[发明专利]基于深度逆向强化学习的出行路径决策分析方法及设备在审
| 申请号： | 202310583129.9 | 申请日： | 2023-05-23 |
| 公开（公告）号： | CN116962983A | 公开（公告）日： | 2023-10-27 |
| 发明（设计）人： | 张文佳;李博洋;武钰林 | 申请（专利权）人： | 北京大学深圳研究生院 |
| 主分类号： | H04W4/029 | 分类号： | H04W4/029;G01C21/34;H04W4/20;G06F16/2458;G06F16/29;G06N3/092;G06N7/01 |
| 代理公司： | 深圳市君胜知识产权代理事务所(普通合伙) 44268 | 代理人： | 陈专 |
| 地址： | 518055 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了基于深度逆向强化学习的出行路径决策分析方法及设备，所述方法包括：获取城市的路网数据集和兴趣点数据集，分别经过频率‑逆频率处理得到对应的语义地图，并提取时空语义特征；构建低频手机信令数据轨迹模型，对获取的手机信令数据进行处理得到格网轨迹，并进行约束得到连续的格网出行轨迹；对格网出行轨迹进行分析得到特定人群出行偏好的奖励函数，基于奖励函数得到特定区域的三维奖励地图，基于三维奖励地图的奖励值得到预测出行轨迹；构建无向图，对无向图进行因果发现分析得到有向因果图，基于有向因果图对城市居民的出行偏好进行分析。本发明用于基于轨迹的个性化位置服务，还可为城市规划等应用场景提供更准确的决策依据。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 逆向 强化 学习 出行 路径 决策 分析 方法 设备 | ||
【主权项】：
暂无信息
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