[发明专利]一种基于二元高斯非齐次泊松过程的单车数量预测方法有效
| 申请号： | 201811141977.X | 申请日： | 2018-09-28 |
| 公开（公告）号： | CN109325625B | 公开（公告）日： | 2019-12-17 |
| 发明（设计）人： | 乔少杰;黄飞虎;韩楠;彭京;魏军林;温敏;冉先进 | 申请（专利权）人： | 成都信息工程大学 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06F17/18 |
| 代理公司： | 51238 成都玖和知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 胡琳梅 |
| 地址： | 610225 四川省成都*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于二元高斯非齐次泊松过程的单车数量预测方法，属于数据挖掘预测技术领域，根据单车站点历史数据，利用泊松理论，建立非齐次泊松模型，并考虑环境参数的影响，建立最终的预测模型，对时间序列进行模拟并对单车数量进行修正，只需要单车站点历史的单车使用数据就能进行预测，不仅能够在相应数据获取受限的情况下，实现站点单车数量的预测，且可减小天气等不实时更新数据对预测结果的影响，显著提高站点单车在未来的一段时间内的数量预测的准确性和及时性。 | ||
| 搜索关键词： | 数量预测 站点 齐次泊松过程 高斯 实时更新数据 泊松模型 环境参数 历史数据 时间序列 使用数据 数据获取 数据挖掘 预测技术 预测结果 预测模型 预测 减小 受限 修正 天气 | ||
【主权项】：
1.一种基于二元高斯非齐次泊松过程的单车数量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1、从单车管理系统中提取单车站点预测当日之前的历史数据，所述历史数据包括过去10-15天的用户骑走单车的时间序列和用户归还单车的时间序列；/n预测当日的当前时刻用t表示，未来待预测时刻用t+s表示，t取值范围为00:00:00点到23:59:59点；将用户到达并归还单车的过程和用户到达并骑走单车的过程看作泊松过程，对其进行强度函数为μ
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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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