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申请/专利权人：浙江科技大学
摘要：本申请提出一种网约车上车点动态预测与多策略配置方法及装置，属于智能交通技术领域，方法包括：根据网约车乘客发起的订单，获取订单信息；计算每个潜在上车点对应的各种上车点影响因素；将各种上车点影响因素输入到多模深度森林回归模型中，得到乘客对每个潜在上车点的评分；多模深度森林回归模型包括：多模随机森林模型以及复合随机森林模型，多模随机森林模型为利用梯度提升树拟合残差迭代训练随机森林模型得到；复合随机森林模型将输入进行多项式变换，并将多项式变换结果重新作为复合随机森林模型的输入；最后进行多策略配置，得到最优上车点。本申请有效降低了过拟合风险，并在大规模算例上具有较高的求解效率。
主权项：1.一种网约车上车点动态预测与多策略配置方法，其特征在于，包括：根据网约车乘客发起的订单，获取订单信息；根据所述订单信息以及网约车的时空轨迹数据，提取潜在上车点集；根据所述潜在上车点集和或订单信息，计算每个潜在上车点对应的各种上车点影响因素；将所述各种上车点影响因素输入到多模深度森林回归模型中，得到乘客对每个潜在上车点的评分；所述多模深度森林回归模型包括：多模随机森林模型以及复合随机森林模型，所述多模随机森林模型为利用梯度提升树拟合残差迭代训练随机森林模型得到；所述复合随机森林模型将输入进行多项式变换，并将多项式变换结果重新作为复合随机森林模型的输入；在不同占优条件下，将乘客对每个潜在上车点的评分进行多策略配置，得到最优上车点。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江科技大学 一种网约车上车点动态预测与多策略配置方法及装置
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