[发明专利]一种基于多任务学习的多模式出行需求预测方法有效

专利信息
申请号: 202011485155.0 申请日: 2020-12-16
公开(公告)号: CN112488422B 公开(公告)日: 2022-11-18
发明(设计)人: 王升;芦志强;张文波;刘志远;张奇 申请(专利权)人: 东南大学
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/30;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 代理人: 朱桢荣
地址: 210000 *** 国省代码: 江苏;32
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摘要: 发明公开了一种基于多任务学习的多模式出行需求预测方法,涉及交通需求预测技术领域,具体如下:采集多种交通方式的非集计出行数据,对非集计出行数据进行预处理;构造出行需求网格图;构造局部出行需求网格图的时间序列,构造多任务学习样本集,将局部出行需求网格图的时间序列构造为多任务学习样本集;构造基于多任务学习的出行需求预测模型;使用上述中的多任务学习样本集,训练所述基于多任务学习的出行需求预测模型,得到训练好的出行需求预测模型;利用训练好的出行需求预测模型即能进行多模式的出行需求预测。本发明融合多种出行需求预测任务,提高出行需求的预测精度。
搜索关键词: 一种 基于 任务 学习 模式 出行 需求预测 方法
【主权项】:
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