-
公开(公告)号：CN107230349A
公开(公告)日：2017-10-03
申请号：CN201710367888.6
申请日：2017-05-23
Applicant: 长安大学
CPC classification number: G08G1/0129 , G08G1/065
Abstract: 本发明提出了一种在线式实时短时交通流预测方法，对LS‑SVM模型中Lagrange乘子向量的求解过程进行了简化，提出了利用滑动时间窗口的移动来控制新数据样本的加入和旧数据样本的移除，滑动时间窗口中数据样本更新后，仅通过向量的线性运算就可以求得Lagrange乘子向量更新值，从而完成短时交通流预测模型的在线更新。本方法能够有效缩短预测模型在线更新的时间，提高在线短时交通流预测的实时性。
-
公开(公告)号：CN107509228A
公开(公告)日：2017-12-22
申请号：CN201710607793.7
申请日：2017-07-24
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种车联网下的数据可信传输方法，包括建立车联网中节点的可动态更新信誉值，从而得到车联网的信誉评价模块；对车联网中的节点进行监控，建立车联网的可信程度评价模块；基于信誉评价模块的评价结果建立路由，并且对多个路由进行筛选，得到安全可靠的路由；然后建立数据传输过程，对数据传输过程进行实时检验，从而完成数据的传输。在路由建立和数据传输过程中及时检验节点信誉度并更新节点的信誉度，以节点的行为可信度评估节点的身份可信度，保证数据传输的可靠性和稳定性。
-
公开(公告)号：CN107509228B
公开(公告)日：2019-03-22
申请号：CN201710607793.7
申请日：2017-07-24
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种车联网下的数据可信传输方法，包括建立车联网中节点的可动态更新信誉值，从而得到车联网的信誉评价模块；对车联网中的节点进行监控，建立车联网的可信程度评价模块；基于信誉评价模块的评价结果建立路由，并且对多个路由进行筛选，得到安全可靠的路由；然后建立数据传输过程，对数据传输过程进行实时检验，从而完成数据的传输。在路由建立和数据传输过程中及时检验节点信誉度并更新节点的信誉度，以节点的行为可信度评估节点的身份可信度，保证数据传输的可靠性和稳定性。
-
公开(公告)号：CN107302576B
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201710465460.5
申请日：2017-06-19
Applicant: 长安大学
IPC: H04L29/08 , H04L12/823
Abstract: 车联网环境下基于机会通信的自适应服务数据分发方法，相邻车辆或RSU接收Beacon消息判断消息的有效性，若满足转发条件则计算预期转发时延并添加预期转发时延值到字段中，返回RREP，上一跳车辆或RSU收到来自其相邻对象的RREP后，执行RREP响应处理过程，向候选对象集合中选出的最优下一跳返回RREQ，候选对象接收到RREQ后判断是否所有数据包都到达目标位置，若没有全部到达目标位置，则转发车辆或RSU将重新启动新一轮的广播，直到所有数据包都到达目标车辆。本发明实现了车联网环境下服务数据能够有效地分发，在保证其他指标性能无损的情况下，改善丢包率，减少重传次数，延迟以及网络开销等网络性能。
-
公开(公告)号：CN107491483B
公开(公告)日：2018-09-25
申请号：CN201710571050.9
申请日：2017-07-13
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明提出一种在车主的行驶路径基础上，选择匹配的潜在共乘群体的方法，利用字典树来处理基于矩阵处理的预测模型存在的空间复杂度高的问题，利用逃逸机制合理的处理了零频率问题；本此基础上合理的融入关联规则，增强了位置间的联系，缩小了候选位置集合的数量，提高了算法运行效率，更进一步提高了位置预测的精确度。提出的在车主最优行驶路线的基础上进行乘客选择，既重视了车主的意愿，又满足了乘客的要求。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107230349B
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201710367888.6
申请日：2017-05-23
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明提出了一种在线式实时短时交通流预测方法，对LS‑SVM模型中Lagrange乘子向量的求解过程进行了简化，提出了利用滑动时间窗口的移动来控制新数据样本的加入和旧数据样本的移除，滑动时间窗口中数据样本更新后，仅通过向量的线性运算就可以求得Lagrange乘子向量更新值，从而完成短时交通流预测模型的在线更新。本方法能够有效缩短预测模型在线更新的时间，提高在线短时交通流预测的实时性。
-
公开(公告)号：CN107357817B
公开(公告)日：2018-06-26
申请号：CN201710427924.3
申请日：2017-06-08
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种面向JSON的网页模块化设计及其异步加载方法，HTML网页布局及网页元素被封装成不同的JSON对象，这些JSON对象相对独立又可以嵌套定义，从而可以方便实现网页的模块化设计及动态修改；使用JSON对象表示HTML网页布局和网页元素可以进一步降低数据冗余，提高网页代码的网络传输和响应速度。本发明的方法适用于Web软件设计，在软件开发领域有重要的应用价值。
-
公开(公告)号：CN107491483A
公开(公告)日：2017-12-19
申请号：CN201710571050.9
申请日：2017-07-13
Applicant: 长安大学
CPC classification number: G06F17/3087 , G06F17/30867 , G06F17/30961 , G06F17/30979 , G06Q10/04 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提出一种在车主的行驶路径基础上，选择匹配的潜在共乘群体的方法，利用字典树来处理基于矩阵处理的预测模型存在的空间复杂度高的问题，利用逃逸机制合理的处理了零频率问题；本此基础上合理的融入关联规则，增强了位置间的联系，缩小了候选位置集合的数量，提高了算法运行效率，更进一步提高了位置预测的精确度。提出的在车主最优行驶路线的基础上进行乘客选择，既重视了车主的意愿，又满足了乘客的要求。
-
公开(公告)号：CN107346470A
公开(公告)日：2017-11-14
申请号：CN201710466038.1
申请日：2017-06-19
Applicant: 长安大学
CPC classification number: G06Q10/0631 , G06F16/211 , G06F16/2358 , G06F16/36 , G06Q50/26 , G06Q50/30
Abstract: 一种面向交通信息服务的智能规划方法，根据收到服务请求信息与当前模板库中模板完全不相同时，服务请求信息与当前模板库中信息部分相同时，服务请求信息与当前模板库中信息完全相同时，进行相应的步骤。本发明将用户出行的请求服务映射到智能规划的交通领域下，规划用户出行行为，从而指导用户出行。将存在嵌套的、拥有复合过程的问题域中的方法逐层分解成简单过程。这样，有助于将众多功能集中的组合问题域分解成功能单一的、相互独立的单元，从而匹配预设的服务集合。
-
公开(公告)号：CN106910337A
公开(公告)日：2017-06-30
申请号：CN201710039355.5
申请日：2017-01-19
Applicant: 长安大学
CPC classification number: G08G1/0125 , G06N3/061
Abstract: 本发明提出一种基于萤火虫算法与RBF神经网络的交通流预测方法，包括：对样本的数据进行归一化化处理，使输入数据与输出数据处于同一数量级；初始化萤火虫算法参数，利用随机方法初始化萤火虫种群，并对种群中每个个体进行编码；利用萤火虫算法训练RBF神经网络，得到种群最优个体；对种群最优个体进行解码，得到训练好的RBF神经网络；利用训练好的RBF神经网络对交通流数据样本进行预测。与传统的交通流预测方法相比，本发明充分发挥萤火虫优化算法在RBF神经网络训练中的优势，使RBF网络具有更准确的预测能力、更快的训练效率以及更好的泛化能力。本发明属于交通运输信息工程技术领域，可用于智能交通系统中道路交通流的预测。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
12
records
(took 0.015 seconds)
