[发明专利]基于深度时空网络的OD数据预测方法及系统有效
| 申请号： | 202010336522.4 | 申请日： | 2020-04-26 |
| 公开（公告）号： | CN111242292B | 公开（公告）日： | 2020-09-08 |
| 发明（设计）人： | 韦伟;刘岭;张晚秋;张波;李擎 | 申请（专利权）人： | 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/04 |
| 代理公司： | 北京知联天下知识产权代理事务所(普通合伙) 11594 | 代理人： | 张陆军 |
| 地址： | 100070 北京市丰台区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明属于人工智能预测技术领域，并公开了一种基于深度时空网络的OD数据预测方法及系统，OD数据预测方法包括：步骤S1：根据历史数据构建多个数据集，多个数据集包括至少一间隔历史周期数据集以及当日趋势数据集；步骤S2：构建OD稀疏时空残差网络模型；步骤S3：利用深度神经网络的反向传播规则和Adam算法对OD稀疏时空残差网络模型进行训练；步骤S4：根据实时数据通过OD稀疏时空残差网络模型获得预测结果。通过OD稀疏时空残差网络模型对OD数据复杂时空依赖和分布特性的描述，实现对OD数据的精准预测。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 时空 网络 od 数据 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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