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公开(公告)号：CN108764555B
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN201810493379.2
申请日：2018-05-22
Applicant: 浙江大学城市学院
Abstract: 本发明涉及一种基于Hadoop的共享单车停放点选址方法，包括1)基于分布式聚类算法的共享单车需求点预测；2)基于多目标优化的共享单车停放点选址模型；3)基于NSGA‑II算法的模型求解算法；同时采用Hadoop对算法进行实现，对种群初始化后，每一代进化的过程用一个MapReduce来完成。本发明的有益效果是：本发明提出了一种基于Hadoop的共享单车停放点选址方法，该方法预计能够提高共享单车停放点选址的合理性和准确性，使共享单车的管理更加规范；针对以产生的大量共享单车出行数据，本专利建立基于出行数据的需求预测模型，通过Hadoop框架和聚类算法，预测出共享单车需求点。
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公开(公告)号：CN109242170B
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN201810987439.6
申请日：2018-08-28
Applicant: 浙江大学城市学院
Abstract: 本发明涉及一种基于数据挖掘技术的城市道路管理系统，包括案件管理模块、案件查询模块、用户管理模块、数据统计分析模块和案件预测模块；案件管理模块是用来完成案件的添加、删除和状态修改工作的；案件查询模块供用户查询当日已发生案件的状况；数据统计分析模块提供基于历史案件数据的统计分析；案件预测模块通过对历史案件记录的数据挖掘分析，为城市道路管理工作提供指导意见。本发明的有益效果是：本发明提出的基于数据挖掘技术的城市道路管理系统重点关注区域日案件数预测模型，其基于系统中的历史数据，针对每个区域建立未来几天的短期案件数预测模型，使得城管工作人员得以获知事件分布趋势以及未来短期事件高发区域。
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公开(公告)号：CN108984795A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810916779.X
申请日：2018-08-13
Applicant: 浙江大学城市学院
Abstract: 本发明涉及一种基于数据挖掘技术的街面序化决策支持方法，包括步骤：1)数据清洗；2)街面序化建模分析；3)通过Spring+SpringMVC+MyBatis框架，采用MySQL数据库，基于B/S架构的街面序化决策支持系统；利用Java技术调用Weka模型包进行分析，并在后台进行数据库的调用，Html5进行前端页面展示。本发明的有益效果是：发明提出的系统与方法结合实际业务开展情况，对街面序化相关的历史数据和业务情况进行研究分析，利用数据挖掘等技术提出街面序化分类预测模型、高发区域分类预测模型和街面序化关联规则模型，利用可视化技术和web技术等建立了街面序化决策支持系统原型，实现了街面序化工作的直观化、多样化展示，为城市街面序化工作提供了实际工作支持和决策指导。
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公开(公告)号：CN105843942A
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201610205441.4
申请日：2016-04-01
Applicant: 浙江大学城市学院
CPC classification number: Y02A10/46 , G06F17/30545 , G06F17/30241 , G06F17/30554 , G06F17/30575 , G06Q10/04 , G06Q50/265
Abstract: 本发明公开了一种基于大数据技术的城市防汛决策支持系统，包括如下步骤：步骤一、构建历史水情数据库；步骤二、实时水情数据采集与存储；步骤三、建立组合水位预测模型；步骤四、实时水情展示和水位预报；步骤五、历史水情数据统计分析。本发明的有益效果是：能对1到6小时的水位提供有效的预测，从而在城市汛期来临时为防洪减灾工作提供决策支持。系统采用分布式数据库HBase，能有效地存储海量水情数据并应对数据的快速增长，同时利用大数据分析引擎Impala对海量历史水情数据进行实时处理分析，应用数据可视化技术发掘历史数据的内在价值，为防汛工作提供信息指导。
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公开(公告)号：CN111190942B
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202010011087.8
申请日：2020-01-06
Applicant: 浙江大学城市学院
IPC: G06F16/2458 , G06K9/62 , G06Q50/26 , G08G1/14
Abstract: 本发明涉及一种基于数据挖掘技术的城市道路停车点统筹分析方法，包括：步骤1、构造停车点数据集；步骤2、根据实际需求设置停车点特征向量不同维度的不同权重；步骤3、使用Canopy聚类算法对设定权重之后的停车点数据进行聚类分析，获得估计的聚类个数。本发明的有益效果是：基于数据挖掘技术对如何统筹分析城市中所有的道路停车点这一问题提供了解决方案，对如何将城市中使用模式类似同时地理位置相近的道路停车点归为一类以便于更好的分析提供了解决方案，有益于停车资源整合问题的解决和建设大型停车场前的调研分析，从而促进停车难问题的解决，进而提高社会效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111582552A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010300457.X
申请日：2020-04-16
Applicant: 浙江大学城市学院
Abstract: 本发明涉及一种基于多目标遗传算法的共享单车停放点分配方法，包括步骤：S1、服务器收集在某时间点内的若干当前用户请求数据；S2、服务器收集用户的请求数据后，对用户的坐标信息、目的地信息和附近可用停放点位置信息进行统计分析；S3、选择锦标赛算法作为选择算子，选择自交作为交叉算子，选择双参赛模式；S4、利用快速非支配排序将种群分为若干个等级，并计算种群拥挤度；S5、合并种群。本发明的有益效果是：本发明提出了基于多目标遗传算法的停放点分配系统，结合了遗传算法和回归算法，并加入了Hypervolume评价指标，讨论算法的改进性能，主要表现为收敛性和分布性，一定程度上对算法的执行效率和执行效果进行了优化。
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公开(公告)号：CN111190942A
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN202010011087.8
申请日：2020-01-06
Applicant: 浙江大学城市学院
IPC: G06F16/2458 , G06K9/62 , G06Q50/26 , G08G1/14
Abstract: 本发明涉及一种基于数据挖掘技术的城市道路停车点统筹分析方法，包括：步骤1、构造停车点数据集；步骤2、根据实际需求设置停车点特征向量不同维度的不同权重；步骤3、使用Canopy聚类算法对设定权重之后的停车点数据进行聚类分析，获得估计的聚类个数。本发明的有益效果是：基于数据挖掘技术对如何统筹分析城市中所有的道路停车点这一问题提供了解决方案，对如何将城市中使用模式类似同时地理位置相近的道路停车点归为一类以便于更好的分析提供了解决方案，有益于停车资源整合问题的解决和建设大型停车场前的调研分析，从而促进停车难问题的解决，进而提高社会效率。
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公开(公告)号：CN109242170A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201810987439.6
申请日：2018-08-28
Applicant: 浙江大学城市学院
Abstract: 本发明涉及一种基于数据挖掘技术的城市道路管理系统，包括案件管理模块、案件查询模块、用户管理模块、数据统计分析模块和案件预测模块；案件管理模块是用来完成案件的添加、删除和状态修改工作的；案件查询模块供用户查询当日已发生案件的状况；数据统计分析模块提供基于历史案件数据的统计分析；案件预测模块通过对历史案件记录的数据挖掘分析，为城市道路管理工作提供指导意见。本发明的有益效果是：本发明提出的基于数据挖掘技术的城市道路管理系统重点关注区域日案件数预测模型，其基于系统中的历史数据，针对每个区域建立未来几天的短期案件数预测模型，使得城管工作人员得以获知事件分布趋势以及未来短期事件高发区域。
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公开(公告)号：CN104573106B
公开(公告)日：2017-09-29
申请号：CN201510050118.X
申请日：2015-01-30
Applicant: 浙江大学城市学院
Abstract: 本发明公开了一种基于案例推理技术的城市建设智能审批方法，包括六个步骤：构造审批案例库、新审批案例和模型参数信息输入、提交作业到Hadoop集群进行KNN MapReduce案例检索、基于“权重积分模型”对检索结果进行统计分析、案例评价与修正、审批数据分布式全文搜索。本发明的有益效果是：该方法预计能改变目前主要靠人工对申请审批的情况，提高工作效率，增加审批的依据，使得审批流程更加智能化。通过该云计算中心，可以利用Hadoop的MapReduce框架进行分布式检索，建立基于案例推理技术的分布式案例检索模型。本专利创新性地提出“权重积分模型”对检索出的相似案例进行统计分析，进而得到对新审批案件有益的指导。
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公开(公告)号：CN104573106A
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201510050118.X
申请日：2015-01-30
Applicant: 浙江大学城市学院
CPC classification number: G06F17/30194 , G06Q10/103
Abstract: 本发明公开了一种基于案例推理技术的城市建设智能审批方法，包括六个步骤：构造审批案例库、新审批案例和模型参数信息输入、提交作业到Hadoop集群进行KNN MapReduce案例检索、基于“权重积分模型”对检索结果进行统计分析、案例评价与修正、审批数据分布式全文搜索。本发明的有益效果是：该方法预计能改变目前主要靠人工对申请审批的情况，提高工作效率，增加审批的依据，使得审批流程更加智能化。通过该云计算中心，可以利用Hadoop的MapReduce框架进行分布式检索，建立基于案例推理技术的分布式案例检索模型。本专利创新性地提出“权重积分模型”对检索出的相似案例进行统计分析，进而得到对新审批案件有益的指导。
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