首页> 中国专利> 基于深度神经网络的网约车召车需求预测方法

基于深度神经网络的网约车召车需求预测方法

摘要

本发明公开了一种基于深度神经网络的网约车召车需求预测方法,包括:S1、对城市路网进行区域划分,并计算统计各个区域的网约车召车需求量;S2、设计网约车召车需求预测模型:基于深度神经网络,学习和训练召车需求时空特征,并结合天气影响因素对网约车用户召车意愿的影响因子,预测下一时间段的区域召车需求量;S3、根据历史数据对区域召车需求预测模型进行训练,再利用训练好的模型对各个区域的网约车召车需求量进行预测。本方法通过融合外部因素和时空相关性,利用深度神经网络来表达网约车召车需求量的复杂的非线性时空相关性特征,能够取得较高的预测精度。

著录项

  • 公开/公告号CN108985475B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-07-23

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 厦门大学;

    申请/专利号CN201810609232.5

  • 发明设计人 范晓亮;肖璐菁;王程;陈龙彪;

    申请日2018-06-13

  • 分类号G06Q10/02(20120101);G06Q10/04(20120101);G06Q10/06(20120101);G06N3/04(20060101);

  • 代理机构35224 厦门致群财富专利代理事务所(普通合伙);

  • 代理人刘兆庆;陆庆红

  • 地址 361000 福建省厦门市思明区思明南路422号

  • 入库时间 2022-08-23 12:11:19

相似文献

  • 专利
  • 中文文献
  • 外文文献
获取专利

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号