[发明专利]一种基于机器学习的城际网约车需求预测方法及系统有效
| 申请号： | 202110943104.6 | 申请日： | 2021-08-17 |
| 公开（公告）号： | CN113538067B | 公开（公告）日： | 2023-05-05 |
| 发明（设计）人： | 喻小光;林卓瀚;陈霞 | 申请（专利权）人： | 华侨大学 |
| 主分类号： | G06Q30/0202 | 分类号： | G06Q30/0202;G06Q10/02;G06Q50/30;G06F18/214;G06N5/01;G06N20/20 |
| 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;李艾华 |
| 地址： | 362000 福建省*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的城际网约车需求预测方法及系统，包括需求预测模型训练和需求客座数值预测，其中需求预测模型训练包括订单数据获取、天气特征数据获取、特征数据合并及增加、特征数据预处理、特征数据筛选、模型训练和最优模型获取。本发明根据网约车用户的订单数据，统计历史各时段的网约车需求数据以及时段特征，同时额外收集城市的天气数据作为补充，由于网约车需求预测所涉及的因素过于繁杂，所以通过特征选择方法选择强相关特征作为算法输入，并将XGBoost算法作为需求预测的关键算法，通过交叉验证的方法选取并保存最优模型；在实际应用时获取保存的模型及未来时段数据做预测，以对未来各时段的网约车需求进行预测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 城际 网约车 需求预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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