[发明专利]一种基于张量化神经网络的路网行程时间预测方法有效
| 申请号： | 202011643075.3 | 申请日： | 2020-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN112734100B | 公开（公告）日： | 2023-06-30 |
| 发明（设计）人： | 于海洋;张子洋;任毅龙;卢健;刘帅 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学;公安部交通管理科学研究所 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/30;G06N3/048;G06N3/0442;G06N3/08;G08G1/01 |
| 代理公司： | 北京佳信天和知识产权代理事务所(普通合伙) 11939 | 代理人： | 张宏伟 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于张量化神经网络的路网行程时间预测方法，包括以下步骤：(1)、基于多维特征构建路网行程时间张量；(2)、分解路网行程时间张量，得到张量在各个维度的特征矩阵；(3)、通过长短时记神经网络预测得到时序特征矩阵；(4)、重构路网行程时间张量，获得预测的以张量形式存储的路网行程时间。本发明提出的张量化神经网络，通过大数据压缩技术，仅通过预测张量的因子矩阵即可实现大规模路网时序预测，对噪声和数据缺失具有强鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 量化 神经网络 路网 行程 时间 预测 方法 | ||
【主权项】：
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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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