[发明专利]基于时空感知神经网络的共享单车目的地预测方法及装置在审

专利信息
申请号: 201710547095.2 申请日: 2017-07-06
公开(公告)号: CN107480807A 公开(公告)日: 2017-12-15
发明(设计)人: 钟任新;张沛;蔡恒兴 申请(专利权)人: 中山大学
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q50/30;G06N3/08;G07F17/00
代理公司: 广州嘉权专利商标事务所有限公司44205 代理人: 朱晓敏,胡辉
地址: 510275 *** 国省代码: 广东;44
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摘要: 发明公开了一种基于时空感知神经网络的共享单车目的地预测方法及装置,该方法包括获取共享单车数据;将获取得到的共享单车数据输入至深度学习神经网络进行处理后,输出目的地数据。该装置包括存储器以及用于获取共享单车数据;将获取得到的共享单车数据输入至深度学习神经网络进行处理后,输出目的地数据的处理器。本发明结合利用时空感知神经网络所获取的周期性信息以及在每个时间区间内的短期信息,对目的地进行预测,提高了预测的准确性。本发明作为一种共享单车目的地预测方法及装置可广泛应用于车辆调度平台中。
搜索关键词: 基于 时空 感知 神经网络 共享 单车 目的地 预测 方法 装置
【主权项】:
基于时空感知神经网络的共享单车目的地预测方法,其特征在于:该方法包括以下步骤:获取共享单车数据;将获取得到的共享单车数据输入至深度学习神经网络进行处理后,输出目的地数据;其中,所述共享单车数据包含骑行起始日期时间以及骑行起始区块位置。
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