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轨迹基数估计模型训练方法、装置、设备及可读存储介质 

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申请/专利权人:武汉大学

摘要:一种轨迹基数估计模型训练方法、装置、设备及可读存储介质,轨迹基数估计模型训练方法包括:获取轨迹数据集,并将轨迹数据集中的每条轨迹映射在地图上;对地图的边和顶点进行编号,并建立边和顶点相对轨迹的倒排索引;将地图按照预设长宽进行网格划分,并建立网格索引;基于倒排索引和网格索引,统计每个网格中的轨迹特征数据;以轨迹查询输入、轨迹特征数据及预设网格查询范围组成每条训练数据;使用多条训练数据训练神经网络,以供得到轨迹基数估计模型。通过本申请,输入的训练数据包含了轨迹的特征数据,使得轨迹基数估计模型能够准确的捕捉轨迹的行为特征,能够提升轨迹基数估计模型的预测准确率。

主权项:1.一种轨迹基数估计模型训练方法,其特征在于,所述轨迹基数估计模型训练方法包括:获取轨迹数据集,并将轨迹数据集中的每条轨迹映射在地图上;对地图的边和顶点进行编号,并建立边和顶点相对轨迹的倒排索引;将地图按照预设长宽进行网格划分,并建立网格索引;基于倒排索引和网格索引,统计每个网格中的轨迹特征数据;以轨迹查询输入、轨迹特征数据及预设网格查询范围组成每条训练数据,其中,每条训练数据的标签为轨迹查询输入在预设网格查询范围的真实基数;使用多条训练数据训练神经网络,以供得到轨迹基数估计模型。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 武汉大学 轨迹基数估计模型训练方法、装置、设备及可读存储介质

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