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[发明专利]一种用于网约车的打车需求的预测方法及系统-CN202110711952.4在审
发明人： 吴元琪 -专利权人：广州宸祺出行科技有限公司
申请日： 2021-06-25 - 公布日： 2021-10-01 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明涉及打车出行技术领域，具体涉及一种用于网约车的打车需求的预测方法及系统。包括：读取对打车需求有影响的多个关联数据；修复关联数据中的异常和缺失的数据；分别计算关联数据的特征并生成特征集；对特征集中的数据进行整体训练；对特征集中的高单量区域的数据进行二次训练；将两次训练的结果进行多模型融合，获得预测模型；输入当前的关联数据，获得预测出的未来打车需求结果。该预测方法及系统具有准确性高、运行效率高和不易过拟合的优点，根据多个关联数据进行机器学习建模处理，相对于简单计算订单量具有更高的准确性，解决了现有预测技术存有的准确性较低、运行效率低和容易过拟合的问题，满足了打车需求的预测需要。
一种用于网约车打车需求预测方法系统

[发明专利]一种动态车载称重的方法及系统-CN202010001904.1有效
发明人：苗少光;谭书华;袁建兵;刘阳;吴元琪 -专利权人：深圳市汉德网络科技有限公司;圆通速递有限公司
申请日： 2020-01-02 - 公布日： 2021-03-23 - 主分类号： G01G19/08 文献下载
摘要：本发明提供一种动态车载称重的方法及系统，方法包括：S1：采集数据，所述数据包括车辆装载货物过程中车桥部位安装的应变计的数值；S2：利用线性回归模型建立所述应变计的数值与所述货物的重量的映射关系；S3：提取差分作为特征向量；S4：根据所述特征向量，通过机器学习方法中支持向量机进行训练，识别出车辆运行状态；S5：依据所述车辆运行状态，实时输出车辆重量。避免通过计算货车皮重与毛重获取净重时间，缩短了货车过磅称重所需时间；提高载货量的精度，缓解转运中心货物积压压力；实时获取车辆的车载重量，追溯货物丢失情况；对货车超重情况进行及时预警；节约人力成本，提高运输效率；规避了油耗、冷却液等外部因素干扰。
一种动态车载称重方法系统

[发明专利]一种车载称重自动标定的方法及计算机可读存储介质-CN202010001897.5有效
发明人：苗少光;谭书华;袁建兵;刘阳;吴元琪 -专利权人：深圳市汉德网络科技有限公司;圆通速递有限公司
申请日： 2020-01-02 - 公布日： 2021-03-23 - 主分类号： G01G23/01 文献下载
摘要：本发明提供一种车载称重自动标定的方法及计算机可读存储介质，方法包括：获取不同车辆状态下的车辆的车桥部位安装的应变计的数值，并从所述应变计的数值中提取特征向量构建标定数据库；根据所述特征向量采用梯度树提升的方法识别出车辆运行状态；从所述应变计的选择至少3个组成应变计组合；根据所述应变计组合中对应的应变计的数值，建立所述应变计的数值与货物的重量的映射关系；确定所述映射关系的标定系数。实现了对车辆参数自动标定，简化标定过程，节省标定时间，且拟合车载重量更准确；当有应变计异常时，最优应变计组合会随之发生变化，从而重新进行标定，确保标定准确；适合大量车辆的标定，提高标定效率，提高快递物流的运转效率。
一种车载称重自动标定方法计算机可读存储介质

[发明专利]一种基于LDA的大数据新闻分类方法、系统及装置-CN201710967319.5在审
发明人：贾义动;孔祥明;吴元琪 -专利权人：广东广业开元科技有限公司
申请日： 2017-10-17 - 公布日： 2018-04-20 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于LDA的大数据新闻分类方法、系统及装置，方法包括对获得的新闻文档进行预处理，得到语料库；对得到的语料库进行LDA建模，得到主题分布概率矩阵和词分布概率矩阵；根据主题分布概率矩阵和词分布概率矩阵，结合分类算法进行分类，得到新闻文档所属的类别。本发明通过隐含狄利克雷法并在该算法上基于参数优化的改进，再结合分类算法，高效的实现了新闻文档的分类，克服了采用特征提取方法带来的分类性能受损问题，避免了使用特征滤取方法存在的未考虑词与词之间语义联系的问题，减少了人工对新闻分类的时间消耗，使信息更快速高效地传播。本发明可广泛应用于新闻分类中。
一种基于 lda 数据新闻分类方法系统装置

[发明专利]一种基于并行LDA的大数据新闻推荐方法、系统及装置-CN201710997499.1在审
发明人：贾义动;孔祥明;吴元琪 -专利权人：广东广业开元科技有限公司
申请日： 2017-10-17 - 公布日： 2018-04-13 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于并行LDA的大数据新闻推荐方法、系统及装置，通过并行隐含狄利克雷方法对大规模文档进行快速有效训练，以及通过logistic回归求取最优系数，从而计算新文档权重得分，充分考虑了文章的主题分布并结合用户个性行为，进而为用户提供个性化推荐，而且相比较基于文档的相似度方法，其算法复杂度大大减少，有效提高了执行效率，减少占用的内存空间，并且降低了模型误差，大大提高准确率。本发明可广泛应用于新闻推荐中。
一种基于并行 lda 数据新闻推荐方法系统装置