专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种基于DVGAE-GAN的交通路网数据修复方法-CN202110238868.5在审
  • 徐东伟;彭航;魏臣臣;商学天;周磊;戴宏伟 - 浙江工业大学
  • 2021-03-04 - 2021-06-25 - G06K9/62
  • 一种基于DVGAE‑GAN的交通路网数据修复方法,根据道路检测器分布构建路网邻接矩阵,获取交通路网数据,利用图变分自编码器(VGAE)提取实际获得的具有缺失路网数据的潜在时空特征,其中图变分自编码器采用降噪自编码器(DAE)架构,即对路网缺失数据进行编码操作,并解码生成原始路网数据。最后将降噪图变分自编码器提取的路网潜在时空特征经过生成对抗网络的对抗训练生成原始路网数据,其中GAN的生成器结构LSTM,因此GAN可以更好的根据时空特征生成完整的原始交通流数据,从而实现道路交通状态数据的修复本发明有效提高交通路网状态数据修复的精度。
  • 一种基于dvgaegan交通路网数据修复方法
  • [发明专利]开源地图与专业数据源路网自适应匹配法-CN202110845939.8在审
  • 刘秀萍;李强 - 荆门汇易佳信息科技有限公司
  • 2021-07-26 - 2021-10-29 - G06K9/62
  • 本发明提出一种新的开源地图与专业数据源路网自适应匹配法,针对开源地图路网更新专业数据源路网应用中的路网实体匹配问题,提出一种基于概率网络改进识别的开源地图路网与专业数据源路网实体自动匹配方法,以精细识别匹配关系类型、提高匹配准确率、匹配召回率及匹配效率为目的,分析众源地理数据存在的问题对传统匹配算法提出的挑战,分析基于匹配关系分类的路网匹配方法,研究样本制作与选取规则及特征差异度计算方法,设计并实现面向匹配关联分类识别的概率网络改进识别,最终建立起路网实体间映射关系,实现众源数据源与专业数据源之间的路网实体自动匹配。
  • 源地专业数据源路网自适应匹配
  • [发明专利]热流路网络计算变压器绕组温度分布的方法-CN202210633702.8在审
  • 王远;唐桢馥;徐阳 - 西安交通大学
  • 2022-06-06 - 2022-09-23 - G01K13/00
  • 本发明公开了一种热流路网络计算变压器绕组温度分布的方法,测量变压器绕组的结构参数、发热功率和入口温度,并采用电网络方法等效建立包含摩擦压降、局部压力损失压降和重力压降的能合理反应流体流动的集总式流路网络模型,以及采用电网路方法等效建立包含绕组的热传导和绕组对绝缘液的对流换热部分的能合理反应热传导的集总式热路网络模型;利用节点电压法依次求解所述流路网络模型和热路网络模型,再将热路网络输出结果反馈至流路网络模型,重复求解过程直至所述流路网络模型和热路网络模型求解收敛至容许误差以下。
  • 热流路网计算变压器绕组温度分布方法
  • [发明专利]一种基于LSTM-CNN的城市路网交通状态预测方法-CN201811278958.1有效
  • 陈锐祥;王家伟;何兆成 - 中山大学
  • 2018-10-30 - 2021-10-01 - G08G1/01
  • 本发明面向城市路网交通状态的预测,将以路段车速为预测对象进行阐述。首先以路段速度填充路网邻接矩阵,表征某时段的路网交通状态,通过卷积神经网络学习交通状态的空间特征,然后利用长短期记忆神经网络接收不同时段的空间特征,引入时间维度的特征学习,最后结合两种特征信息预测路网各路段的平均行程车速本发明提出基于路网邻接矩阵的LSTM‑CNN,相比于传统统计学方法,更能把握路网交通状态的时空非线性关系,相比于目前的深度学习方法,构造了基于路网邻接矩阵的交通状态输入,在保留路网交通状态空间特征的同时,减少冗余信息的输入,降低了,通过,有效学习路网交通状态特征,具有较好的预测效果。
  • 一种基于lstmcnn城市路网交通状态预测方法
  • [发明专利]一种基于卷积长短期记忆网络的交通路网拥堵预测方法-CN201910993235.8有效
  • 王平;柏梦婷 - 北京大学
  • 2019-10-18 - 2020-12-22 - G08G1/01
  • 本发明公布了一种基于卷积长短期记忆网络的交通拥堵预测方法,利用实际的路网空间结构和路网中站点的数据,基于卷积长短期记忆网络,实现交通路网拥堵预测;包括构造路网拥堵矩阵过程、构造拥堵张量过程和拥堵预测过程;通过实际路网空间结构和路网中站点的数据来构造二维拥堵矩阵,采用滑动时间窗口方法将二维拥堵矩阵转换为三维拥堵张量,使用双层卷积长短期记忆网络ConvLSTM对拥堵张量进行训练和预测,得到交通路网拥堵预测矩阵,从而实现对未来一段时间内的交通路网拥堵状况进行预测。本发明方法实用,适应性强,对路网交通拥堵的预测精度高。
  • 一种基于卷积短期记忆网络交通路网拥堵预测方法
  • [发明专利]一种交通运行态势感知方法、模块及系统-CN202111216231.2有效
  • 刘博;岑晏青;宋向辉;刘宏本;高欢;赵阳 - 交通运输部公路科学研究所
  • 2021-10-19 - 2022-09-06 - G08G1/01
  • 本发明提供了一种交通运行态势感知方法、模块及系统,应用于智慧公路信息物理系统,上述交通运行态势感知方法包括:监测管控路网的交通流数据,基于交通流数据计算管控路网对应的加权密度和加权流量;其中,交通流数据包括管控路网各路段的车辆流量和车辆密度;获取管控路网对应的路网宏观基本图;其中,路网宏观基本图中包括畅通区间、饱和区间和过饱和区间;基于加权密度和加权流量在路网宏观基本图中所处的位置区间确定管控路网的交通运行态势。本发明能够动态直观地获取到路段或路网各路段的交通运行态势,细化到路段级别的运行状态评价,提升了交通态势评价的精确度。
  • 一种交通运行态势感知方法模块系统

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