[发明专利]基于贝叶斯概率模型的公共自行车用户出行目的预测方法在审
| 申请号： | 201710461839.9 | 申请日： | 2017-06-16 |
| 公开（公告）号： | CN107368916A | 公开（公告）日： | 2017-11-21 |
| 发明（设计）人： | 季彦婕;马新卫;杨名远;金雨川;谭旭;曹先琦 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q30/02;G06Q50/30;G06Q50/26 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙)32204 | 代理人： | 柏尚春 |
| 地址： | 210018 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于贝叶斯概率模型的公共自行车用户出行目的预测方法，包括以下步骤1)获取公共自行车IC卡原始数据；2)提取原始数据的有效信息；3)对公共自行车用户进行问卷调查，并整理问卷数据；4)对问卷数据和IC卡原始数据的共有属性进行组合，分别针对各种组合使用贝叶斯概率模型对问卷数据进行出行目的预测，并计算预测的准确率；5)选用预测准确率最高时对应的共有属性对公共自行车IC卡刷卡数据进行出行目的预测。本发明通过问卷数据和IC卡原始刷卡数据的共有属性对公共自行车用户出行目的进行预测，为公共自行车站点的设置、调度及共享单车的投放地点及数量提供坚实的理论基础。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 贝叶斯 概率 模型 公共 自行车 用户 出行 目的 预测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于贝叶斯概率模型的公共自行车用户出行目的预测方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)获取公共自行车IC卡原始数据；(2)提取原始数据有效信息；(3)对公共自行车用户进行实地问卷调查并且处理问卷数据；(4)选用问卷数据和IC卡原始数据中不同的共有属性进行组合，针对各种组合分别使用贝叶斯概率模型对问卷数据进行出行目的预测，并计算预测的准确率；(5)选用预测准确率最高时对应的共有属性对公共自行车IC卡刷卡数据进行出行目的预测。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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