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申请/专利权人：北京交通大学
摘要：本发明提供一种网约合乘出行短时需求概率预测方法及系统，属于交通出行短时需求预测技术领域，获取城市历史OD需求订单数据；利用预先训练好的网约合乘出行短时需求概率预测模型，对获取的所述的历史OD需求订单数据进行处理，得到未来下一时段内对应的OD对的需求概率数据。本发明通过网约合乘出行需求的时空特征分析，通过时空依赖关系和运营依赖关系的学习，提升合乘需求预测的准确度，通过统计模型与深度学习模型的结合，量化合乘需求的不确定性，为网约车平台更合理地调配车辆资源，满足用户出行需求，提升服务质量提供重要支撑。
主权项：1.一种网约合乘出行短时需求概率预测方法，其特征在于，包括：获取城市历史OD需求订单数据；利用预先训练好的网约合乘出行短时需求概率预测模型，对获取的所述的历史OD需求订单数据进行处理，得到未来下一时段内对应的OD对的需求概率数据；其中，所述网约合乘出行OD需求量预测模型包括输入层、专快车和拼车时变运营关系的动态图构建层、时间特征提取模块、空间特征提取模块、加性信息融合层以及输出层；所述输入层，用于选取合适尺寸的滑动窗口分别处理网约合乘和专快车OD需求序列特征变量，接收通勤往返图、OD关系相似性图、土地功能相似图三种静态图邻接矩阵；所述动态图构建层，用于提取专快车和网约合乘拼车需求之间的复杂时变运营依赖关系，构建面向专快车与拼车的时变需求的动态关系图邻接矩阵；所述时间特征提取模块，用于对特征变量进行处理提取网约合乘OD需求序列的时间依赖关系；所述空间特征提取模块，用于对各动静态图进行扩散卷积运算提取不同的城市网约合乘出行OD对的空间依赖关系；所述加性信息融合层，用于计算各个空间图结构的特征信息权重系数；所述输出层，用于融合所有时间步和空间图结构的特征信息，利用多头全连接层导出未来OD需求的零膨胀负二项分布参数，得到OD需求预测值和任意置信区间。
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百度查询： 北京交通大学 网约合乘出行短时需求概率预测方法及系统
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