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一种基于时空特征提取的出行需求预测方法

摘要

本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。

著录项

  • 公开/公告号CN112488574A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-03-12

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 东南大学;

    申请/专利号CN202011485169.2

  • 申请日2020-12-16

  • 分类号G06Q10/06(20120101);G06Q30/02(20120101);G06Q50/30(20120101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构32200 南京经纬专利商标代理有限公司;

  • 代理人朱桢荣

  • 地址 210000 江苏省南京市玄武区四牌楼2号

  • 入库时间 2023-06-19 10:11:51

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-11-18

    授权

    发明专利权授予

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