[发明专利]一种基于时空特征提取的出行需求预测方法有效

专利信息
申请号: 202011485169.2 申请日: 2020-12-16
公开(公告)号: CN112488574B 公开(公告)日: 2022-11-18
发明(设计)人: 王升;王岳平;张文波;陈景旭;刘志远;刘昊东 申请(专利权)人: 东南大学
主分类号: G06Q10/06 分类号: G06Q10/06;G06Q30/02;G06Q50/30;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 代理人: 朱桢荣
地址: 210000 *** 国省代码: 江苏;32
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摘要: 发明公开了一种基于时空特征提取的出行需求预测方法,包括以下步骤:采集非集计出行数据并对其进行预处理;构造出行需求网格图;构造基于时空特征提取的出行需求预测模型;构造局部出行需求网格图的时间序列,将局部出行需求网格图的时间序列构造为空间特征训练样本集Ds,构造时间特征训练样本集DT;提取时空特征;构造预测训练样本集DP,使用预测训练样本集训练预测模块;将训练完成的空间特征提取模块、时间特征提取模块和预测模块加以拼接,得到端到端的预测模型,并将其作为最终的基于时空特征提取的出行需求预测模型。本发明提高出行需求的预测精度。
搜索关键词: 一种 基于 时空 特征 提取 出行 需求预测 方法
【主权项】:
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