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]基于数据融合的城市居民非通勤类活动目的地选择方法-CN202310112672.0在审
  • 杨超;陈明垟;袁泉 - 同济大学
  • 2023-02-14 - 2023-08-01 - G06Q10/04
  • 本发明公开了基于数据融合的城市居民非通勤类活动目的地选择方法包括:基于带有活动目的标签的手机信令数据、居民出行调查数据、城市POI数据以及城市500m×500m栅格数据,提取城市居民非通勤类活动目的地选择概率预测的所需的活动属性特征和建成环境特征;采用多种数学模型对城市居民非通勤类活动目的地选择概率预测进行建模,并提取最优模型;将训练好的城市居民非通勤类活动目的地选择概率模型,纳入考虑活动时间约束的非通勤活动目的地选择算法,实现非通勤类活动目的地的选择;本发明提供的方法不仅能够弥补过往研究中时间尺度及覆盖范围的限制,还能对城市居民未来出行分布结构进行更为有效的把控,以提供更可靠的城市规划决策依据。
  • 基于数据融合城市居民通勤活动目的地选择方法
  • [发明专利]一种基于机器学习的城市居民出行方式选择方法-CN202210061436.6在审
  • 杨超;陈明垟;袁泉 - 同济大学
  • 2022-01-19 - 2022-05-27 - G06Q10/04
  • 本发明公开了一种基于机器学习的城市居民出行方式选择方法,包括:基于居民出行调查数据、过往研究及经验,设定机动车与非机动车的出行特征和划分阈值;根据过往研究对机动车出行的影响因素,结合居民调查数据、城市POI数据及地图导航数据,提取机动车出行方式选择的所需特征;采用多种数学模型对所述机动车出行方式选择进行建模,并提取最优模型;根据所述最优模型对机动车出行进行选择预测,并计算得到出行中所使用的交通方式。本发明利用机器学习算法,对居民出行交通方式选择建模,能得到更为科学、准确的交通方式选择模型,对城市交通运输负荷进行更为真实有效的把控,同时也能对城市未来交通运输结构的规划和建立提供更可靠的决策依据。
  • 一种基于机器学习城市居民出行方式选择方法

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