-
公开(公告)号：CN119796162A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510102126.8
申请日：2025-01-22
Applicant: 燕山大学 , 北京空间飞行器总体设计部
IPC: B60W20/15 , B60W50/00 , B60W20/11 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开一种混合动力汽车能量管理方法和装置、系统、存储介质，包括：步骤1、采集车辆运行过程中的多源交通信息和车辆状态信息；步骤2、根据多源交通信息和车辆状态信息，提取影响混合动力汽车行驶的交通元素，构建图结构的多源交通信息；步骤3、根据图结构的多源交通信息训练基于图卷积神经网络的长短期网络的车速预测模型，利用训练好的车速预测模型预测未来车速；步骤4、根据预测车速，进行考虑车辆动力系统能量消耗和寿命衰退的能量管理。采用本发明的技术方案，充分利用交通元素对子车的影响，预测出更符合实际的速度序列，提高能量管理经济性。
-
公开(公告)号：CN119940135A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510101563.8
申请日：2025-01-22
Applicant: 燕山大学 , 北京空间飞行器总体设计部
IPC: G06F30/27 , G06F30/23 , G06F30/15 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/082 , G06F119/08
Abstract: 本申请涉及电动汽车能量管理技术领域，公开一种车舱温度场快速仿真方法、装置及系统和存储介质，其中方法包括：建立公交车三维模型，进行有限元仿真分析，计算出一段时间内温度值序列以及公交车车舱三维坐标；对获取的数据进行归一化处理，应用时序卷积网络提取输入温度值序列的局部特征，加强对特征信息的挖掘；采用双向长短期记忆网络，结合前后两个LSTM网络的输出来捕捉温度值序列中的双向依赖关系，输出预测结果，引入多头注意力机制，再次输出预测结果，对前后结果进行对比分析。将有限元仿真与神经网络预测相结合，并引入多头注意力机制，能够更加快速地得到公交车车内温度场模型，减少了计算时间，提高预测精度。
-
公开(公告)号：CN119942524A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510101373.6
申请日：2025-01-22
Applicant: 燕山大学 , 北京空间飞行器总体设计部
Abstract: 本发明公开一种3D占用预测方法和装置、系统、存储介质，包括：步骤S1、获取点云和3D目标检测标签；步骤S2、将点云分分离为动态点云和静态点云；步骤S3、将动态点云和静态点云进行多帧点云时序合并，分别得到密集的静态点云和密集的动态点云；步骤S4、合并密集的动态点云和静态点云；步骤S5、对合并后的密集的动态点云和静态点云进行点云的空洞填补与稠密化，得到稠密点云；步骤S6、将稠密点云进行体素化；步骤S7、将3D目标检测标签中的语义传播到体素；步骤S8、检查相邻体素的语义一致性并剔除包含点数过少的体素。采用本发明的技术方案，有效降低标注成本，提升稠密体素的生成质量和占用预测的精度。
-
公开(公告)号：CN118228856A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410222842.5
申请日：2024-02-28
Applicant: 燕山大学
IPC: G06Q10/04 , G08G1/01 , G06Q50/40 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06F123/02
Abstract: 本申请涉及城际交通客流预测技术领域，具体而言，涉及一种城际交通客流预测系统及方法，一定程度上可以解决解决现有技术中客流预测精度不足的问题。该系统包括自适应多图模块、空间特征提取模块、时间特征提取模块和预测模块；该方法，包括步骤100数据采集；步骤200原始数据处理；步骤300城际多图生成；步骤400定义预测系统架构；步骤500系统训练；步骤600客流预测。本发明深度挖掘客流空间、时间特征，扩充了可利用信息维度，提升了性能。
-
公开(公告)号：CN117974208A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410014613.4
申请日：2024-01-04
Applicant: 燕山大学
IPC: G06Q30/0202 , G08G1/01 , G06N20/20 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/049 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/048
Abstract: 本案涉及一种区域型客流预测系统及方法，用于解决现有技术难以全面挖掘客流信息隐含关系的问题。本方案如下：基于区块连接图A和历史客流量序列Xinput，获取客流变化空间关联特征，预测各区块未来客流量Y1；基于历史客流信息Xinput和对应时间信息Tx，获取客流变化时间依赖关系和客流信息之间的关联特征，预测各区块未来客流量Y2；基于历史客流信息Xinput和对应时间信息Tx，获取客流信息的周期性变化规律，预测各区块未来客流量Y3；将客流信息Xinput、基于未来客流量Y1、未来客流量Y2、未来客流量Y3，进行融合重组得到Xrec；基于重组信息Xrec和对应的时间信息Trec，预测各区块最终客流信息。通过不同侧重点的预测结果丰富客流信息，提高客流信息预测准确度。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114643904B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202210181215.2
申请日：2022-02-25
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本申请提供一种能量管理方法、装置、汽车及存储介质，该方法包括：获取当前运动片段中汽车的工况特征参数；汽车包括至少两个动力源；根据工况特征参数，预测至少一个未来运动片段中汽车的未来工况特征参数；根据未来工况特征参数，预测至少一个未来运动片段对应的长期动态工况；基于长期动态工况，计算动态功率需求；对动态需求功率，使用三阶Haar小波变换算法进行分解重构，得到高频功率分量和低频功率分量；将高频功率分量和低频功率分量，根据设定的功率分配规则分配给汽车的各个动力源。该方案：可以更加可靠、精准的预测工况，具有优越的节能特性，且在一定程度上减少了动力电池寿命的损耗。
-
公开(公告)号：CN114506311A
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202210163296.3
申请日：2022-02-22
Applicant: 燕山大学
IPC: B60W20/11 , B60W40/00 , B60W40/105
Abstract: 本申请提供一种变时域预测能量管理方法、装置、汽车及存储介质，该方法包括：获取车辆的行驶数据；根据行驶数据，预测设定数量种预测时域中每种预测时域下的若干未来车速，以及预测当前时刻与下一时刻之间的预测最佳△SOC；根据不同预测时域的若干未来车速，计算各个预测时域下的当前时刻与下一时刻的SOC差值；将预测最佳△SOC与各个预测时域下的SOC差值进行比较，确定最佳预测时域；基于最佳预测时域，实现车辆的预测能量管理。该方案采用了变时域的预测能量管理方法，使得能量管理可以根据车辆行驶数据及其他因素自适应的选择预测时域，提高了能量管理的适应性、有效性和精度。
-
公开(公告)号：CN116432840A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310347739.9
申请日：2023-04-03
Applicant: 燕山大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06N3/0442 , G06N3/045
Abstract: 本发明涉及基于动态引力场和状态转移的人员流动预测方法，用于解决传统客流预测通常注重于单节点或线路的预测，没有考虑到网络节点属性变化对预测结果的影响，使得客流预测的精度低的问题。本案技术方案为：基于分级的交通节点，获取人员转移特征；利用分级的交通节点和人员转移特征，构建基于动态引力场的分级节点模型，从而获得人员在每两个交通节点之间的引力；将人员转移特征输入训练好的客流分级状态转移概率模型，输出转移概率；基于转移概率和每两个交通节点之间的引力，实现对个人k流动的预测。
-
公开(公告)号：CN114708744A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210284981.1
申请日：2022-03-22
Applicant: 燕山大学
IPC: G08G1/0967 , G08G1/123 , G08G1/065 , G08G1/095
Abstract: 本发明涉及基于融合交通信息的车辆启动优化控制方法，包括下述步骤在车辆停车或怠速时，获取当前交通流、受控车辆状态矢量、交通信号灯状态、以及交通信号灯距离受控车辆的距离作为受控车辆的状态信息；在车辆停止时，通过车辆启动优化控制模型基于状态信息判断下一时刻受控车辆是否启动。所述车辆启动优化控制模型建立了车辆状态信息和是否启动之间的对应关系。当车辆停止后，本发明的技术方案能够根据车辆当前状态判断车辆是否启动，以在不额外增加时间成本的基础上，减少车辆启停，从而减少启动能耗。本发明根据方法实现了相应的装置。
-
公开(公告)号：CN114643904A
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202210181215.2
申请日：2022-02-25
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本申请提供一种能量管理方法、装置、汽车及存储介质，该方法包括：获取当前运动片段中汽车的工况特征参数；汽车包括至少两个动力源；根据工况特征参数，预测至少一个未来运动片段中汽车的未来工况特征参数；根据未来工况特征参数，预测至少一个未来运动片段对应的长期动态工况；基于长期动态工况，计算动态功率需求；对动态需求功率，使用三阶Haar小波变换算法进行分解重构，得到高频功率分量和低频功率分量；将高频功率分量和低频功率分量，根据设定的功率分配规则分配给汽车的各个动力源。该方案：可以更加可靠、精准的预测工况，具有优越的节能特性，且在一定程度上减少了动力电池寿命的损耗。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
19
records
(took 0.075 seconds)
