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一种基于网约车出行需求的长短期预测方法

摘要

本发明公开了一种基于网约车出行需求的长短期预测方法,首先对数据预处理,并分割为训练集和测试集;然后按照经纬度把城市路网划分为网格,寻找区域之间时空相关性;下一步建立基于CNN+LSTM+XGBoost的混合模型,最后,预测短时期内的(如10分钟内)出租车需求量和长时期的(如1小时内、节假日、高峰期)的出租车需求量;本发明既能用在短时预测上,比如预测10分钟间隔的交通流量趋势,也能用在长期的预测上,能够考虑周末、节假日带来的不同周期变化,找出每天高峰期时段不同的客流量规律提高预测精确度。

著录项

  • 公开/公告号CN110599767A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-12-20

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 广东工业大学;

    申请/专利号CN201910832422.8

  • 发明设计人 曾伟良;吴淼森;

    申请日2019-09-04

  • 分类号

  • 代理机构广东广信君达律师事务所;

  • 代理人杜鹏飞

  • 地址 510062 广东省广州市大学城外环西路100号

  • 入库时间 2024-02-19 17:23:11

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-01-14

    实质审查的生效 IPC(主分类):G08G1/01 申请日:20190904

    实质审查的生效

  • 2019-12-20

    公开

    公开

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