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[发明专利]一种流量管理措施全生命周期建立方法-CN202111483433.3在审
发明人：胥宝新;何亮;靳学梅;林荆荆;苏祖辉;刘成杰;孔明星 -专利权人：南京莱斯信息技术股份有限公司
申请日： 2021-12-07 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G08G5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种流量管理措施全生命周期建立方法，步骤如下：流量管理措施信息创建；流量管理措施复杂交通流创建；流量管理措施仿真评估及上报；流量管理措施批复管理；流量管理措施生效计算；判断流量管理措施是否变更；判断流量管理措施是否结束；进行流量管理措施的事后分析。本发明通过多组分层交通流方法重新定义新的交通流过滤方法，充分满足流量管理人员通过多交通组建立条件和排序筛选筛选限制交通流、豁免交通流，进行流量管理。
一种流量管理措施生命周期建立方法

[发明专利]一种通过控制交通流量改善空气质量的方法-CN201810682006.X有效
发明人：姚胜永;乔博帅;于治伟;李亚楠;李朝阳;张文胜;杨钰坤;刘佳豪 -专利权人：石家庄铁道大学
申请日： 2018-06-27 - 公布日： 2020-04-07 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本申请适用于数据处理技术领域，提供了一种通过控制交通流量改善空气质量的方法，包括：获取预设区域内的历史交通流量数据和历史空气污染物浓度，所述历史交通流量数据和所述历史空气污染物浓度为相同时间段内的监测数据；对所述历史交通流量数据和所述历史空气污染物浓度分别进行预处理，并利用预处理后的历史交通流量数据和预处理后的历史空气污染物浓度构建数据集；根据所述数据集，获得所述预设区域内的交通流量对空气污染物浓度的影响结果；根据所述预设区域内的交通流量对空气污染物浓度的影响结果，控制所述预设区域内的交通流量。通过上述方法，有效提高了通过控制交通流量改善空气质量的方法的精确度。
一种通过控制交通流量改善空气质量方法

[发明专利]基于历史和当前数据预测期望道路交通状况-CN201080027950.3有效
发明人：黄德铭;瓦莱里·雷波德·雅奇;杰西·赫奇;韦恩·斯托普勒;亚历克·巴克;罗伯特·C·卡恩;克里斯托弗·劳伦斯·斯科菲尔德 -专利权人：因瑞克斯有限公司
申请日： 2010-04-22 - 公布日： 2012-05-16 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明描述了用于确定并使用与车辆在道路上行进的期望道路交通流量状况信息有关的信息的技术。可以通过将与特定道路部分的道路交通流量状况有关的历史典型信息同与该道路部分上或附近的实际交通流量有关的当前信息进行组合，产生该道路部分的期望道路交通流量状况。例如，该组合可以提供以下优点：估计具有结构流障碍物的道路的期望交通流量状况信息，该结构流障碍物导致在特定道路位置和时间处交通流量降低——例如，期望交通流量状况信息可以至少部分地基于使与车辆的实际行进路径有关的部分实际交通流量信息拟合于或以其他方式适配于道路的历史行进分布图，该历史行进分布图包括针对道路位置和时间段的各种组合的典型交通流量信息。
基于历史当前数据预测期望道路交通状况

[发明专利]一种基于多属性融合神经网络的交通数据补偿方法-CN202211005103.8在审
发明人：贾朝龙;李文辉;肖云鹏;龚佳明;张健 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2022-08-22 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明属于智能交通领域，具体涉及一种基于多属性融合神经网络的交通数据补偿方法，包括：获取路网卡口的交通流量数据，计算卡口之间的量化关联程度，建立路网矩阵，并将对应卡口的交通流量数据填入路网矩阵中，得到路网特征矩阵，建立路网交通流量数据恢复模型，通过时空同步图神经网络模块捕获没有交通流量数据缺失的卡口的隐藏交通流状态，通过时空图注意力机制模块捕获没有流量数据缺失的卡口的动态特征，将卡口的隐藏交通流状态和卡口的动态特征输入融合恢复网络模块，恢复卡口缺失的交通流量数据。本发明通过引入交通流中的动态性，不仅可以更准确得恢复缺失的交通数据，还可以分析出交通路网上的交通变化状态。
一种基于属性融合神经网络交通数据补偿方法

[发明专利]基于ST-Informer的船舶交通流量长序列时空预测方法-CN202310517450.7在审
发明人：江宝得;罗海燕;江盈 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2023-05-06 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于ST‑Informer的船舶交通流量长序列时空预测方法，本发明通过建立时空融合模型对船舶交通流量进行长序列预测。主要采用基于ST‑Informer模型的方法进行处理。首先，对船舶自动识别系统(AIS)数据进行清洗和初步统计分析，提取各港区不同时间段的船舶交通流量数据，其次，对船舶交通流量数据进行缺省值填充和标准化处理，然后，基于各港区间距离和历史船舶交通流量构造邻接矩阵和特征矩阵，最后，基于ST‑Informer模型预测各港区船舶交通流量。本发明从水上交通路网的拓扑结构和长序列角度出发，充分考虑船舶交通流量数据中蕴含的时空特征，有效提高船舶交通流量长序列预测精度。
基于 st informer 船舶交通流量序列时空预测方法

[发明专利]一种基于深度学习的城市区域交通流量预测方法-CN201710427408.0有效
发明人：范晓亮;郑传潘;李军;王程;陈龙彪;臧彧;温程璐 -专利权人：厦门大学
申请日： 2017-06-08 - 公布日： 2019-06-21 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的城市区域交通流量预测方法，该方法通过提取交通流量变化的高维时空特征对城市每个区域的交通流量同时进行预测，为城市交通流量预测问题提供了一种新的思路。首先根据LPR设备的数据计算城市区域每个时间段的历史流量；然后利用ConvLSTM和CNN设计交通流量预测模型，并提取影响预测时段的关键时间段的流量数据作为输入训练模型；最后利用训练好的模型进行城市区域交通流量的预测
一种基于深度学习城市区域交通流量预测方法

[发明专利]一种交通流量或旅行时间的预测方法和设备-CN201811218071.3有效
发明人：徐慎昆;代睿;李帅;冀晨光;刘凯奎 -专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
申请日： 2018-10-18 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种交通流量或旅行时间的预测方法，包括：获取终端回传的海量导航路径规划数据；根据所述海量导航路径规划数据，得到所述待预测道路在预测时间段内的导航规划流量；获取所述待预测道路的实时交通流量、实时旅行时间、历史交通流量、历史旅行时间和导航规划流量；对所述待预测道路的实时旅行时间、历史旅行时间、实时交通流量、历史交通流量、导航规划流量进行神经网络学习，得到所述待预测道路在所述预测时间段的预测交通流量或预测旅行时间采用本发明提供的技术方案，能得到更接近于实际情况的预测交通流量或预测旅行时间。
一种交通流量旅行时间预测方法设备

[发明专利]基于特征金字塔网络的路网交通流量数据修复方法及系统-CN202210480165.8有效
发明人：郭亚娟 -专利权人：山东交通学院
申请日： 2022-04-24 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明公开了基于特征金字塔网络的路网交通流量数据修复方法及系统，获取待修复的路网交通流量数据；将待修复的路网交通流量数据划分为p个时段；建立道路空间等粒度规则网络；基于等粒度规则网络和某个时段内待修复的路网交通流量数据，计算当前时段单位网格单车道平均交通量，并将当前时段单位网格内单车道平均交通量视为当前时段道路交通细尺度流量特征；基于道路土地利用属性得到道路粗尺度网格结构，利用交通流历史同期相似性，建立路网交通粗尺度先验知识库；将细尺度流量特征和先验知识库，均输入到训练后的当前时段的多尺度特征金字塔模型，得到修复后的当前时段路网交通流量数据；同理，得到修复后的所有时段路网交通流量数据。
基于特征金字塔网络路网交通流量数据修复方法系统

[发明专利]交通流量数据聚类、补偿方法及设备-CN202010471172.2在审
发明人：杨海强;赵东杰;刘银华;李宪;葛树志 -专利权人：青岛大学
申请日： 2020-05-29 - 公布日： 2020-09-04 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明提供交通流量数据聚类、补偿方法及设备，其中所述交通流量数据聚类方法包括：获取多个交通流向量及其对应的时间类型信息和/或天气类型信息，所述交通流向量表示其对应时段内的交通流量及其变化趋势；根据各个所述交通流向量的相似性将其划分为多个类；生成交通流模式数据表，其中包括各个所述交通流向量所属的类型信息，及其对应的时间类型信息和/或天气类型信息。
交通流量数据补偿方法设备

[发明专利]一种基于车路协同系统的交叉口交通灯信号控制方法-CN201810220845.X在审
发明人：徐良杰;龙喆;刘立天 -专利权人：武汉理工大学
申请日： 2018-03-16 - 公布日： 2018-07-13 - 主分类号： G08G1/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于车路协同系统的交叉口交通灯信号控制方法。本发明通过车道车流量计算方向车流量，通过直行方向车流量与左转方向车流量计算交叉口进口道重交通流系数以判断重交通流状态；若存在重交通流，将存在重交通流方向车流量根据冲突状态矩阵得到无冲突的方向车流量，并在无冲突的车流方向中选取与存在重交通流方向的车流量数量差最小的车流方向同时放行；若不存在重交通流，根据交通灯信号定时控制方法控制交通灯信号；根据存在重交通流方向车流量与车流量差最小的方向车流量分配方向车道数量并通过控制交叉口交通灯信号优先放行。
车流量交通流交通灯信号交叉口车流方向车路协同无冲突车道放行道路通行能力交叉口进口道矩阵交通流状态冲突状态定时控制方法控制分配方向计算方向数量差直行左转

[发明专利]多延时动力系统的交通流量仿真方法-CN201310309477.3无效
发明人：狄岚;梁久祯;顾雨迪 -专利权人：江南大学
申请日： 2013-07-22 - 公布日： 2013-12-25 - 主分类号： G08G1/00 文献下载
摘要：本发明揭露了一种多延时动力系统的交通流量仿真方法，所述方法包括多车道上的交通流的简单数学模型；在多时段的延时动力系统的基础上，离散多通道的车辆数学模型；根据三种决策表的情况，给出交通流模型的可能形式。本发明通过对动力系统的道路交通流量的研究，针对多车道、路况可变、流量可变的复杂交通环境进行建模，利用前后多时间段对道路交通流量的相互影响，能够模拟真实的道路交通流量变化，对于控制交通流量以及分析交通系统的特点是有效的
延时动力系统交通流量仿真方法

[发明专利]一种短时交通流量预测方法及装置-CN201710123398.1有效
发明人：史文中;王闰杰 -专利权人：香港理工大学深圳研究院
申请日： 2017-03-01 - 公布日： 2020-07-31 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明适用于交通领域，提供了一种短时交通流量预测方法及装置，所述交通流量预测方法包括：获取宏观交通流模型；确定状态向量、状态方程、观测向量和观测方程；构建用于交通流量预测的数据同化系统框架；将不同观测时段类型的观测数据进行分类采样；融合历史观测数据，基于调整的集合卡尔曼滤波的数据同化方法，补齐当前时刻路段缺失的观测值；基于所述数据同化方法，对所述宏观交通流模型的模型参数进行修正调整；利用调整模型参数后的所述宏观交通流模型，对未来时刻的交通流量进行预测；本发明能够对未来时刻的交通流量进行预测，同时实现了在线调整，易于推广。
一种交通流量预测方法装置

[实用新型]一种具有交通流量采集功能的智慧路灯-CN201921273678.1有效
发明人：于兵 -专利权人：广州怡港环保科技股份有限公司
申请日： 2019-08-07 - 公布日： 2020-09-04 - 主分类号： F21S8/08 文献下载
摘要：本实用新型涉及一种具有交通流量采集功能的智慧路灯。该具有交通流量采集功能的智慧路灯包括灯杆以及安装在灯杆上的照明灯，所述灯杆上设有交通流量采集模块、PM2.5检测模块以及喷水模块，所述智慧路灯还包括控制器，所述控制器分别与交通流量采集模块、喷水模块、PM2.5检测模块连接，所述控制器用于接收来自交通流量采集模块的信号并判断交通流量大小，当交通流量超过设定值时，所述控制器还用于开启PM2.5检测模块并接收PM2.5检测模块的信号，当PM2.5超过设定值时，所述控制器还用于开启喷水模块向空中喷水相比于现有技术中的具有交通流量采集功能的智慧路灯，本实用新型的具有交通流量采集功能的智慧路灯可有效降低因车流量较大而产生的PM2.5对人体造成的伤害。
一种具有交通流量采集功能智慧路灯

[发明专利]一种基于模式相似性的交通流量异常检测方法及系统-CN202211365058.7有效
发明人：张彩明;马翔;袁晨迅;李雪梅 -专利权人：山东大学
申请日： 2022-11-03 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06F18/22 文献下载
摘要：本发明公开一种基于模式相似性的交通流量异常检测方法及系统，涉及交通流量异常检测模型技术领域，包括：采用改进的长短期记忆神经网络对交通流量数据提取时序特征；采用滑动窗口对交通流量数据进行分割和聚类，以聚类中心所对应的短期序列作为模式特征；对每个模式特征确定与其距离最近的模式特征，对组成的模式特征对的最近邻距离经加权处理，得到不同空间位置的模式相似度；根据时序相似度和模式相似度确定序列相似度，根据序列相似度构建不同时间且不同空间位置的交通流量动态关系图；采用交通流量动态关系图和时序相似度进行交通流量异常状态的检测，以提高交通流量异常检测的准确率。
一种基于模式相似性交通流量异常检测方法系统

[发明专利]一种基于贝叶斯优化的短时交通流预测方法及系统-CN201911397429.8在审
发明人：周志文;肖竹;王东;汪成成 -专利权人：深圳市麦谷科技有限公司
申请日： 2019-12-30 - 公布日： 2020-05-22 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种基于贝叶斯优化的短时交通流预测方法及系统，方法包括：采集固定道路位置的固定时间间隔内通过的原始交通流量数据，根据季节模型算法对原始交通流量数据进行预处理，生成时序交通流数据；构建基于支持向量回归机的短时交通流预测模型并进行训练；计算短时交通流预测模型的平均绝对百分误差，根据平均绝对百分误差获取短时交通流预测模型的预测精度；根据贝叶斯优化算法对预测精度对应的模型参数进行优化，直至生成目标短时交通流预测模型；根据目标短时交通流预测模型对短时交通流量进行预测本发明实施例提高了短时交通流量预测模型的泛化能力，提高了预测精度，为智能交通提供了便利。
一种基于贝叶斯优化短时交通流预测方法系统