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

Inventor： 金盛 ,  陈诺 ,  杨颖 ,  李博林 ,  姚文彬

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。

公开(公告)号：CN116704769A

公开(公告)日：2023-09-05

申请号：CN202310734256.4

申请日：2023-06-20

Applicant: 浙江大学

Inventor： 金盛 ,  李博林 ,  景峻 ,  温晓岳

IPC: G08G1/01 ,  G08G1/07 ,  G06Q50/30

Abstract: 本发明提供了一种借用城市公交专用道行驶的智能网联车辆(Connected Automated Vehicle，后文简称为CAV)轨迹优化方法。为了改善CAV与人工驾驶车辆的混行交通流状态，更为了有效提升CAV的运行效率，利用公交专用道运行空隙提升CAV运行速度，以此实现CAV与人工驾驶车辆的分离；在轨迹规划过程中，首先获取CAV到达的时刻，基于这一时刻的交通状态，在考虑城市公交专用道上的空余容量以及信号的影响后，合理安排CAV是否可以进入公交车道运行，再对CAV行驶在公交专用道上的轨迹进行求解和优化。本发明方法是一种可行并且相当经济的规划方式，既保证了CAV在一定程度上的独立运行，也利用了被闲置的部分交通资源。

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

Inventor： 金盛 ,  陈诺 ,  杨颖 ,  李博林 ,  姚文彬

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/26 ,  G08G1/01 ,  G06K9/62

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。