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公开(公告)号：CN113240265B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202110508261.4
申请日：2021-05-11
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/26 , G06Q50/30 , G06F16/29 , G06F18/23213
Abstract: 本发明公开了一种基于多模式交通数据的城市空间划分方法，首先获取多模式交通系统订单数据，统计每个订单的起止点坐标和起止时间；然后，考虑网约车和共享单车数据在城市内空间分布模式与地铁数据差别明显，因此对前两种交通数据进行层次聚类，以此保证三种交通数据可采样点数量相近并降低后续操作复杂度；接下来，对三种订单数据的起止点进行均匀采样，使用采样点对城市地理空间进行KD‑Tree划分，并统计各区域内包含的实际订单量；最后，对于每个划分区域，以区域内各地铁站点为中心，匹配可达范围内的共享单车和网约车数据，以实现多粒度城市空间划分。本发明能有效地实现多模式交通数据的城市空间均匀划分，为多模式城市交通态势辨识提供数据支撑。
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公开(公告)号：CN112183589B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202010958535.5
申请日：2020-09-14
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06K9/62 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06N3/04 , G06N3/08 , H04W4/029 , H04W4/40
Abstract: 本发明公开了一种低采样率下的实时车辆K近邻查询方法，首先获取出租车轨迹数据和城市路网数据，统计每条轨迹在当前时刻前数个时间片内的车辆位置和行车速度；然后估计当前车辆速度，考虑车辆当前是否还在在同一路段上对车辆当前位置做预测；接着考虑当前车辆与上一时刻相隔了一个路段以上的情况，使用LSTM深度学习模型预测当前车辆位置；接下来基于层次聚类方法对路网进行划分，并使用距离矩阵维护单元间的相邻关系；最后使用K近邻搜索算法，从查询点所在单元开始更新搜索区域内的车辆位置，逐步扩展搜索范围直到找到所有K近邻车辆。本发明可以在低采样率下对车辆查询，既保持用户了查询的实时性，又达到在高采样率下的查询准确度。
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公开(公告)号：CN114238491A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111463044.4
申请日：2021-12-02
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于异质图的多模式交通运行态势关联规则挖掘方法，首先获取多模式交通系统订单数据，基于订单数据的空间分布进行层次划分，构建用于表征区域内交通态势的异质图结构；然后获取城市POI数据，统计城市各区域的POI热度概率分布，并基于聚类方法对划分方法进行功能区分类；最后设计基于分层Eclat的关联规则挖掘方法，从超节点间提取事务数据集挖掘频繁项集，得到有价值的知识，针对知识所在的超节点，对其包含的子节点进行细粒度挖掘，以全面立体地挖掘多模式交通系统间的关联规则。本发明可以全面立体地在异质图上挖掘多模式交通系统间的关联规则，避免随着挖掘粒度增加导致的数据稀疏问题，给城市交通管理提供参考依据。
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公开(公告)号：CN112101132A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010854120.3
申请日：2020-08-24
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图嵌入模型和度量学习的交通状况预测方法，将道路的上下文道路，包括与当前道路在时间、空间邻近的道路以及与当前道路的城市兴趣点分布相似、通行速度高度相关的道路表示为隐空间中低维、稠密的向量。该向量表示能够保持道路之间原本的相似关系，从而能够提高交通状况预测任务的性能。在得到这种保持语义相似性的向量表示后，利用K近邻分类器对道路的交通状况进行分类，进而完成交通状况的预测任务。在K近邻分类器中，基于度量学习的方法，可以自动学习在交通状态预测任务中衡量向量之间距离的最佳度量方式，还能有效避免手动选择距离度量方式的弊端。
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公开(公告)号：CN112101132B
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202010854120.3
申请日：2020-08-24
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06V20/52 , G06K9/62 , G06Q50/26 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种基于图嵌入模型和度量学习的交通状况预测方法，将道路的上下文道路，包括与当前道路在时间、空间邻近的道路以及与当前道路的城市兴趣点分布相似、通行速度高度相关的道路表示为隐空间中低维、稠密的向量。该向量表示能够保持道路之间原本的相似关系，从而能够提高交通状况预测任务的性能。在得到这种保持语义相似性的向量表示后，利用K近邻分类器对道路的交通状况进行分类，进而完成交通状况的预测任务。在K近邻分类器中，基于度量学习的方法，可以自动学习在交通状态预测任务中衡量向量之间距离的最佳度量方式，还能有效避免手动选择距离度量方式的弊端。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112183589A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202010958535.5
申请日：2020-09-14
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种低采样率下的实时车辆K近邻查询方法，首先获取出租车轨迹数据和城市路网数据，统计每条轨迹在当前时刻前数个时间片内的车辆位置和行车速度；然后估计当前车辆速度，考虑车辆当前是否还在在同一路段上对车辆当前位置做预测；接着考虑当前车辆与上一时刻相隔了一个路段以上的情况，使用LSTM深度学习模型预测当前车辆位置；接下来基于层次聚类方法对路网进行划分，并使用距离矩阵维护单元间的相邻关系；最后使用K近邻搜索算法，从查询点所在单元开始更新搜索区域内的车辆位置，逐步扩展搜索范围直到找到所有K近邻车辆。本发明可以在低采样率下对车辆查询，既保持用户了查询的实时性，又达到在高采样率下的查询准确度。
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公开(公告)号：CN117153425A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311366025.9
申请日：2023-10-20
Applicant: 西北工业大学太仓长三角研究院
Abstract: 本发明公开了一种分析提取病人特征并对下一步医疗通气模式进行预测的系统和方法，系统包括:滤波模块，应用滤波技术对输入的医疗信号进行去噪和滤波操作；信号处理模块，采用算法对滤波后的医疗信号进行初步筛查，根据设定的危险阈值判断是否发出预警信号，然后对医疗信号进行处理并提取病人特异性特征；预测模型模块，输入信号处理模块输出的病人信号特征，结合所选医疗预测治疗方针进行偏重调整，输出预测结果；输出模块，包括监测面板、操作面板、数据分析及输出面板。本发明具有模块化和可应用化的特点，可根据实际需要集成在现有的呼吸监测设备上，或自开发为便携式装置，或开发为应用装载在所需设备上。
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公开(公告)号：CN114519463A
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202210144163.1
申请日：2022-02-17
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种众包通勤公交调度问题的嵌入式降维组合优化方法，首先，在公交预订系统APP上获取用户提交的通勤公交乘车请求，将众包通勤公交调度问题定义成组合优化问题进行求解，确定多目标优化问题约束和目标函数，并且构建解决方案集合；然后提出基于GAN网络的嵌入进化算法进行求解，流程为：先将初始解决方案进行低维嵌入编码，获取多目标优化问题的有效维度；再构建生成对抗网络迭代算子以及具有多样性保护的进化算法进行多次迭代优化，最终收敛到种群P；最后，解码得到实际最优解决方案，并执行，由公交预订系统APP通知用户乘坐规定的公交车到达目的地。本发明能在复杂的城市环境中规划理想的公交行程有效提高公共交通系统的性能和效率。
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公开(公告)号：CN113240265A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110508261.4
申请日：2021-05-11
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多模式交通数据的城市空间划分方法，首先获取多模式交通系统订单数据，统计每个订单的起止点坐标和起止时间；然后，考虑网约车和共享单车数据在城市内空间分布模式与地铁数据差别明显，因此对前两种交通数据进行层次聚类，以此保证三种交通数据可采样点数量相近并降低后续操作复杂度；接下来，对三种订单数据的起止点进行均匀采样，使用采样点对城市地理空间进行KD‑Tree划分，并统计各区域内包含的实际订单量；最后，对于每个划分区域，以区域内各地铁站点为中心，匹配可达范围内的共享单车和网约车数据，以实现多粒度城市空间划分。本发明能有效地实现多模式交通数据的城市空间均匀划分，为多模式城市交通态势辨识提供数据支撑。
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