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发明专利
已授权
基于增量训练的城际网约车短期出行需求预测方法及系统
📄 申请号:CN202311132916.8
📄 发布日:2026/05/07
著录项目信息
申请日
2023-09-05
公开号
CN116862573A
公开日
2023-10-10
申请人
华侨大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
G06Q30_0202
IPC 分类号
G06Q30_0202
,
G06Q30_0645
,
G06Q50_30
,
G06F18_214
,
G06N20_20
,
技术画像
所属领域
人工智能算法
人工智能算法
机器学习
交通需求预测
应用场景
城际网约车调度, 智能交通管理, 出行需求预测, 网约车平台运营, 城市交通规划
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摘要
本发明公开了一种基于增量训练的城际网约车短期出行需求预测方法及系统,方法包括:获取城际网约车的历史订单数据集,进行处理及选取所需字段形成初步订单数据;将初步订单数据划分为N个不同的即时单数据集和N个不同的预约单数据集;根据即时单数据集构建待测时刻,构建训练模型所需的特征,并根据所有的特征构建特征数据集,将特征数据集按比例分为训练数据集和测试数据集;基于训练数据集对短期出行需求预测模型进行训练;构建在线实时增量训练模型,将待测时刻所属日期已知的出行需求数据作为新的训练样本进行增量训练;将测试数据集输入至所述短期出行需求预测模型得到预测总输出。本发明能有效提高城际网约车出行需求预测的准确性。
权利要求书 (12项)
说明书
附图
……
……
图1
图2
图3
法律状态时间线
一种基于动态流标签的多标签特征选择方法、设备及介质
当前第 / 件
一种便于折叠的张拉平衡置物架
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