[发明专利]一种基于深度学习和群智感知的单车需求预测与调度方法有效

专利信息
申请号: 202010599191.3 申请日: 2020-06-28
公开(公告)号: CN111915057B 公开(公告)日: 2022-05-17
发明(设计)人: 陈龙彪;郭瑞英;蒋之晗;王志源;张龙晖;王程 申请(专利权)人: 厦门大学
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/30
代理公司: 厦门市首创君合专利事务所有限公司 35204 代理人: 张松亭
地址: 361000 *** 国省代码: 福建;35
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摘要: 发明公开了一种基于深度学习和群智感知的单车需求预测与调度方法,包括如下步骤:步骤S1:单车需求预测:建立单车需求图结构,基于历史时刻图结构节点属性值和边权重,预测未来时刻图结构节点的属性值;通过时空网络架构准确预测出未来时刻的单车需求变化趋势;步骤S2:生成单车调度任务:根据预测出的未来时刻的单车需求变化趋势,输入到单车调度任务模型生成单车调度任务,步骤S3:单车群智调度执行:根据生成的单车调度任务,输入到调度执行模型,进行调度任务分配,本发明提供的方法,可以准确地预测城际范围内的自行车骑行需求,并基于预测结果,利用群智感知技术有效地进行自行车调度,提升了自行车系统的有效利用率,节省了单车调度所需的人力物力。
搜索关键词: 一种 基于 深度 学习 感知 单车 需求预测 调度 方法
【主权项】:
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