[发明专利]一种基于C-GRU的网约车供需预测方法有效
| 申请号： | 201910667491.8 | 申请日： | 2019-07-23 |
| 公开（公告）号： | CN110458337B | 公开（公告）日： | 2020-12-22 |
| 发明（设计）人： | 田永红;吴琪;张悦;张晴晴;张鹏 | 申请（专利权）人： | 内蒙古工业大学 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06N3/04;G06Q50/30 |
| 代理公司： | 西安智大知识产权代理事务所 61215 | 代理人： | 段俊涛 |
| 地址： | 010080 内蒙古自治区呼*** | 国省代码： | 内蒙古;15 |
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| 摘要： | 一种神经网络的网约车供需预测方法，通过采集各类网约车出行数据，并利用卷积神经网络来提取特征和降维，再将提取到的特征图谱输入到门控循环神经网络中来进行网约车供需预测，在训练过程中对模型进行调整，最后通过调整后的模型对网约车供需差额进行预测。本发明的方法可以对网约车供需差额数据进行更深入的挖掘分析，因此在对网约车供需预测时更为精确，性能更好。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 gru 网约车 供需 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于C-GRU的网约车供需预测方法，其特征在于，首先对网约车出行数据预处理，然后利用卷积神经网络对数据进行训练，从而提取特征并实现降维得到低维特征图谱，将所述低维特征图谱输入到门限循环(GRU)神经网络模型中进行网约车供需预测。/n
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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