[发明专利]基于深度学习的区域物流单量预测系统及方法在审
| 申请号： | 202210756922.X | 申请日： | 2022-06-30 |
| 公开（公告）号： | CN115018553A | 公开（公告）日： | 2022-09-06 |
| 发明（设计）人： | 王帅;梅洛瑜;刘尧畅;张心睿 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06Q30/06;G06Q10/08;G06N3/04;G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京众联专利代理有限公司 32206 | 代理人： | 叶倩 |
| 地址： | 210096 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于深度学习的区域物流单量预测系统及方法，包括特征建模模块、嵌入模块和物流预测模块，特征建模模块用于提取和构建不同物流区区域内、区域间的特征并进行特征建模，将每一个区域视为一个节点，通过各个区域之间的相似程度构建图；区域节点嵌入模块用于对每一种区域内、区域间特征进行各区域节点类别的划分，通过图卷积神经网络为每一个区域节点进行特征嵌入，训练完成后每一个特征图均可生成E×N的矩阵，作为预测模型的特征输入；物流预测模块根据区域节点嵌入模块得到的特征向量和时序特征进行长期物流预测。本方法综合考虑区域本身静态特征和相似区域的静态特征上下文信息，对区域级别物流量进行更为显著的长期且精准的预测。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 区域 物流 预测 系统 方法 | ||
【主权项】：
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