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[发明专利]一种建模异质出行模式的网约出租车需求预测方法-CN202210846150.9在审
发明人：邓攀;刘岩;刘俊廷;汪慕澜;赵宇 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2022-07-04 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明提供了一种建模异质出行模式的网约出租车需求预测方法，属于交通流预测领域。本发明方法建立了网约出租车需求的预测模型HTPSTGCN，将历史订单数据经过数据清洗和重构转化为栅格网约出租车需求量输入预测模型，该模型通过同质区域生成器对栅格聚合为同质区域，输出区域的历史网约出租车需求量，再经异质固有影响提取器提取表征不同区域异质固有影响的特征向量，经外部影响提取器提取表征相近区域和高交互区域影响的两组特征向量输入融合预测器，融合两组特征向量并映射到需求量空间，输出需求预测值。经试验证明，本发明对于高需求量区域和低需求量区域都有较好的预测效果，具有鲁棒性，可以满足网约出租车需求预测的要求。
一种建模出行模式出租车需求预测方法

[发明专利]基于时空卷积网络的网约车订单需求预测方法-CN202111450423.X在审
发明人：乐鹏;罗啊玲;张明达;杨璨 -专利权人：武汉大学
申请日： 2021-12-01 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于时空卷积网络的网约车订单需求预测方法，包括以下步骤：(1)获取各种数据集并进行预处理；(2)将订单数据利用DPC聚类方法将城市划分为多个虚拟站点；将订单数据集按照指定的时间间隔进行切片，并进行标准化处理；将处理后的数据集划分为训练集、验证集和测试集；(3)构建基于时空卷积网络的订单需求预测模型；使用训练集训练模型，利用验证集选择出表现最好的预测模型；(4)在测试集上利用最优预测模型进行订单需求量预测本发明能够有效地对影响网约车订单需求的时空因素和外部因素进行建模，提升订单需求预测的精度，同时能够缩短用户的候车时间，提升用户出行体验。
基于时空卷积网络网约车订单需求预测方法

[发明专利]预测区域人控交通工具需求量方法、电子设备与存储介质-CN202110766616.X在审
发明人：刘涛;马新露;刘伟;李静;江恩;陈坚;易兵;张晓庆 -专利权人：重庆城市综合交通枢纽（集团）有限公司;重庆交通大学
申请日： 2021-07-07 - 公布日： 2023-01-13 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种预测区域人控交通工具需求量的方法，包括：获取研究区域；根据所述研究区域，得到人控交通工具留存率和预测参数集；根据所述人控交通工具留存率和预测参数集构建训练样本集；通过所述训练样本集对区域人控交通工具需求预测模型进行训练，得到目标人控交通工具需求预测模型；将预设时间段的人控交通工具指标参数输入所述目标人控交通工具需求预测模型进行预测，得到预设时间段人控交通工具需求量。本发明通过在训练样本集中加入留存率指标，解决了传统预测方法预测不够准确的技术问题。
预测区域交通工具需求量方法电子设备存储介质

[发明专利]一种多类型能源需求预测方法-CN202010073694.7在审
发明人：肖晶;许若冰;王守相;蔡声霞;徐荆州;王璇;陈丽 -专利权人：国网江苏省电力有限公司南京供电分公司;国网江苏省电力有限公司;天津相和电气科技有限公司
申请日： 2020-01-22 - 公布日： 2020-07-10 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种多类型能源需求预测方法，包括：收集历史数据样本、CNN训练、构建新模型、获取数据特征，构建新多能源样本数据集和DBN训练等步骤。本发明提供的多类型能源需求预测方法，基于CNN和DBN，充分挖掘了各类型能源的特性和其与外界影响因素的关联信息，通过无监督和有监督的混合训练，构建了区域综合能源系统多类型能源需求预测模型，得到了较高精度的预测结果算例结果证明，本发明所提出的预测模型能更好地提取输入数据集中各因素的特征，与真实能源需求曲线有更好的拟合度，且取得了更高的预测精度。
一种类型能源需求预测方法

[发明专利]一种城市出租车需求预测系统及方法-CN202211579671.9在审
发明人：薛晓田 -专利权人：长春理工大学
申请日： 2022-12-09 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06Q30/0202 文献下载
摘要：本发明公开了一种城市出租车需求预测系统及方法，预测系统包括数据预处理模块、数据转换模块、出租车需求预测模块和结果处理模块。预测方法为：(1)获取目标区域的历史出租车需求数据；(2)使用谱域图卷积网络对出租车的拓扑结构进行编码，从而获得拓扑结构相关性，同时参考该区域功能相似性的其他区域的使用需求来建模空间相关性，使用门控循环单元对时间相关性进行建模，将空间相关性与时间相关性相结合，完成对出租车使用需求时空相关性的分析。(3)根据输入的历史出租车需求数据对目标区域某一时间段的出租车需求预测。本发明将谱域图卷积神经网络与门控循环单元结合，考虑时间周期性与区域间的功能相似性对出租车需求的影响，实现对未来时间戳中某个区域的出租车需求预测。
一种城市出租车需求预测系统方法

[发明专利]租车中心仓选品方法、装置、设备及计算机可读存储介质-CN202010171414.6在审
发明人：李敏;孟格思;安康;王瑜 -专利权人：北京嘀嘀无限科技发展有限公司
申请日： 2020-03-12 - 公布日： 2020-07-07 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：获取目标城市在第一预设历史时间段内的特征数据，所述目标城市为设有至少一个所述租车中心仓的城市，所述特征数据用于表示所述目标城市中各个租车中心仓的环境信息以及所在目标城市的车型的相关联数据；根据所述特征数据，通过车型需求预测模型，得到所述目标城市中各个租车中心仓在预设时间段内对应的车型需求预测数据，所述车型需求预测模型是由决策树模型训练得到；根据所述车型需求预测数据，确定各个所述租车中心仓的选品结果。本申请实施例实现了精准地选品，使得租车中心仓停放的车辆与用户的需求匹配度高，进而提高了车辆周转率。
中心仓选品方法装置设备计算机可读存储介质

[发明专利]缺料查询系统及方法-CN200410026936.8无效
发明人：李乐;赵天林 -专利权人：鸿富锦精密工业（深圳）有限公司;鸿海精密工业股份有限公司
申请日： 2004-04-17 - 公布日： 2005-10-19 - 主分类号： G06F17/60 文献下载
摘要：其中：应用服务器用于生成产品需求预测缺料表，其包括一信息导入模块、一计算模块、一查询模块及一缺料表生成模块。使用者端计算机，提供一交互式用户界面，以便于使用者查询上述生成的产品需求预测缺料表。数据库，用于存储各物料库存的数量、本周及下周已发各物料的数量、未来多周产品需求预测、本周预计完成量、物料清单及产品需求预测缺料表。利用本发明，可根据需求计算未来多周的缺料情况，快速准确的查询每种物料的缺料信息。
查询系统方法

[发明专利]一种自下而上的差异化用电需求预测方法及系统-CN202011514582.7在审
发明人：吴自强;斯荣;范伟松;罗伟明;刘涛;孙嘉杰;胡一帆;汤培 -专利权人：深圳供电局有限公司
申请日： 2020-12-21 - 公布日： 2021-03-12 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供一种自下而上的差异化用电需求预测方法，包括确定待测输电网变电站，以及确定待测输电网变电站下连的各配网变电站及每一个配网变电站对应所连的各条馈线；获取各配网变电站对应所连的各条馈线的历史用电数据，并结合预先仿真计算出的每一条馈线的用电需求自然增长率，得到各配网变电站对应所连的各条馈线的用电需求预测值；根据所得到的各配网变电站对应所连的各条馈线的用电需求预测值，计算出各配网变电站的用电需求；根据所计算出的各配网变电站的用电需求，计算出待测输电网变电站的用电需求。实施本发明，能够改善传统电力系统用电需求预测方法所存在的颗粒度太粗，难以精确预测的问题。
一种自下而上异化用电需求预测方法系统

[发明专利]一种需求预测的方法、装置、设备及存储介质-CN202310941223.7在审
发明人：王培;何思源;郭小川;李春萌;蒋正冬;吴文俊;王睿;张龙 -专利权人：阳光人寿保险股份有限公司
申请日： 2023-07-27 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06Q30/0202 文献下载
摘要：本申请提供了一种需求预测的方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取目标家庭中每一家庭成员的成员特征信息；将目标家庭中每一家庭成员的成员特征信息输入预先训练好的家庭保障需求预测模型中，输出得到针对每一家庭成员的风险保障需求预测结果通过这种方式，本申请能够以家庭为单位，对目标家庭中每一家庭成员的风险保障需求进行预测，提高对于单一用户的风险保障需求的预测准确度，有利于提高后续推送的产品信息与用户的风险保障需求之间匹配程度，从而提高后续产品信息的信息推荐效率
一种需求预测方法装置设备存储介质

[发明专利]产品推荐方法、装置、设备及存储介质-CN202310414315.X在审
发明人：周珍珍;李婷;张叙;陆敬敬 -专利权人：深圳平安综合金融服务有限公司
申请日： 2023-04-11 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06Q30/0601 文献下载
摘要：该方法获取客户信息、请求业务场景、客户来电标识、语音信息及指标结果，根据指标结果对初始需求预测模型及初始产品推荐模型进行调整，得到目标需求预测模型及目标产品推荐模型，从目标需求预测模型中筛选出场景网络层对客户信息进行预测，得到目标需求，根据语音信息识别出情绪信息及语音文本，根据目标产品推荐模型对目标需求、客户来电标识、情绪信息及语音文本进行处理，高效并准确的生成推荐产品。
产品推荐方法装置设备存储介质

[发明专利]配电设备的电负荷预测方法、装置、设备及可读存储介质-CN202310744996.6在审
发明人：王松涛;李胜南 -专利权人：浙江卓松电气有限公司
申请日： 2023-06-21 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种配电设备的电负荷预测方法、装置、设备及可读存储介质，属于配电和电力控制设备技术领域。所述配电设备的电负荷预测方法包括：获取配电设备的电负荷历史数据和各耗电区域对应的电负荷需求历史数据，其中，配电设备用于向耗电区域配电；根据预设电负荷预测模型和电负荷特征数据，预测耗电区域在下一时间步的电负荷需求，得到电负荷需求预测结果，其中，电负荷特征数据基于各电负荷历史数据和各电负荷需求历史数据进行构建得到；对电负荷需求预测结果进行模型解释，确定电负荷需求预测结果对应的超负荷特征；根据超负荷特征在配电设备与耗电区域中确定潜在风险因素
配电设备负荷预测方法装置可读存储介质

[发明专利]一种用能需求预测方法-CN201611047032.2在审
发明人：李伟昌;贺鹏;于泷泽 -专利权人：新奥泛能网络科技股份有限公司
申请日： 2016-11-24 - 公布日： 2017-04-05 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种用能需求预测方法，包括能源规划系统中的处理设备获得用于表征规划区域需要进行第i年用能需求预测的第一请求；响应所述第一请求，所述处理设备从数据库中获取用于进行所述用能需求预测的所述规划区域第i年的达产进度以及负荷计算基础数据，其中，所述达产进度为实际负荷与设计负荷之间的比例；所述处理设备基于所述达产进度以及所述负荷计算基础数据，获得所述规划区域第i年的负荷用能预测量。
一种需求预测方法

[发明专利]一种产品需求预测方法及产品需求预测装置-CN201610902912.7有效
发明人：陈新杰;赵志洪;齐泉 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2016-10-17 - 公布日： 2021-10-26 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种产品需求预测方法，包括：根据产品阶段以及调整状态，对产品调整记录进行采样得到第一样本集，根据第一样本集建立判断模型；根据初始预测值以及修正预测值，对产品历史预测值进行采样得到第二样本集，根据第二样本集建立目标回归模型；获取当前阶段的初始预测值以及当前产品阶段；使用判断模型对当前产品阶段进行处理，确定当前调整状态；若当前调整状态为需要调整，则将当前阶段的初始预测值代入目标回归模型计算，输出当前阶段的修正预测值本发明还提供一种可以实现上述方法的产品需求预测装置。本发明能够对现有预测结果进行优化，提高产品需求预测的准确性。
一种产品需求预测方法装置

[发明专利]基于增量训练的城际网约车短期出行需求预测方法及系统-CN202311132916.8在审
发明人：王成;方艺鹏 -专利权人：华侨大学
申请日： 2023-09-05 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06Q30/0202 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于增量训练的城际网约车短期出行需求预测方法及系统，方法包括：获取城际网约车的历史订单数据集，进行处理及选取所需字段形成初步订单数据；将初步订单数据划分为N个不同的即时单数据集和N个不同的预约单数据集；根据即时单数据集构建待测时刻，构建训练模型所需的特征，并根据所有的特征构建特征数据集，将特征数据集按比例分为训练数据集和测试数据集；基于训练数据集对短期出行需求预测模型进行训练；构建在线实时增量训练模型，将待测时刻所属日期已知的出行需求数据作为新的训练样本进行增量训练；将测试数据集输入至所述短期出行需求预测模型得到预测总输出。本发明能有效提高城际网约车出行需求预测的准确性。
基于增量训练城际网约车短期出行需求预测方法系统

[发明专利]公共自行车租赁点自然需求预测方法-CN201410378562.X在审
发明人：董红召;吴满金;刘冬旭;陈宁 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2014-08-04 - 公布日： 2015-02-18 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：公共自行车租赁点自然需求预测方法，包括：步骤1公共自行车分担率预测,具体有：建立分担率预测模型，出行特性指标量化,构建效用函数；步骤2公共自行车自然需求预测，对步骤1预测得到的公共自行车分担率同实际分担率进行相关性分析，在租赁点大样本历史数据基础上，采用相关系数法对公共自行车租赁点自然需求进行预测。
公共自行车租赁自然需求预测方法