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公开(公告)号：CN112365079B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202011319507.5
申请日：2020-11-23
Applicant: 上海交通大学设计研究总院有限公司
IPC: G06Q10/047 , G06Q10/0639 , G06Q10/067 , G06Q50/14
Abstract: 本发明公开了一种基于量化模型的旅游景区导向系统评价方法，解决了目前进去导向系统优化难度大、资源浪费严重的问题，其技术方案要点是将标识牌分为三种类型，对不同类型的标识牌分为对应内容和分布两个衡量层次；对不同类型标识牌的内容所对应的内容模型采用层次分析法及专家调查法进行评价计算；对不同类型标识牌的布局所对应的布局模型采用布局衡量指标进行拓扑指标运算；对计算结果进行整合；设定导向系统总体服务水平的分级与边界；得到导向系统总体服务水平及园区待改进具体因素，本发明的一种基于量化模型的旅游景区导向系统评价方法，可了解具体服务水平，帮助管理人员科学规划设计和改进提高旅游景区导向系统，提高旅游景区服务水平。
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公开(公告)号：CN112201070B
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202011048924.0
申请日：2020-09-29
Applicant: 上海交通大学
IPC: G08G1/0967 , G08G1/01
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的自动驾车高速公路瓶颈路段行为决策方法，包括步骤：构建城市交通网络场景；建立自动驾驶车辆智能体模型；仿真生成人机混行交通流；训练所述自动驾驶车辆智能体模型得到最优行为决策；分析得到当前自动驾驶车辆智能体模型中自动驾驶车辆的加入对交通流的影响。本发明的一种基于深度学习的自动驾车高速公路瓶颈路段行为决策方法，不用改变原装电气部件直接把电源线接入端子即可，操作简单。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112365079A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011319507.5
申请日：2020-11-23
Applicant: 上海交通大学设计研究总院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于量化模型的旅游景区导向系统评价方法，解决了目前进去导向系统优化难度大、资源浪费严重的问题，其技术方案要点是将标识牌分为三种类型，对不同类型的标识牌分为对应内容和分布两个衡量层次；对不同类型标识牌的内容所对应的内容模型采用层次分析法及专家调查法进行评价计算；对不同类型标识牌的布局所对应的布局模型采用布局衡量指标进行拓扑指标运算；对计算结果进行整合；设定导向系统总体服务水平的分级与边界；得到导向系统总体服务水平及园区待改进具体因素，本发明的一种基于量化模型的旅游景区导向系统评价方法，可了解具体服务水平，帮助管理人员科学规划设计和改进提高旅游景区导向系统，提高旅游景区服务水平。
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公开(公告)号：CN112434849B
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202011301604.1
申请日：2020-11-19
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进多目标算法的危险品运输路径动态规划方法，解决了传统路线规划方法无法及时的应对日益复杂的城市道路状况，易造成交通拥堵甚至更严重危险及损失，其技术方案要点是包括有以下步骤：获得运输风险因素，建立运输风险模型；基于运输风险和运输成本两个目标，建立多目标运输路径规划模型，确定目标函数及约束条件；根据改进的非支配遗传算法对多目标运输路径规划模型进行求解；通过设定的多种动态更新方式对不同情景下多目标运输路径规划模型进行运算，获取路线规划选择，本发明的基于改进多目标算法的危险品运输路径动态规划方法，能快速的应对突发情况并及时进行动态调整，避免运输规划中的危险性和成本损失。
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公开(公告)号：CN112434849A
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN202011301604.1
申请日：2020-11-19
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进多目标算法的危险品运输路径动态规划方法，解决了传统路线规划方法无法及时的应对日益复杂的城市道路状况，易造成交通拥堵甚至更严重危险及损失，其技术方案要点是包括有以下步骤：获得运输风险因素，建立运输风险模型；基于运输风险和运输成本两个目标，建立多目标运输路径规划模型，确定目标函数及约束条件；根据改进的非支配遗传算法对多目标运输路径规划模型进行求解；通过设定的多种动态更新方式对不同情景下多目标运输路径规划模型进行运算，获取路线规划选择，本发明的基于改进多目标算法的危险品运输路径动态规划方法，能快速的应对突发情况并及时进行动态调整，避免运输规划中的危险性和成本损失。
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公开(公告)号：CN112201070A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011048924.0
申请日：2020-09-29
Applicant: 上海交通大学
IPC: G08G1/0967 , G08G1/01
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的自动驾车高速公路瓶颈路段行为决策方法，包括步骤：构建城市交通网络场景；建立自动驾驶车辆智能体模型；仿真生成人机混行交通流；训练所述自动驾驶车辆智能体模型得到最优行为决策；分析得到当前自动驾驶车辆智能体模型中自动驾驶车辆的加入对交通流的影响。本发明的一种基于深度学习的自动驾车高速公路瓶颈路段行为决策方法，不用改变原装电气部件直接把电源线接入端子即可，操作简单。
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公开(公告)号：CN110414808A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910624952.3
申请日：2019-07-11
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于干扰指数对地铁站行人服务水平的评价方法，涉及交通设施服务水平评价领域，解决了轨道交通场站内对行人管控方法效率低下、难以精准采取防控措施、管理控制不精细不科学的弊端，其技术方案要点是先将地铁站内空间划分为若干种类型的基本空间，再获取每种基本空间的干扰指数，然后根据干扰指数得到各基本空间的服务水平，最后根据各基本空间的服务水平，分析获取地铁站的行人服务水平，本发明的可以了解到地铁站在不同流量条件下的服务水平，还可以得到地铁站中对人流量变化敏感的薄弱节点，帮助管理人员科学管控，保证站内安全运行。
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