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[发明专利]一种考虑路段上下游线形设计参数的连续建模方法-CN201811607594.7有效
发明人：王雪松;郭启明;陈志贵 -专利权人：同济大学
申请日： 2018-12-27 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06F30/13 文献下载
摘要：本发明涉及一种考虑路段上下游线形设计参数的连续建模方法，应用于组合线形安全评估与优化领域。通过采集驾驶员样本的道路运行指标变化序列，在提取上下游线形参数时，通过比较预测模型的拟合优度选取运行指标的最佳集计距离。对连续型变量速度，提取均值构建多元线性回归模型，基于各变量的驾驶员个体值构建以驾驶员为分类变量的混合线性模型。根据模型对比和参数估计结果，选择拟合效果最优的上下游集计距离。最终得到模型参数估计结果。
一种考虑路段下游线形设计参数连续建模方法

[发明专利]基于二项Logistic回归的公路事故黑点路段线形致因分析方法-CN201810487299.6有效
发明人：何杰;刘子洋;邢璐;章晨;杭文 -专利权人：东南大学
申请日： 2018-05-21 - 公布日： 2021-01-05 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于二项Logistic回归的公路事故黑点路段线形致因分析方法，包括如下步骤：1、将所要研究的公路按长度等分为n个路段单元；2、分析每个路段单元的安全性，将安全性低的路段判定为黑点路段；3、将每个黑点路段单元发生的交通事故按照事故类型划分为K类，并将各类事故在路段单元的发生数转化为二分类变量；4、选取Z种线形指标描述每个黑点路段单元的线形特征；5、运用二项Logistic回归模型分析事故黑点路段各线形指标对不同类型事故发生的影响该方法可以确定公路线形特征对各类事故的影响。有助于公路交通安全管理部门发现事故黑点路段本身的线形问题，对未来公路设计施工有一定的指导意义。
基于 logistic 回归公路事故黑点路段线形分析方法

[发明专利]采用运行速度预测模型的高速公路线形设计方法-CN200710057664.1有效
发明人：熊文胜;王晓华;靳灿章;李海舢;李传宪;肖田;汪凌志;王玉秀;王蕊;徐青;郑利;严西华;曹凌峰 -专利权人：天津市市政工程设计研究院
申请日： 2007-06-19 - 公布日： 2008-01-23 - 主分类号： E01C1/00 文献下载
摘要：一种采用运行速度预测模型的高速公路线形设计方法，通过多重线性回归分析法建立运行速度预测模型，以该运行速度预测模型为设计参数进行线形设计，该方法包括以下步骤：选定设计速度，结合地形条件初定路线平、纵面指标；按规范线形设计要求检查和修改初定路线；进行运行速度预测；按运行速度要求检查和修改初定路线；确定路线各技术指标。与已有技术相比，本发明有效地保证了公路线形要素如平曲线半径、纵坡、竖曲线半径等指标与设计速度的合理搭配，获得连续、一致并且合理客观的均衡设计，也不会因指标的过高要求而增加工程造价，并且提高了高速公路线形设计质量
采用运行速度预测模型高速公路线形设计方法

[发明专利]基于Tobit回归的高速公路线形指标对事故率影响的分析方法-CN201810300708.7在审
发明人：孟祥海;刘振博;孟令旗 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2018-04-04 - 公布日： 2018-07-24 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：基于Tobit回归的高速公路线形指标对事故率影响的分析方法，本发明涉及高速公路线形指标对事故率影响的分析方法。本发明的目的是为了解决使用事故率指标分析评价交通安全状况时，现有建立的事故分析模型不在适用，以及当统计期短或路段划分较短时，事故率取值受限的问题。过程为：一、基于线形指标对高速公路进行路段划分；二、对划分后的各类型路段计算事故率；三、得到剔除异常值的事故率；四、对各自变量进行赋值；五、对三和四结果进行归一化处理；六、对基于Tobit回归的高速公路事故率分析模型进行参数标定
事故率线形指标高速公路高速公路事故参数标定路段回归自变量交通安全状况统计分析软件归一化处理边际效应分析模型结果应用事故分析影响分析指标分析分析受限剔除统计

[发明专利]连续纵坡路段安全性评价模型构建、诊断方法及系统-CN202210190943.X有效
发明人：何云勇;高建平;何恩怀;窦浩然;孙璐;杨昌凤;李松青;周玉萍 -专利权人：四川省公路规划勘察设计研究院有限公司
申请日： 2022-03-01 - 公布日： 2022-06-21 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明涉及连续纵坡路段安全性评价模型构建、诊断方法及系统。本发明提供连续纵坡路段安全性评价模型构建方法，选择训练数据,构造训练集；将连续纵坡路段划分为直坡段与弯坡段；构建直坡段回归模型及弯坡段回归模型；直坡段时，选择直坡段回归模型以驾驶员视觉负荷强度为输出，以直坡段坡度及直坡段坡长为输入，直至预测性能达到预设值后停止训练；弯坡段时，选择弯坡段回归模型以驾驶员视觉负荷强度为输出，以弯坡段坡度及弯坡段角度变化率为输入，直至预测性能达到预设值后停止训练；则连续纵坡坡段安全性评价模型构建完成。建立了驾驶员视觉负荷强度与道路线形指标的关系模型,实现坡段线性的安全性评价。
连续路段安全性评价模型构建诊断方法系统

[发明专利]基于参数映射学习算法的钢管混凝土拱桥线形预测方法-CN202211390489.9在审
发明人：谢开仲;宁杰才;农世杰;郭晓;罗子朝 -专利权人：广西大学
申请日： 2022-11-08 - 公布日： 2023-04-11 - 主分类号： G06F30/13 文献下载
摘要：基于参数映射学习算法的钢管混凝土拱桥线形预测方法，步骤为：S1.收集与划分钢管混凝土拱桥施工样本数据；S2.归一化处理样本数据；S3.选择径向基函数建立参数映射学习钢管混凝土拱桁线形预测模型；S4.对预测模型进行遗传算法参数寻优，确定C、γ和ε的最佳组合；S5.以拼装完毕节段的参数作为训练样本，并在SMO‑SVM算法中输入最佳参数组合C,γ,ε，求解SMO算法优化后支持向量回归问题，得到参数映射学习钢管混凝土拱桁线形训练模型；S6.测试训练模型，完成大跨CFST拱桥斜拉扣挂拼装过程拱桁的竖向位移预测。本发明通过建立钢管混凝土拱桥线形预测模型，实现对拱桥施工过程中拱桁线形高精度预测，验证该方法在大跨CFST拱桥施工过程中拱桁竖向位移预测的可行性与有效性。
基于参数映射学习算法钢管混凝土拱桥线形预测方法

[发明专利]一种基于输出的客观语音质量评估的方法-CN201410696593.X有效
发明人：李庆生;刘良江;卞昕;柏文琦;周鑫;彭正梁;徐昱 -专利权人：湖南省计量检测研究院;中国计量科学研究院
申请日： 2014-11-27 - 公布日： 2015-02-18 - 主分类号： G10L25/60 文献下载
摘要：一种基于输出的客观语音质量评估的方法，其步骤如下：首先提取干净语音的非均匀线形预测倒谱系数用来对GMM-HMM模型进行训练，通过训练给干净语音建立参考模型；然后由所述参考模型和失真语音的非均匀线形预测倒谱系数向量可以得到它们之间的一致性测度；最后，通过多元非线性回归模型建立主观MOS分和一致性测度之间的映射关系，可以得到对MOS分的客观预测模型，通过所述客观预测模型进行语音质量的客观评价。本发明建立主观MOS分和客观测度之间的映射关系，得到对主观MOS分的预测模型，使得分更接近主观质量。
一种基于输出客观语音质量评估方法

[发明专利]基于张拉力或强制位移值的主缆敏感性工程化分析方法-CN201610828801.6有效
发明人：宋伟俊;田亮;齐占国;陈宁贤;龚国锋;赵健 -专利权人：中国铁建大桥工程局集团有限公司
申请日： 2016-09-18 - 公布日： 2019-08-16 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于张拉力或强制位移值的主缆敏感性工程化分析方法，主要步骤包括：建立空缆线形模型；施加边界条件，即在空缆线形模型的边跨锚固处及桥塔部位施加竖向和水平向位移约束；加温降荷载；加自重荷载；回归至空缆线形采用本发明所提供的分析方法，无需建立悬索桥的整桥模型，简化了建模过程，分级施加荷载，使得计算过程更容易收敛。
张拉力施加张拉主缆线形模型荷载工程化吊杆张拉千斤顶边界条件戴帽位置计算过程建模过程快速评估位移约束自重荷载分析水平向悬索桥边跨分级加温锚固桥塔竖向选型收敛回归

[发明专利]基于气象环境监测数据的呼吸系统疾病发病趋势预测方法-CN201910444353.3在审
发明人：纪广军;吕征;金光祥;李慧;黄晓冬;范鸿运;周亚雪 -专利权人：北京气象在线科技有限公司
申请日： 2019-05-27 - 公布日： 2019-07-23 - 主分类号： G16H50/80 文献下载
摘要：本发明实施例涉及一种基于气象环境监测数据的呼吸系统疾病发病趋势预测方法，建立呼吸系统疾病发病趋势预测的多元线形回归模型；获取第一时段内的气象环境监测数据；所述气象环境监测数据包括：平均气温、平均气压、所述第一时段内的最大温差和平均空气质量指数AQI；基于所述多元线形回归模型和所述第一时段内的气象环境监测数据，得到所述第一时段之后第二时段的呼吸系统疾病发病指数；对所述气象环境监测数据进行数据分析，得到所述平均气温、平均气压、所述最大温差和平均
呼吸系统疾病气象环境监测发病趋势预测线形回归模型发病指数级别参数平均气温最大温差气压数据包括数据分析提示信息

[发明专利]一种精确预测隧道围岩位移的方法-CN202010651430.5在审
发明人：何川;蒙伟;晏启祥;封坤;郭德平;孙晋锋;唐进才;廖烟开;王皋;冯智;李雨强;青松勇 -专利权人：西南交通大学;叙镇铁路有限责任公司
申请日： 2020-07-08 - 公布日： 2020-10-16 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种精确预测隧道围岩位移的方法，包括在隧道开挖后，及时收集地表沉降、拱顶下沉及周边收敛等位移数据，并记录时间，绘制时间—位移散点图；依据《铁路隧道监控量测技术规程(Q/CR 9218‑2015)》给出的指数模型、对数模型、双曲线模型三类位移历时模型同时进行回归分析；依据概率论与数理统计相关理论，分别对上述三类模型进行回归模型和回归系数的显著性检验；在通过回归模型和回归系数的显著性检验后，采用残差平方和最小的模型作为回归模型；本发明可避免采用指数模型、对数模型、双曲线模型中的一类模型进行回归、可避免采用不显著的模型进行回归、可以将回归效果最佳的模型作为回归模型，回归效果最佳指的是回归值最接近实测值。
一种精确预测隧道围岩位移方法

[发明专利]一种高原公路驾驶员生心理负荷程度表征方法-CN201710014362.X在审
发明人：柳本民;竺灵杰;郭忠印 -专利权人：同济大学
申请日： 2017-01-09 - 公布日： 2017-06-20 - 主分类号： A61B5/18 文献下载
摘要：本发明提供了一种高原公路驾驶员生心理负荷程度表征方法，包括以下步骤采集驾驶员在高原公路行驶时的心率指标变化、车辆所处的实时位置、实时速度和海拔高度；将心率指标转换为心率增长率；对公路线形划分，并统计对应的线形指标；将驾驶员的心率增长率、所处路段平均海拔、所处路段的线形指标和车辆行驶的实时速度进行多元回归处理，得到模型；将某段路段的各参数值对应代入模型中以得到驾驶员生心理指标；将上述生心理指标与评价标准中的心率增长率进行比较以判断驾驶员在该路段实时的生心理负荷是否处于安全水平之内
一种高原公路驾驶员心理负荷程度表征方法

[发明专利]一种基于负二项回归的公路突出事故影响因素识别方法-CN202111649593.0在审
发明人：覃薇;覃延春;欧剑聪;林婧;梁才;张燕;侯泽群;陈少峰;其他发明人请求不公开姓名 -专利权人：广西交通设计集团有限公司
申请日： 2021-12-30 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于负二项回归的公路突出事故影响因素识别方法，包括采用滑动窗口法对拟分析运营期公路进行路段分析单元划分；以划分好的路段分析单元为单位进行数据提取，提取出每个路段分析单元的线形指标变量和交通量；选择路段分析单元的线形指标变量及交通量作为初始事故影响因素；假设拟分析的路段分析单元所对应的无线形条件指标项均为理想线形条件，即按理想线形条件下的线形指标值对空值项进行赋值；以确定的始事故影响因素为基础，基于负二项分布回归分析初始事故影响因素，从中识别出拟分析路段的突出事故影响因素。
一种基于负二项回归公路突出事故影响因素识别方法

[发明专利]一种高原地区双车道公路弯坡组合段线形指标选取方法-CN202110381473.0有效
发明人：陈飞;左天骄;张丹妮;胡飞;薄雾;张平;朱佳韵 -专利权人：东南大学
申请日： 2021-04-09 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： A61B5/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种高原地区双车道公路弯坡组合段线形指标选取方法，具体步骤如下：结合实地驾驶试验采集驾驶员在不同弯坡组合段的车速、心率和脑电信号数据；对驾驶员的脑电和心率指标进行样本熵处理，提取脑电和心率指标的特征指标得到驾驶员生心理负荷综合评价指标CISE；构建综合评价指标CISE与不同海拔区间弯坡组合段的线形组合值CA的回归模型；最后，利用拉格朗日中值定理确定不同海拔高度区间对应的线形组合阈值CAcri，作为弯坡组合路段的线形设计指标。本发明解决了高原低压缺氧环境下弯坡组合路段的线形设计指标选取问题，为高原公路的线形安全设计提供了理论支撑。
一种高原地区车道公路组合线形指标选取方法

[发明专利]一种基于集成学习的空间非线性回归方法及系统-CN202211464179.7有效
发明人：罗运;苏世亮 -专利权人：武汉大学
申请日： 2022-11-21 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于集成学习的空间非线性回归方法及系统，对数据计算空间权重矩阵和二阶邻接矩阵；使用弱回归模型进行局部加权回归，拟合得到局部弱回归模型；对数据进行预测转换，得到二阶回归数据；将二阶邻接矩阵作为局部筛选，局部弱回归模型作为基础回归模型，空间权重矩阵作为局部权重，使用集成方法中的混合模型对二阶回归数据进行拟合，得到局部集成模型；使用局部留一法交叉验证，对模型进行评估选择，得到最优的空间非线性回归模型。本发明将集成学习中的混和模型引入空间回归，并使用弱回归模型作为基础局部回归模型以引入非线性关系，从而得到高效的空间非线性回归模型，以此捕捉空间非平稳性中的非线性关系。
一种基于集成学习空间非线性回归方法系统

[发明专利]地铁变电所钢轨电位计算方法-CN202010961505.X在审
发明人：杨少兵;张征;叶晶晶 -专利权人：北京交通大学
申请日： 2020-09-14 - 公布日： 2020-12-15 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明提供了地铁变电所钢轨电位计算方法，包括：基于地铁变电所的供电系统结构建立正常供电情况下钢轨电位的数学模型；根据数学模型获取引发钢轨电位变化的参量；建立回归模型池；参量即构成回归模型池中回归模型的输入参量，基于自适应学习的最优回归模型选择方法从回归模型池中选择并训练回归模型，得到优化好的回归模型；根据优化好的回归模型对地铁变电所钢轨电位进行计算。本发明方法通过回归模型的选择以及训练得到了优化的回归模型，由回归模型在运行数据中挖掘出供电系统输入输出之间的关系来计算电位，避开了对地铁牵引供电网络阻抗参数的直接测量与计算，得到的电位结果精确。
地铁变电所钢轨电位计算方法

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