：2021-10-01
Applicant: 浙江大学
IPC: G08G1/01 , G06F18/214 , G06F18/20 , G06N3/09
Abstract: 本发明提供了一种融合交通事件影响的短时交通流参数预测方法。基于深度学习方法图注意力网络(GAT)，在考虑路网结构对交通流参数影响的同时，通过时间上与空间上的比较，从交通流参数数据自身中提取出“是否受交通事件影响”特征，结合这一特征，实现考虑所有会对交通流参数数据造成影响的交通事件的短时(几秒到几小时均可)交通流参数预测。本发明方法预测效果优良，可操作性强，优于许多现有的方法。
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公开(公告)号：CN109993215B
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN201910178230.X
申请日：2019-03-08
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明提供了一种基于交通大数据的路径诱导方法。该方法在限行规则的基础上实行通行券出行，并且根据每位用户不同的出行特征进行积分、通行券互换机制，使得新的限行规则更加灵活，更加贴合居民的出行需求；同时通过对用户出行路径诱导，通过积分奖励引导用户选择顺畅的道路出行；另外对用户出行起讫点进行匹配，实现共享出行，缓解城市交通压力。
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公开(公告)号：CN111523562B
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202010201546.9
申请日：2020-03-20
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明提供了一种基于车牌识别数据的通勤模式车辆识别方法。该方法利用车牌识别数据，设计并提取了9个反应通勤出行行为的指标，然后从整个样本中进行随机抽样，使用因子分析将9个指标综合成m个因子。基于这m个因子使用迭代自组织数据分析算法(ISODATA)进行通勤模式车辆的识别。最后使用决策树模型进行通勤规则的提取，并对整个样本中的通勤模式车辆进行识别。该方法可以准确识别具有通勤模式的车辆，为通勤车辆管理、公交线网优化、制定公交设计等提供支撑。
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