[发明专利]基于浮动车数据的分时租赁汽车出行需求预测方法和系统在审
| 申请号： | 201910299537.5 | 申请日： | 2019-04-15 |
| 公开（公告）号： | CN110197293A | 公开（公告）日： | 2019-09-03 |
| 发明（设计）人： | 李晔;骆晓;沈智勇 | 申请（专利权）人： | 同济大学 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G08G1/01;G06F17/50 |
| 代理公司： | 上海伯瑞杰知识产权代理有限公司 31227 | 代理人： | 胡永宏 |
| 地址： | 200000 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 一种基于浮动车数据的分时租赁汽车出行需求预测方法，包括步骤：对从浮动车接收到的OD数据进行洗牌操作，获得第一中间数据；对第一中间数据进行预处理，剔除不可用数据，获得第二中间数据；根据分时租赁汽车的分时数据对第二中间数据进行切分，对应每个分时数据，将第二中间数据分割为多个数据集；根据每个数据集中的样本建立对应的预测模型；利用获得的预测模型对分时租赁汽车的出行需求进行预测。 | ||
| 搜索关键词： | 中间数据 分时 租赁 出行需求预测 浮动车数据 分时数据 预测模型 汽车 预处理 出行需求 数据集中 样本建立 不可用 浮动车 数据集 洗牌 剔除 分割 预测 | ||
【主权项】：
1.一种基于浮动车数据的分时租赁汽车出行需求预测方法，其特征在于，包括以下步骤：对从浮动车接收到的OD数据进行洗牌操作，获得第一中间数据；对第一中间数据进行预处理，剔除不可用数据，获得第二中间数据；根据分时租赁汽车的分时数据对第二中间数据进行切分，对应每个分时数据，将第二中间数据分割为多个数据集；根据每个数据集中的样本建立对应的预测模型；利用获得的预测模型对分时租赁汽车的出行需求进行预测。
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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
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
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