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基于时空感知神经网络的共享单车目的地预测方法及装置

摘要

本发明公开了一种基于时空感知神经网络的共享单车目的地预测方法及装置,该方法包括:获取共享单车数据;将获取得到的共享单车数据输入至深度学习神经网络进行处理后,输出目的地数据。该装置包括存储器以及用于获取共享单车数据;将获取得到的共享单车数据输入至深度学习神经网络进行处理后,输出目的地数据的处理器。本发明结合利用时空感知神经网络所获取的周期性信息以及在每个时间区间内的短期信息,对目的地进行预测,提高了预测的准确性。本发明作为一种共享单车目的地预测方法及装置可广泛应用于车辆调度平台中。

著录项

  • 公开/公告号CN107480807A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2017-12-15

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中山大学;

    申请/专利号CN201710547095.2

  • 发明设计人 钟任新;张沛;蔡恒兴;

    申请日2017-07-06

  • 分类号G06Q10/04(20120101);G06Q50/30(20120101);G06N3/08(20060101);G07F17/00(20060101);

  • 代理机构44205 广州嘉权专利商标事务所有限公司;

  • 代理人朱晓敏;胡辉

  • 地址 510275 广东省广州市新港西路135号

  • 入库时间 2023-06-19 04:03:53

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2018-01-09

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q10/04 申请日:20170706

    实质审查的生效

  • 2017-12-15

    公开

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