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[发明专利]基于深度学习的稀疏轨迹数据恢复系统及方法-CN202210756912.6在审
发明人：王帅;梅洛瑜;张心睿;刘尧畅 -专利权人：东南大学
申请日： 2022-06-30 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G06F16/29 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的稀疏轨迹数据恢复系统及方法，包括：历史数据选择器模块用于接收用户的历史轨迹集合和当前稀疏轨迹，对历史轨迹数据进行周期性提取和特征归一化处理后，找到与当前稀疏轨迹最相似的历史轨迹；编码器模块通过轨迹数据的序列特征获得稀疏轨迹与历史轨迹的上下文向量，同时通过独热编码对环境上下文特征进行表示，用一个全连接网络学习特征的嵌入得到特征嵌入向量，将其与上下文向量融合作为解码器输入；解码器模块引入注意力机制建模稀疏轨迹与最相似历史轨迹的全局相关性，将稀疏轨迹恢复到目标采样率，与路网匹配任务共享参数，同步进行道路网络的地图匹配，实现稀疏轨迹的数据恢复，完善轨迹路径，提高工作效率。
基于深度学习稀疏轨迹数据恢复系统方法

[发明专利]基于深度学习的区域物流单量预测系统及方法-CN202210756922.X在审
发明人：王帅;梅洛瑜;刘尧畅;张心睿 -专利权人：东南大学
申请日： 2022-06-30 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明公开了基于深度学习的区域物流单量预测系统及方法，包括特征建模模块、嵌入模块和物流预测模块，特征建模模块用于提取和构建不同物流区区域内、区域间的特征并进行特征建模，将每一个区域视为一个节点，通过各个区域之间的相似程度构建图；区域节点嵌入模块用于对每一种区域内、区域间特征进行各区域节点类别的划分，通过图卷积神经网络为每一个区域节点进行特征嵌入，训练完成后每一个特征图均可生成E×N的矩阵，作为预测模型的特征输入；物流预测模块根据区域节点嵌入模块得到的特征向量和时序特征进行长期物流预测。本方法综合考虑区域本身静态特征和相似区域的静态特征上下文信息，对区域级别物流量进行更为显著的长期且精准的预测。
基于深度学习区域物流预测系统方法