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浙江工业大学智能交通系统联合研究所: 作品数：30 被引量：177H指数：8; 相关作者：吴方国曹福灵更多>>; 相关机构：浙江科技学院机械与汽车工程学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金浙江省自然科学基金浙江省科技计划项目更多>>; 相关领域：交通运输工程自动化与计算机技术环境科学与工程机械工程更多>>

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浙江科技学院机械与汽车工程学院

基于朴素贝叶斯分类器的公共自行车系统故障诊断方法被引量：6: 2019年; 针对公共自行车没有安装车载检测传感器、流动及停放区域较大、管理部门无法及时发现自行车故障等问题,提出了基于朴素贝叶斯分类器的自行车故障诊断方法。通过分析公共自行车系统(PBS)租用记录、维修记录和用户评价,选取15个状态分类特征作为自行车故障检测的特征向量;根据朴素贝叶斯分类器后验概率,获取每个状态分类特征对类的贡献率;以召回率作为评价指标来预测诊断故障自行车。采用杭州市PBS 2016年的相关数据对模型进行实践验证,通过预测模型输入特征值的优化,测试样本的召回率达85.79%,精度较为理想。; 时中朝郝伟娜董红召; 关键词：贝叶斯分类器公共自行车系统故障诊断贡献率

交通目标YOLO检测技术的研究进展: 2025年; 为了综合分析YOLO(You Only Look Once)算法在提升交通安全性和效率方面的重要作用,从“人-车-路”3个核心要素的角度,对YOLO算法在交通目标检测中的发展和研究现状进行系统性地总结.概述了YOLO算法常用的评价指标,详细阐述了这些指标在交通场景中的实际意义.对YOLO算法的核心架构进行概述,追溯了该算法的发展历程,分析各个版本迭代中的优化和改进措施.从“人-车-路”3种交通目标的视角出发,梳理并论述了采用YOLO算法进行交通目标检测的研究现状及应用情况.分析目前YOLO算法在交通目标检测中存在的局限性和挑战,提出相应的改进方法,展望未来的研究重点,为道路交通的智能化发展提供了研究参考.; 董红召林少轩佘翊妮; 关键词：目标检测计算机视觉交通安全

城市交通道路氮氧化物浓度的CART回归树预测研究被引量：16: 2019年; 提出了基于CART回归树的氮氧化物(NO_x)浓度预测模型,利用杭州市延安路路边空气质量监测站2016年6—9月空气污染物监测数据和同期延安路路段车辆抓拍识别数据,通过数据处理、影响因素分析及CART回归树构造,搭建了NO_x浓度预测模型.实验分析结果表明,相对于支持向量机和BP神经网络预测模型,基于CART回归树的NO_x浓度预测模型的预测精度有大幅度提升,可决系数在0.92以上;同时,对环境条件差异较大的G20会议期间NO_x浓度进行预测分析,结果表明,CART回归树方法的预测精度比其它方法更高,能够适应不同条件下的预测需求.; 董红召许慧鹏卢滨杨强; 关键词：氮氧化物大气污染

共享自行车系统动态调度时间域的获取方法被引量：10: 2018年; 共享自行车系统(Bicycle Sharing System,BSS)调度时机的确定是影响BSS服务质量和调度成本的重要因素.综合考虑调度基准阈值、服务点的自行车周转率及租还量差异时变特性,建立了BSS服务点运行状态的自流动模型.基于自流动模型,提出了BSS服务点调度时机的动态调度时间域获取方法,包括判断服务点空/满位的车容比动态阈值的计算,以及根据BSS服务点调入/调出自行车的需求而获取的正/负调度时间域算法.最后,根据杭州锁桩式BSS运行的2016年历史数据,以编号3758服务点为例,对车容比动态阈值和固定阈值获取的调度时间域及调度效果进行分析比较.结果表明,本文研究的动态调度时间域获取方法能够更精准地获取BSS的调度时机,在满足BSS调度服务质量情况下,可以减少调度频次、降低服务成本.; 刘冬旭刘冬旭; 关键词：城市交通

短时公交客流的弦不变量预测方法被引量：2: 2018年; 短时公交客流预测是智能公交系统动态调度的基础.文中根据短时公交客流数据特性,提出基于弦理论的短时公交客流预测方法,模拟弦结构建立弦不变量客流预测模型(SI-PFPM),并采用遗传算法优化SI-PFPM中各参数.提出基于动态时间弯曲距离的仿射传播(AP)聚类算法,对短时公交客流时间序列进行聚类分析.利用SI-PFPM预测聚类子集数据,并分析预测残差,验证SI-PFPM可以预测短时公交客流的假设成立.最后将SI-PFPM的预测性能与现有方法进行对比分析,验证SI-PFPM对短时公交客流预测的有效性.; 董红召刘倩付凤杰; 关键词：弦理论时间序列聚类

电动公交车电池荷电状态的Seq2Seq 预测方法: 2023年; 针对高维输入特征和长时预测需求下荷电状态预测困难的问题,提出一种电动公交车电池荷电状态的Seq2Seq预测方法.在电池状态的基础上引入车辆行驶状态和行驶工况,利用特征选择算法分析各因素对荷电状态的影响.以LSTM为基本单元结构,WN-Seq2Seq算法融合Seq2Seq与WaveNet循环结构,可以强化高维输入特征与预测荷电状态的序列信息记忆与表征能力,从而提高模型的预测精度.通过2021—2022年杭州市4辆电动公交车实际行驶数据验证表明,在引入车辆行驶状态和行驶工况后,WN-Seq2Seq模型的评价指标均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)和模型计算时间(MCT)分别为0.505%、0.479%、0.656%和0.017 s.研究结果表明相比传统模型,预测精度及稳定性都有所提升,在不同温度区间下都具有良好的预测效果,为电动公交车能耗控制策略、安全管理提供合理且可靠的参数决策支持.; 董红召王桢张楠佘翊妮林盈盈; 关键词：电动公交车循环神经网络

城市公共自行车系统自然租赁需求估算方法被引量：8: 2016年; 为了获取城市公共自行车系统(PBS)自助服务点的真实租赁需求,提出既包含受限租赁需求又考虑到潜在租赁需求的自然租赁需求估算方法.通过分析公共自行车在城市公共交通体系中的角色与特点,改进了离散选择Multi-logit模型;根据建立的公共交通方式出行特性效用函数,利用Multi-logit改进模型估算公共自行车在客运总量中的分担率.计算调查统计与模型估算所得到的2种分担率的相关系数,结合服务点历史租赁数据,最终实现PBS自助服务点自然租赁需求的估算.以杭州市PBS为实验对象,对所研究的方法进行实践验证.结果表明,在平峰时段,模型估算得到的自助服务点自然租赁需求量与当前受限条件下的租赁量基本保持一致;在高峰时段,模型估算得到的自然租赁需求量明显超过受限租赁量,基本与人工值守理想租赁条件下的非受限租赁量相同,有效地反映了城市PBS的真实租赁需求.; 董红召吴满金刘冬旭陈宁; 关键词：分担率相关系数

车路集成环境下车辆防撞预警安全状态判别模型的研究被引量：8: 2011年; 针对现有安全状态判别模型未能兼顾行车安全与道路空间资源利用率,且忽略了实际行驶环境下动态制动减速度信息的问题,提出了车路集成条件下车辆防撞预警安全状态判别模型。通过车-路通信协作实现对路面类型等实际行驶环境因素的动态识别,并确定车辆采取制动措施时所能获得的动态制动减速度;通过分析前车与自车的有效制动时间和车辆制动全过程,建立了新型临界跟车距离模型,并给出了模型关键参数的获取方法。仿真结果表明,该判别模型具有较强的自适应性,更贴近车辆实际行驶环境下的制动过程,有利于提高道路空间的利用率。; 董红召陈炜烽陈宁郭明飞

OBD支持下公交车到达时间的回归预测方法被引量：3: 2021年; 公交车到达时间的精准预测是共享公交专用道研究的基础,为此基于车辆车载自动诊断系统(OBD)数据提出一种基于证据理论优化高斯过程回归(DS-GPR)的公交车到达时间预测方法。首先分析影响公交车到达时间的影响因素,随后通过历史融合数据训练得到模型的超参数,并且最终通过D-S证据理论为高斯过程的回归输出分布分配全局信任度,得到当前时刻信任度最优的输出值。最后通过实例对DS-GPR模型的预测性能进行对比分析,证明了DS-GPR模型对公交车到达时间的良好预测性能。; 董红召赵龙钢赵晨馨张亮孔娟娟; 关键词：数据融合证据理论

公交专用道条件下公交车辆轨迹的Seq2Seq预测被引量：6: 2021年; 即使在公交专用道条件下,因受前方车辆、站台通行能力、行人过街等因素影响,由路段上游到下游停车线持续一定时长的公交车辆轨迹仍然表现出较强的不确定性.简单场景下的单一目标时间序列模型难以有效应对不确定性对公交车辆轨迹预测的影响.针对上述问题,提出将车辆通过路段的整体轨迹表示为由多个相对简单的局部时间序列顺序组成的高维时间序列,应用循环神经网络的单层和多层循环编码器-解码器结构建立高维时间序列中局部序列和整体序列的映射关系,从当前时段轨迹序列开始依次循环预测每个局部序列直到获得未来时段的整体序列.在实验验证中,采用杭州市文三路公交线路的实测GPS轨迹数据对2种结构进行训练和测试.结果表明,所提方法优于现有流行的多步循环序列到序列方法,其中多层结构预测结果和复杂场景的泛化性能均优于单层结构.; 张楠董红召佘翊妮

浙江工业大学智能交通系统联合研究所

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