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一种打车需求预测方法及系统 

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申请/专利权人:北京科技大学

摘要:本发明提供一种打车需求预测方法及系统,涉及数据处理技术领域,方法包括:获取打车需求原始序列;将其划分为具有多个均衡打车需求数据区间的打车需求等级序列;将打车需求等级序列自适应转换为具有多个打车需求词元的打车需求词元序列;构建图结构,并基于图结构建图神经网络模块;构建打车需求预测模型;利用打车需求词元序列以及各个打车需求词元对应的打车需求类型作为标签的训练数据对打车需求预测模型进行训练;获取实时打车需求词元序列;将实时打车需求词元序列输入至训练后的打车需求预测模型,输出下一时刻的打车需求类型;根据打车需求等级序列将打车需求类型转换为下一时刻的打车需求。提升打车需求预测准确性,优化交通系统。

主权项:1.一种打车需求预测方法,其特征在于,包括:S1:获取打车需求原始序列;S2:将所述打车需求原始序列划分为具有多个均衡打车需求数据区间的打车需求等级序列,其中,所述打车需求等级序列中每个打车需求等级对应一个打车需求类型;S3:以自相关性和偏自相关性的一阶滞后性指标为衡量指标,将所述打车需求等级序列自适应转换为具有多个打车需求词元的打车需求词元序列,其中,所述打车需求词元由各个打车需求类型下的连续时间段的打车需求组成;S4:构建以路段为节点,路段间打车需求的相关性值为边的图结构,并基于所述图结构建图神经网络模块;S5:构建具有所述图神经网络模块、自注意机制模块和生成式神经网络模块的打车需求预测模型,其中,所述图神经网络模块通过所述自注意机制模块与所述生成式神经网络模块连接;S6:利用所述打车需求词元序列以及各个打车需求词元对应的打车需求类型作为标签的训练数据对所述打车需求预测模型进行训练,直至所述打车需求预测模型的预测准确率大于预设预测准确率;S7:获取实时打车需求词元序列;S8:将所述实时打车需求词元序列输入至训练后的打车需求预测模型,输出下一时刻的打车需求类型;S9:根据所述打车需求等级序列将所述打车需求类型转换为下一时刻的打车需求。

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