[发明专利]一种基于Attention-LSTM-LightGBM的共享单车需求量预测方法在审
| 申请号： | 202310855865.5 | 申请日： | 2023-07-12 |
| 公开（公告）号： | CN116797274A | 公开（公告）日： | 2023-09-22 |
| 发明（设计）人： | 张瑞轩;张宇航;何佳磊;刘冰慈;李郅;孙健 | 申请（专利权）人： | 长安大学 |
| 主分类号： | G06Q30/0202 | 分类号： | G06Q30/0202;G06Q50/30;G06N3/0442;G06N3/048;G06N3/084;G06N20/00;G06F18/25 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 高博 |
| 地址： | 710064 陕西*** | 国省代码： | 陕西;61 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明属于涉及智慧交通与信息技术领域，具体涉及一种基于Attention‑LSTM‑LightGBM的共享单车需求量预测方法。方法如下：获取历史特征数据和历史需求量数据，合并得到时间序列数据集，对时间序列数据集进行预处理和相关性分析，将时间序列数据集划分为训练集、验证集和测试集。将测试集的数据输入模型，得到第一预测值。将测试集数据输入模型，得到第二预测值。利用BP神经网络将第一预测值和第二预测值进行融合，对融合结果进行评估，将评估后的融合结果作为共享单车需求量最终预测结果。通过组合两个模型来预测最终结果，更准确地捕捉到数据的复杂关系，提高了预测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 attention lstm lightgbm 共享 单车 需求量 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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