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申请/专利权人：松立控股集团股份有限公司
摘要：本发明属于收益预测技术领域，尤其涉及一基于时空图学习的停车场收益预测核算方法，通过对停车场的历史数据、实时使用情况和周边环境进行统一建模，使用时空图卷积网络捕获动态时空关系，为停车场运营和管理提供科学的收益预测和精确的核算，并结合多源数据，从历史停车场利用率预测未来收益，从实时运营数据获得与停车场的动态关系，并根据实时交通、政策变化等外部因素动态调整预测结果。
主权项：1.一种基于时空图学习的停车场收益预测核算方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、停车场数据收集：收集目标停车场和现有停车场的停车场数据以及外部实时特征数据；S2、停车场历史数据预处理：利用停车场的历史数据进行统计分析，获取现有停车场收益的历史变化特征，并将这些特征数据进行标准化处理，并对停车场数据进行处理，对文本型数据进行向量表示；S3、数据集划分：将收集到的停车场数据分为训练集、验证集和测试集，分布用于训练、验证和测试模型；S4、时空图学习：构建时空图，并基于构建好的时空图，使用时空图卷积网络提取现有停车场及其收益的时空特征，进行时空图学习，得到时空图预测模型；S5、最相似停车场匹配：根据各停车场数据对现有停车场进行聚类，计算目标停车场与现有停车场的各类聚类中心的距离，从而匹配与目标停车场最相似的停车场；S6、目标停车场收益预测：通过分析最相似停车场历史收益数据，利用步骤S4得到时空图预测模型预测目标停车场未来一天的收益情况；S7、实时收益核算：在停车场上线运营后，实时收集收益数据，与预测收益进行对比核算，并将核算结果反馈给时空图预测模型，通过机器学习方法对模型进行再训练和优化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 松立控股集团股份有限公司 基于时空图学习的停车场收益预测核算方法
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