城市出行需求预测方法
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摘要
本发明提供一种城市出行需求预测方法，方法包括：对于城市中的任一区域，获取当前时间段的前一个时间段内该区域的出行需求特征和人群流动特征；将所述出行需求特征和所述人群流动特征输入至图卷积神经网络模型，输出该区域在所述当前时间段的出行需求预测结果；其中，所述图卷积神经网络模型是基于训练样本数据以及预先确定的出行需求预测结果进行训练后得到。本发明实现对城市出行需求进行准确预测。
基本信息
专利标题 ：
城市出行需求预测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN110322064A
申请号 ：
CN201910570152.8
公开（公告）日 ：
2019-10-11
申请日 ：
2019-06-27
授权号 ：
CN110322064B
授权日 ：
2022-04-15
发明人 ：
杨铮褚菁王需赵毅
申请人 ：
清华大学
申请人地址 ：
北京市海淀区清华园北京100084-82信箱
代理机构 ：
北京路浩知识产权代理有限公司
代理人 ：
陈玉婷
优先权 ：
CN201910570152.8
主分类号 ：
G06Q10/04
IPC分类号 ：
G06Q10/04 G06Q10/06 G06Q50/26 G06N3/04 G06N3/08
相关图片
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
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
G06Q10/04
预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
法律状态
2022-04-15 ：
授权
2019-11-05 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06Q 10/04
申请日 : 20190627
申请日 : 20190627
2019-10-11 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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1、
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