[发明专利]基于出租车和网约车的需求联合预测方法

权利要求书

1.基于出租车和网约车的需求联合预测方法，其特征在于，包括：

S1：获取对应的出租车历史需求矩阵和网约车历史需求矩阵；

S2：将出租车历史需求矩阵和网约车历史需求矩阵输入经过训练的需求预测模型中，输出对应的出租车未来需求预测值和网约车未来需求预测值；

需求预测模型首先分别基于出租车历史需求矩阵和网约车历史需求矩阵结合对应的自适应邻接矩阵生成对应的出租车时空共享信息和网约车时空共享信息；然后基于出租车历史需求矩阵和对应的自适应邻接矩阵进行时空特征提取，并结合网约车时空共享信息生成对应的出租车未来需求矩阵；同时基于网约车历史需求矩阵和对应的自适应邻接矩阵进行时空特征提取，并结合出租车时空共享信息生成对应的网约车未来需求矩阵；最后基于出租车未来需求矩阵和网约车未来需求矩阵生成出租车未来需求预测值和网约车未来需求预测值；

S3：将出租车未来需求预测值和网约车未来需求预测值作为出租车和网约车的需求联合预测结果。

2.如权利要求1所述的基于出租车和网约车的需求联合预测方法，其特征在于，需求预测模型包括：

输入层，用于获取出租车历史需求矩阵和网约车历史需求矩阵；

时空交织组件，用于分别根据出租车历史需求矩阵和网约车历史需求矩阵结合对应的自适应邻接矩阵生成对应的出租车时空共享信息和网约车时空共享信息；

出租车组件，用于基于出租车历史需求矩阵和对应的自适应邻接矩阵进行时空特征提取，并融合网约车时空共享信息生成对应的出租车未来需求矩阵；

网约车组件，用于基于网约车历史需求矩阵和对应的自适应邻接矩阵进行时空特征提取，并融合出租车时空共享信息生成对应的网约车未来需求矩阵；

输出层，用于通过全连接网络分别基于出租车未来需求矩阵和网约车未来需求矩阵进行需求预测，生成并输出对应的出租车未来需求预测值和网约车未来需求预测值。

3.如权利要求2所述的基于出租车和网约车的需求联合预测方法，其特征在于：

时空交织组件包括时间交织模块和空间交织模块；

出租车组件和网约车组件均包括若干个时空块；每个时空块均包括对应的时间卷积层和空间卷积层；

时间交织模块用于分别对出租车历史需求矩阵和网约车历史需求矩阵进行时间卷积，生成对应的出租车时间共享信息和网约车时间共享信息；

对于出租车组件的单个时空块：通过时间卷积层基于出租车历史需求矩阵进行时间特征提取，并融合网约车时间共享信息生成对应的出租车需求时间特征矩阵；

对于网约车组件的单个时空块：通过时间卷积层基于网约车历史需求矩阵进行时间特征提取，并融合出租车时间共享信息生成对应的网约车需求时间特征矩阵；

空间交织模块用于分别基于出租车需求时间特征矩阵和网约车需求时间特征矩阵结合对应的自适应邻接矩阵进行空间特征提取，生成对应的出租车时空共享信息和网约车时空共享信息；

对于出租车组件的单个时空块：通过空间卷积层基于出租车需求时间特征矩阵和对应的自适应邻接矩阵进行空间特征提取，并融合网约车时空共享信息生成对应的出租车需求时空特征矩阵；

对于网约车组件的单个时空块：通过空间卷积层基于网约车需求时间特征矩阵和对应的自适应邻接矩阵进行空间特征提取，并融合出租车时空共享信息生成对应的网约车需求时空特征矩阵。