[发明专利]基于深度神经网络的网约车召车需求预测方法

摘要

本发明公开了一种基于深度神经网络的网约车召车需求预测方法，包括：S1、对城市路网进行区域划分，并计算统计各个区域的网约车召车需求量；S2、设计网约车召车需求预测模型：基于深度神经网络，学习和训练召车需求时空特征，并结合天气影响因素对网约车用户召车意愿的影响因子，预测下一时间段的区域召车需求量；S3、根据历史数据对区域召车需求预测模型进行训练，再利用训练好的模型对各个区域的网约车召车需求量进行预测。本方法通过融合外部因素和时空相关性，利用深度神经网络来表达网约车召车需求量的复杂的非线性时空相关性特征，能够取得较高的预测精度。

主权项

1.基于深度神经网络的网约车召车需求预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、对城市路进行网格划分以形成网格区域，根据网约车订单数据计算统计各区域中的召车需求量；S2、设计网约车召车需求预测模型：基于深度神经网络，学习和训练召车需求的时空特征，并结合天气因素对网约车用户的召车意愿的影响，预测下一时间段各区域召车需求量；S3、根据历史数据对区域召车需求预测模型进行训练，再利用训练好的模型对各个区域的网约车召车需求量进行预测。