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摘要：本发明公开了用于网约车平台每日完单量的预估方法及系统；本发明涉及网约车技术领域；将数据集D输入至CNN编码器，基于输入层将其转换为三维张量D’，卷积层通过卷积运算提取三维张量D’的局部特征，并形成高层次特征D”；高层次特征D”通过Transformer解码器转换为一维序列数据s，并基于多头注意力机制和前馈神经网络捕获输入序列中的长距离依赖关系；本发明通过结合CNN和Transformer的模型架构，能够更有效地捕捉和利用数据中的局部和全局特征，从而提高对网约车每日完单量的预测准确性。本发明使用正则化技术和Dropout策略有效防止了模型过拟合，提高了模型的泛化能力，使模型能够更好地适应新的、未见过的数据。
主权项：1.用于网约车平台每日完单量的预估方法，其特征在于，包括如下操作步骤：S1，收集日期和时间特征a、天气特征b、节假日特征c、城市特征d、竞争对手信息e、营销活动数据f、司机车辆信息g以及乘客行为特征h，统筹为数据集D；S2，将数据集D输入至CNN编码器，基于输入层将其转换为三维张量D’，卷积层通过卷积运算提取三维张量D’的局部特征，并形成高层次特征D”；S3，高层次特征D”通过Transformer解码器转换为一维序列数据s，并基于多头注意力机制和前馈神经网络捕获输入序列中的长距离依赖关系，并基于全连接层形式的输出层输出包括未来一周内每天完单量的预估结果序列S。
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百度查询： 北京白龙马云行科技有限公司 用于网约车平台每日完单量的预估方法及系统
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