-
公开(公告)号:CN110348969A
公开(公告)日:2019-10-18
申请号:CN201910641328.4
申请日:2019-07-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了基于深度学习和大数据分析的出租车寻客策略推荐方法,所述推荐方法包括以下步骤:步骤一:对出租车历史轨迹数据进行清洗;步骤二:提取出租车载客点;步骤三:提取出租车载客热点;步骤四:对热点进行载客量预测;步骤五:提出出租车推荐模型。本发明针对城市中出租车和乘客信息不匹配导致的出租车寻客难问题,提出了一种基于交通大数据利用深度学习预测未来乘客数量,并运用可时变的马尔科夫决策过程通过策略迭代为出租车司机提供寻客策略的技术,解决了现有的匹配机制匹配难的问题,增加了出租车的工作效率,使得出租车收益更加科学,且乘客叫车也更加容易。
-
公开(公告)号:CN108541040A
公开(公告)日:2018-09-14
申请号:CN201810165056.0
申请日:2018-02-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04W40/20 , H04L12/721
Abstract: 本发明提供了一种适用于城市场景下的跨层路由协议,属于城市交通领域。单一分层路由协议考虑因素较少,易产生决策不确定等问题;在一些跨层路由协议中,层的集成与新建路由不具有统一化标准作为支持。为了解决上述问题,本发明提出的方法综合考虑车辆移动性信息,道路车辆密度信息,跨层信息物理层的无线链路质量,MAC层误帧率,节点链路可靠性等方面影响。在不同道路选择合适的转发算法,并采用位置修正机制,保证在通信范围内,选择通信距离最合适又可靠的转发节点。采用层次分析法定量计算上述各因素权重值,最终确定最佳转发节点,完成路由过程;如果还未找到合适下一跳节点,采用路由存储转发机制,提高转发率。
-
公开(公告)号:CN103974367B
公开(公告)日:2017-10-31
申请号:CN201410216280.X
申请日:2014-05-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了无线传感器网络中基于HEED算法的错误容忍和多路径优化方法。首先进行节点部署,节点先计算初始化参数,与邻居节点进入竞选簇头的第二阶段,确定节点自身是否应该当选簇头,之后等待一段时间twait,当收到所有的邻居节点的第二阶段完事广播消息。节点进入第三阶段,确定自己的身份。然后建立簇内路由和簇间路由。使用GG图论模型对网络中与基站通信的路由进行路径优化。本发明可以降低网络进行通信的能耗,提高网络工作的可靠性,延长网络的生存时间。
-
公开(公告)号:CN106096793A
公开(公告)日:2016-11-09
申请号:CN201610480155.9
申请日:2016-06-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种基于拥塞感知的周期性优化的电动汽车充电决策方法。一,行驶中的电动汽车向总控制中心发送充电请求。二,总控制中心形成一个包含所有充电站的列表,选择一个耗时最短的充电站并通知电动汽车。三,电动汽车接收充电规划决策,并确认充电站地点。四,当电动汽车向选定的充电站行驶时,电动汽车通过向总控制中心周期性的发送到达充电站的时间及充电时间。五,总控制中心对充电站的新旧决策比较。会向电动汽车通知新的充电决策。六,电动汽车驶向新选定的充电站,仍周期性地向总控制中心报告其相应的移动状态更新。七,步骤四至六会一直重复直到电动汽车到达充电站。需要注意的是这种决策的更新可能在该过程中重复多次。
-
公开(公告)号:CN103347288A
公开(公告)日:2013-10-09
申请号:CN201310227451.4
申请日:2013-06-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
CPC classification number: Y02D70/30
Abstract: 本发明涉及无线传感器网络中分簇路由协议中的网络拓扑结构和簇头选择的优化领域,具体涉及一种不等宽度网络层次结构的建立、簇头位置的选择的无线传感器网络不等宽度分层路由协议方法。本发明包括计算每个层级的簇半径;向传感器节点发送集合信息;计算自身与理想簇头之间的距离;比较自身参与竞争的理想簇头;比较本地邻簇头竞选集合中的竞争距离;向周围发布竞选胜利消息。本发明避免了靠近基站的簇头因承担过多的转发任务而消耗能量过快,进而导致其过早死亡,降低了成簇开销,并保证了簇的均匀分布,有利于延长网络生存时间。
-
公开(公告)号:CN103260264A
公开(公告)日:2013-08-21
申请号:CN201310169369.0
申请日:2013-05-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04W84/18 , H04L12/721
CPC classification number: Y02D70/00
Abstract: 本发明提供的是一种基于双融合节点蚁群优化的无线传感器网络数据融合方法。涉及无线传感器网络中分簇结构簇头的选取和路由路径的优化两个方面。使用等概率的方法选取网络簇头,再通过节点到基站距离的不同选取出非均匀的副簇头,使用蚁群优化算法对网络中与基站直接进行通信的簇头进行路径优化,然后再使用蚁群优化算法对网络中与基站直接进行通信的簇头进行路径优化,使网络中的簇头并不都直接与基站直接通信,而是通过蚁群优化算法选取出来的优化路径进行与基站的通信。很好地解决了无线传感器网络中距离基站远、近两端的热区问题,可以降低网络进行通信的能耗,延长网络的生存时间。
-
-
-
-
-