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多个个体车辆使用行为短时预测的深度学习方法

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摘要

一种考虑时间依赖性以及驾驶员属性异质性的用车行为预测的深度学习方法，通过对私家车司机提供的个人属性信息以及GPS轨迹数据的收集和整理，获得驾驶员短时的用车时间的来对汽车的使用行为进行预测。通过数据处理获得驾驶员是否用车以及用车的时间的来表示驾驶员的用车行为，并将此数据转化为二通道图片数据结构放入本发明的用于多个体的驾驶行为预测的深度学习方法中。本发明的深度学习方法可以从以时间序列堆叠的一堆二通道图片中考虑驾驶员用车行为的对于临近时间以及远期时间的时间依赖性，同时此发明不仅仅可以同时训练多个个体，还可以考虑到多个个体因为个人属性的不同而产生的用车行为模式的差异性。

著录项

  • 公开/公告号CN110210664B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-07-24

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 东南大学;

    申请/专利号CN201910457968.X

  • 发明设计人 李大韦;汤宇翔;李成;

    申请日2019-05-29

  • 分类号G06Q10/04(20120101);G06N3/08(20060101);G06N3/04(20060101);G06F17/16(20060101);G08G1/01(20060101);G08G1/048(20060101);

  • 代理机构32206 南京众联专利代理有限公司;

  • 代理人蒋昱

  • 地址 210096 江苏省南京市玄武区四牌楼2号

  • 入库时间 2022-08-23 11:06:31

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-07-24

    授权

    授权

  • 2019-10-08

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q10/04 申请日:20190529

    实质审查的生效

  • 2019-09-06

    公开

    公开

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