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]一种交通预测模型的在线联邦学习方法-CN202210950965.1在审
  • 刘庆祥;王煜炜;孙胜;刘敏;梅嘉容 - 中国科学院计算技术研究所
  • 2022-08-09 - 2022-11-08 - G08G1/01
  • 本发明提供一种用于交通控制系统的交通预测模型的在线联邦学习方法,包括:D1、对每个路侧单元的交通预测模型进行预设次数的更新,每次更新包括:D11、获取当前路侧单元的待预测交通序列作为其交通预测模型的编码输入以获得其编码隐藏状态;D12、服务器计算当前路侧单元与其他路侧单元之间的空间关系并更新当前路侧单元的编码隐藏状态,将更新后的编码隐藏状态作为当前路侧单元的交通预测模型的解码输入以获得预测交通;D13、根据实际交通和预测交通之间的损失更新当前路侧单元的交通预测模型的参数;D2、服务器将所有交通预测模型的参数进行融合;D3、将融合后的模型参数下发至每个路侧单元以更新每个路侧单元的模型参数。
  • 一种交通流量预测模型在线联邦学习方法
  • [发明专利]基于混合处理的季节性交通灰色预测方法-CN201911079213.7有效
  • 曹阳;张宇;施佺;荆彬彬;沈琴琴;张添豪;朱森来;周晨璨 - 南通大学
  • 2019-11-07 - 2023-09-22 - G06Q10/04
  • 本发明的基于一种混合处理的季节性交通灰色预测方法,包括如下步骤:S1、根据不同时间间隔,从交通数据库中提取若干周期的断面交通,建立季节性的原始交通序列;S2、利用基于比重法和季节指数法的混合处理方法去除原始交通序列的季节性,将原始交通序列转化为平滑的目标交通序列;S3、建立灰色预测模型,对目标交通序列进行预测处理,得到下一周期的交通预测值。本发明消除了原始交通数据的季节性,在少量原始数据的情况下,有效提升了灰色预测的能力。本发明对于随机性较强的弱季节性交通序列也有着较高的预测精度,且预测范围更广、预测效率更高、计算复杂度更低。
  • 基于混合处理季节性交通流灰色预测方法
  • [发明专利]一种交通检测系统及其检测方法-CN201910182650.5有效
  • 宋顶利;张昕;周建新 - 华北理工大学
  • 2019-03-12 - 2021-03-26 - G08G1/065
  • 本发明公开了一种交通检测系统,包括道路两侧相向安装的两个激光检测仪,用于统计通过检测位置的车辆数量;数据预处理模块,用于对激光检测仪检测到的车辆数量进行预处理;数据拟合模块,用于对预处理后的离散数据进行拟合;交通判定模块,用于根据拟合后的数据进行交通的判定;交通预测模块,用于根据交通判定的结果对未来交通进行预测。本发明能够改进现有技术的不足,提高交通检测的准确性。
  • 一种交通流量检测系统及其方法
  • [发明专利]一种基于时空特性分析的短时交通预测方法-CN201810377482.0有效
  • 鲍楠;浦慈 - 南京邮电大学
  • 2018-04-25 - 2020-06-12 - G08G1/01
  • 本发明涉及一种基于时空特性分析的短时交通预测方法,应用于道路交通管理,是智能交通系统的核心部分,主要涉及交通采集预处理,数据样本优化,交通预测三大核心技术部分。交通采集预处理技术提供历史实验数据,存储预测数据和导入实时对比数据;数据样本优化技术,通过交通时空相关特性,采用OPTICS聚类方法处理,得到高质量的训练集样本;交通预测技术,基于训练样本构建以SVM为载体的的短时交通预测模型,通过BFOA算法优化其中的关键参数提高模型性能,实现实时准确的短时交通预测,便于道路交通管理系统有效分配利用道路资源,改善交通拥堵,提高运行效率,方便居民出行。
  • 一种基于时空特性分析短时交通流预测方法
  • [发明专利]一种交通预测方法、装置及设备-CN202210474848.2在审
  • 叶宝林;朱仕威;朱耀东;陈滨;路义霞 - 嘉兴学院
  • 2022-04-29 - 2022-07-29 - G06Q10/04
  • 本发明涉及一种交通预测方法、装置及设备,方法包括:获取交叉路口的交通信息;基于预设采样周期对所述交通信息切片处理得到若干个历史交通信息,所述历史交通信息包括相位总流量和对应的日期时间、采样周期和交叉路口的各车道的流量;根据所述历史交通信息构建预测向量数据集;基于LSTM网络和编码解码结构建立Seq2Seq模型;根据Seq2Seq模型和预测向量数据集得到单车道流量预测信息;根据交叉路口的各车道的流量和相位总流量得到交叉路口的各车道的流量和相位总流量的相似度,以得到相位总流量预测信息。通过根据历史交通信息得到单车道流量预测信息,结合各车道流量的相关性,预测出单路口的短时交通信息。
  • 一种交通流量预测方法装置设备
  • [发明专利]基于视觉识别的区域交通情况预测方法-CN202210209510.4有效
  • 覃方涛 - 重庆大学
  • 2022-03-04 - 2023-01-20 - G08G1/01
  • 本发明涉及智慧交通技术领域,具体为基于视觉识别的区域交通情况预测方法,包括以下步骤:S100:获取各个车载终端上传的实时采集信息;S200:对实时采集信息进行交通分析,得到当前交通信息;S300:对实时采集信息进行突发事件识别,得到突发事件列表;S400:将当前交通信息、突发事件列表加载至交通预测模型,得到区域交通预测结果。本申请的基于视觉识别的区域交通情况预测方法,能够实现全路段交通的检测和预测,可以提升区域交通预测的实时性和准确性。
  • 基于视觉识别区域通流情况预测方法
  • [发明专利]基于深度学习的交通预测方法-CN202210152521.3在审
  • 张师超;段弘翔;章成源 - 中南大学
  • 2022-02-18 - 2022-05-06 - G06Q10/04
  • 本发明公开了一种基于深度学习的交通预测方法,包括获取交通状态数据集并处理得到训练数据集;构建端到端的交通预测原始模型;采用训练数据集训练交通预测原始模型得到交通预测模型;采用交通预测模型进行实际情况下的交通预测本发明提供的这种基于深度学习的交通预测方法,从空间和时间两个维度提取特征进行多步预测,相较于传统方法省去了复杂的人工特征设计和提取过程,因此本发明方法的稳定性和可靠性更高,准确性更好,而且实施相对简单
  • 基于深度学习交通流量预测方法

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