一种考虑出发地和目的地的网约车需求预测方法及系统
实质审查的生效
摘要
本发明公开了一种考虑出发地和目的地的网约车需求预测方法及系统，通过制定考虑了出发地和目的地的网约车需求预测深度学习模型，设计了多种动态和静态OD图来描述出发地和目的地之间的网约车需求交易，进而提出了一种新的深度学习模型：基于对抗生成结构的动态多图卷积神经网络(DMGC‑GAN)；与已有技术不同，本方案开发了处理不同动态OD图的时间多图卷积网络层(TMGCN layer)，以捕获动态OD图中包含的时间空间拓扑结构，并利用对抗生成网络(GAN结构)克服OD需求的高稀疏性。
基本信息
专利标题 ：
一种考虑出发地和目的地的网约车需求预测方法及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114492886A
申请号 ：
CN202210088158.3
公开（公告）日 ：
2022-05-13
申请日 ：
2022-01-25
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
王杜娟殷允强王大江黄子恒张玮晗
申请人 ：
四川大学
申请人地址 ：
四川省成都市一环路南一段24号
代理机构 ：
成都行之智信知识产权代理有限公司
代理人 ：
何筱茂
优先权 ：
CN202210088158.3
主分类号 ：
G06Q10/02
IPC分类号 ：
G06Q10/02 G06Q50/30 G06F16/2458 G06N3/04
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
G06Q10/02
预定，例如用于门票、服务或事件的
法律状态
2022-05-31 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06Q 10/02
申请日 : 20220125
申请日 : 20220125
2022-05-13 ：
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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