专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种融合货车轨迹和POI数据的货源地识别方法-CN202210861935.3在审
  • 贾鹏;王宗尧;匡海波;孙思远;张圆生;杨彦博;刘芳名 - 大连海事大学
  • 2022-07-21 - 2023-04-28 - G06Q10/083
  • 本发明公开了一种融合货车轨迹和POI数据的货源地识别方法,包括以下步骤:获取货车运行轨迹数据,所述货车运行轨迹数据进行数据预处理获得特征数据集合,所述特征数据集合包括某一地点经停的车辆数、某一地点车辆的平均速度以及某一地点车辆的平均停留时间,所述特征数据集合通过数据分析获得车辆经过点位特征集,所述车辆经过点位特征集进行筛选获得货主普遍特征集,根据货主普遍特征集统计分析获得所需货主地理位置信息。本方法基于货车轨迹数据的分析,可以得到货车的行驶轨迹规律,从而发现这些货车服务的货主信息和服务规律,解决了不能大范围的进行货车出行端点识别以及出行端点准确率低的问题,以便于企业更好的进行后续的服务和管理。
  • 一种融合货车轨迹poi数据货源识别方法
  • [发明专利]一种基于ConvLSTM的出租车出行需求预测方法-CN202210908815.4在审
  • 贾鹏;王宗尧;匡海波;张圆生;孙思远;杨彦博;刘芳名 - 大连海事大学
  • 2022-07-29 - 2023-04-28 - G06Q10/04
  • 本发明所公开的一种基于ConvLSTM的出租车出行需求预测方法,包括:获取待预测区域的历史交通量数据并进行预处理;将所述待预测区域按照经纬度的方向进行划分,并获取每个单元区间的单元历史交通量数据并进行归一化处理;获取测试集和训练集;将空间横纵分析矩阵输入基于ConvLSTM的出租车出行需求预测模型;获取损失函数;获取所述测试预测交通量数据与真实交通量数据之间的准确率;输出未来时间阈值范围内的预测交通量数据。本发明通过对每个单元区间的历史交通量数据进行标准化和归一化处理,减少了运算量,提高了预测的效率。且能够像LSTM一样建立时序关系,极大地提高了出租车轨迹预测的准确率。
  • 一种基于convlstm出租车出行需求预测方法

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