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摘 要:本发明提供一种基于深度学习的峰值敏感型出行需求预测方法,涉及出行需求预测技术领域。首先获取某城市一段时间内的出租车出行记录数据,并对数据进行预处理,得到具有时空特征的出行需求数据集;再选取卷积神经网络和时间卷积神经网络作为基础模块,设计出行需求预测的深度学习网络模型;将卷积神经网络和时间卷积神经网络融合,得到多个时空特征提取层,提取出行需求数据的时空特征;将多个时空特征提取层最终输出的时空特征输入全连接层,得到深度学习网络模型的出行需求预测结果;设计峰值敏感型损失函数,利用训练集中的出行需求数据和SGD算法进行模型训练及优化;进而实现对该城市未来某一段的出行需求进行预测。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202010766761.3 | 专利名称: | 一种基于深度学习的峰值敏感型出行需求预测方法 |
申请日: | 2020-08-03 | 申请/专利权人 | 东北大学秦皇岛分校 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 河北省秦皇岛市经济技术开发区泰山路143号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06Q10/04搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 2023-10-17 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN111915081B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |