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[发明专利]一种基于稀疏蜂窝信令数据的共乘匹配方法、系统及设备-CN202211453077.5有效
发明人：张静;张永敏;段思婧;张颉 -专利权人：中南大学
申请日： 2022-11-21 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F16/9537 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于稀疏蜂窝信令数据的共乘匹配方法、系统及设备，本方法通过获取蜂窝信令数据中的多个基站轨迹序列，基站轨迹序列为乘车时关联基站的时间和位置的轨迹序列；将任意两个基站轨迹序列进行时间对齐，并按预设时间分割时间对齐后的任意两个基站轨迹序列，获得分割轨迹序列；对分割轨迹序列中的位置进行空间编码，获得空间编码特征序列；对分割轨迹序列中的时间进行时间编码，获得时间编码特征序列；对空间编码特征序列和时间编码特征序列进行表征学习，获取时空联合表征；根据时空联合表征，计算共乘匹配的结果。本发明能够降低共乘匹配难度，提高共乘匹配准确度。
一种基于稀疏蜂窝数据匹配方法系统设备

[发明专利]一种交通拥堵预测方法、系统、设备及存储介质-CN202211612325.6有效
发明人：肖飞;张永敏;王艺锋;段思婧;何骁豪;王姗姗;孟陈莹 -专利权人：中南大学
申请日： 2022-12-15 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种交通拥堵预测方法、系统、设备及存储介质，本方法通过获取多源异构数据集，获取交通事件数据、拥堵事件数据和站点流量数据；采用卷积神经网络提取拥堵事件数据、交通事件数据和待预测的交通拥堵之间的空间相关性特征；通过特征提取网络提取站点流量处理数据与拥堵的时间依赖关系特征；获取除交通事件数据、拥堵事件数据和站点流量数据之外的多种因素数据，并对多种因素数据进行多分类处理和独热编码处理，获得多种因素特征；将空间相关性特征、时间依赖关系特征和多种因素特征进行拼接，获得时空联合特征，并将时空联合特征输入至多层感知机模型中，获得待预测的交通拥堵的预测结果。本发明能够提高交通拥堵预测的精确度。
一种交通拥堵预测方法系统设备存储介质

[发明专利]网络指纹识别模型训练方法、识别方法、设备及存储介质-CN202211496327.3有效
发明人：何骁豪;张永敏;段思婧;肖飞;王姗姗;孟陈莹 -专利权人：中南大学
申请日： 2022-11-28 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种网络指纹识别模型训练方法、识别方法、设备及存储介质，该训练方法包括获取蜂窝网络用户在第一时间段内的流量使用数据集；确定每个用户在每个第二时间段内的轨迹特征序列；计算每个用户与其他用户的轨迹相似度，确定每个用户的最相邻用户，并由每个用户的最相邻用户生成该用户的候选用户序列；根据每个用户的N1个轨迹特征序列及其候选用户序列生成该用户的正样本和负样本；构建用户网络指纹识别模型，利用训练样本集中的正样本和负样本对所述用户网络指纹识别模型进行训练，得到目标用户网络指纹识别模型。本发明能够提高复杂蜂窝场景下用户网络指纹的识别精度。
网络指纹识别模型训练方法识别设备存储介质

[发明专利]基于数据驱动的高速路网拥堵预测与成因分析方法及系统-CN202211384461.4在审
发明人：吕丰;肖飞;段思婧 -专利权人：中南大学
申请日： 2022-11-07 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及大数据领域，公开一种基于数据驱动的高速路网拥堵预测与成因分析方法及系统，以提高拥堵预测精度及拥堵成因解释性。方法包括：创建高速站点之间的路段连接关系，对待分析的高速路段的第一数据集进行预处理，采用归一化处理连续数据中站点在各个时刻的进出站流量数据和路段拥堵数据，并采用独热编码将类别数据中用于将各个时刻对应一周中的第几天、第二天是否为节假日、当天是否为节假日、一天中的第几个小时的时间特征转换为嵌入向量；通过信息增益方法从第一数据集中筛选出信息增益前K个特征构建第二数据集；基于极端梯度提升树对第二数据集中的数据进行路段拥堵预测；通过SHAP方法分析得出各个路段交通情况所受的影响因素。
基于数据驱动高速路网拥堵预测成因分析方法系统

[发明专利]基于时空注意力机制的高速路网站点流量预测方法及系统-CN202111123349.0有效
发明人：吕丰;王艺锋;段思婧 -专利权人：中南大学
申请日： 2021-09-24 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了基于时空注意力机制的高速路网站点流量预测方法及系统，通过构建目标站点的训练样本集，构建基于时空注意力机制的站点流量预测模型，并使用训练样本集中的训练数据训练站点流量预测模型，使其学习目标站点预测时刻的流量数据与其过去一段时间内的历史流量数据之间的时间依赖关系以及目标站点预测时刻的流量数据及其关键来源站点关联时刻的流量数据之间的动态空间相关性；并基于训练所得的时间依赖关系和动态空间相关性对目标站点的流量数据进行预测。本发明能捕捉目标站点的流量数据及其关键来源站点的流量数据之间的精确的动态空间相关性，并结合站点流量的时间依赖关系进行流量预测，从而提高复杂高速路网中站点流量的预测精度。
基于时空注意力机制高速路网站点流量预测方法系统

[发明专利]用于超5G车联网中的动态频谱切片框架的优化方法及系统-CN202010523949.5有效
发明人：吕丰;任炬;段思婧;张永敏;张尧学 -专利权人：中南大学
申请日： 2020-06-10 - 公布日： 2022-07-26 - 主分类号： H04W72/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于超5G车联网中的动态频谱切片框架的优化方法，包括：对于特定类型的服务请求，将时隙内到达的服务请求调度到不同的下行链路资源平面中以交付服务；通过资源切片的方式使每个资源平面为每种类型的服务请求维护一个队列；根据每个资源平面在每个时隙中的无人机包处理能力，确定在每个时隙内为满足来自所有服务请求的动态包处理需求，需要调度的无人机数量；根据每个资源平面在时隙内对每个服务请求的分组处理能力；以所有资源平面的服务供应成本最小化以及服务效用最大化为优化目标，基于李雅普诺夫优化技术解耦优化参数，以确定最优的控制参数。本发明有效地提高用户服务性能和资源利用率。
用于联网中的动态频谱切片框架优化方法系统

[发明专利]一种视频处理方法及系统-CN201911410027.7有效
发明人：张德宇;罗云臻;张尧学;贾富程;段思婧 -专利权人：中南大学
申请日： 2019-12-31 - 公布日： 2021-02-26 - 主分类号： H04N19/42 文献下载
摘要：本发明公开了一种视频处理方法及系统，方法包括：S1.将待处理视频中的帧进行分组，得到帧编组，并将所述帧编组内的帧划分为基础帧和变化帧；S2.以延时最小作为优化目标，确定所述帧编组内的所述基础帧和所述变化帧的处理主体，并将其分配给所确定的所述处理主体；所述处理主体包括本地端和服务端；S3.通过所述处理主体对所述基础帧和所述变化帧进行识别，得到识别结果。具有可有效降低识别的延时，同时保证识别准确率的优点。
一种视频处理方法系统

[发明专利]一种云无线接入网络的资源分配方法-CN201710822256.4有效
发明人：张德宇;陈志刚;任炬;段思婧;张尧学 -专利权人：中南大学
申请日： 2017-09-13 - 公布日： 2020-01-10 - 主分类号： H04W24/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种云无线接入网络的资源分配方法，构建混合能量管理计算模型、数据请求控制计算模型和功率与信道分配计算模型，获取网络当前时隙的状态参数，分别通过混合能量管理计算模型、数据请求控制计算模型和功率与信道分配计算模型计算更新网络状态；混合能量管理计算模型用于根据当前时隙的能量状态计算的能量获取量和能量购买量；数据请求控制计算模型更新数据队列长度，并计算数据请求量和网络效用；功率与信道分配计算模型用于根据当前时隙的数据队列长度、能量状态、信道参数计算功率分配值，并根据功率分配值进行信道分配。具有更加稳定，性能更好的优点。
计算模型信道分配混合能量数据请求功率分配能量状态无线接入网络更新数据计算数据能量获取数据队列网络状态信道参数状态参数资源分配购买量请求量构建队列管理网络更新

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