-
公开(公告)号：CN118313537A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410745207.5
申请日：2024-06-11
Applicant: 华侨大学 , 蓝海(福建)信息科技有限公司
IPC: G06Q10/047 , G06Q30/0601 , G06Q50/43 , G06N3/082
Abstract: 本发明提供了一种基于共享性网络的城际动态拼车实时优化方法、装置，涉及城际客运规划技术领域；该方法包括：地理坐标格栅化；网格间通行时间估算；基于网格的共享性网络剪枝构建；基于共享性网络中共享度的乘客服务顺序构建；基于动态规划和贪心的线性插入算子设计。本发明通过基于网格的剪枝方法降低了共享性网络构建的时间，通过共享性网络中的共享度构建订单服务顺序，在实时调度场景中同时提升了平台、司机、乘客三方的利益。
-
公开(公告)号：CN117829375B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410229563.1
申请日：2024-02-29
Applicant: 华侨大学 , 蓝海(福建)信息科技有限公司
Abstract: 本发明提供的城际往返客运的多区域需求预测方法、装置、设备及介质，通过获取需求城市的区域关系矩阵图、往返两城市的历史需求特征、需求城市所有区域的特征向量以及需求城市的时间信息特征序列，计算获得城市内图特征、城际间图特征、当前时间步长的隐藏状态以及每个区域自身的时间特征向量，形成需求城市当前时间片段的输入，送入需求预测模型中，从而获得需求预测值。本发明通过提前预测往返城市的出行需求，使得相关运输机构能够灵活地预配置或重定位车辆，以满足潜在乘客的需求，从而提高车辆的利用率，预测精度高且速度快，解决了城市内和城际间街道级多区域的复杂时空依赖性。
-
公开(公告)号：CN118410915B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410798558.2
申请日：2024-06-20
Applicant: 华侨大学 , 蓝海(福建)信息科技有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/47 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种基于STZINB‑GCN的城际拼车的OD对区域需求预测方法、装置、设备和介质，涉及城际客运拼车规划技术领域。其中，这种预测方法包含步骤S1至步骤S5。S1、获取城际拼车的历史订单数据，提历史需求特征、历史流入特征和时间信息特征构建总数据集并分割，获取输入数据。S2、获取OD对邻接关系图。S3、根据输入数据，通过深度卷积隔开每个通道的信息对时间信息进行压缩，通过两层卷积前馈网络，获得时间相关性信息。S4、根据输入数据和OD对邻接关系图，通过三层扩散图卷积神经网络，学习从一个OD对到另一对的空间依赖性信息。S5、将时间相关性信息和空间依赖性信息通过哈达玛积进行融合，然后通过零膨胀负二项分布解码成真实分布，获取预测值。
-
公开(公告)号：CN118313638B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410742809.5
申请日：2024-06-11
Applicant: 华侨大学 , 蓝海(福建)信息科技有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/40 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于SRFE‑BLP‑Transformer的城际网约车长期出行需求预测方法、装置、设备和介质，涉及城际网约车需求技术领域。预测方法包含：S1、获取历史订单数据。S2、根据时间将订单划分到运营时间切片作为需求量特征，并对运营时间切片的特征进行编码，获取特征编码。S3、先采用斯皮尔曼相关分析各特征与需求量特征之间的相关性强度，再采用递归特征消除算法选择特征，获取有效特征。S4、按时间顺序排序有效特征并归一化处理，再按预设时长分割数据，获取输入数据。S5、通过双向长短时记忆网络捕捉输入数据的时间依赖性并添加位置编码，再通过Transformer捕捉输入数据中不同位置之间的长距离依赖关系并线性变换，获取预测结果。
-
公开(公告)号：CN117910782B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410308780.X
申请日：2024-03-19
Applicant: 华侨大学 , 蓝海(福建)信息科技有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/47 , G06F18/22 , G06F18/214 , G06F18/10 , G06N3/126
Abstract: 本发明提供基于完全子图和插入式遗传算法的城际拼车静态调度方法，涉及交通调度技术领域。方法包含S1、历史订单进行预处理。S2、预处理后提取所需字段获取输入订单数据。S3、根据输入订单数据，计算用户之间的时空相似性。S4、以时空相似性为元素生成n名乘客合乘权值矩阵。S5、根据合乘权值矩阵生成n名乘客的合乘带权图。S6、根据合乘带权图搜索1到k阶的完全图，获取合乘完全图集合。S7、多次在合乘完全图集合中搜索可行子图组合，获取原始种群。S8、重复执行S9至迭代结束，从新的种群选择适应度最高的个体作为静态调度的解。S9、从旧的种群选择个体进行交叉运算和变异运算获取新的个体。用新的个体替换旧的种群中较差的个体，获取新的种群。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117910782A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410308780.X
申请日：2024-03-19
Applicant: 华侨大学 , 蓝海(福建)信息科技有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/47 , G06F18/22 , G06F18/214 , G06F18/10 , G06N3/126
Abstract: 本发明提供基于完全子图和插入式遗传算法的城际拼车静态调度方法，涉及交通调度技术领域。方法包含S1、历史订单进行预处理。S2、预处理后提取所需字段获取输入订单数据。S3、根据输入订单数据，计算用户之间的时空相似性。S4、以时空相似性为元素生成n名乘客合乘权值矩阵。S5、根据合乘权值矩阵生成n名乘客的合乘带权图。S6、根据合乘带权图搜索1到k阶的完全图，获取合乘完全图集合。S7、多次在合乘完全图集合中搜索可行子图组合，获取原始种群。S8、重复执行S9至迭代结束，从新的种群选择适应度最高的个体作为静态调度的解。S9、从旧的种群选择个体进行交叉运算和变异运算获取新的个体。用新的个体替换旧的种群中较差的个体，获取新的种群。
-
公开(公告)号：CN117593043A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202410060664.0
申请日：2024-01-16
Applicant: 华侨大学 , 蓝海(福建)信息科技有限公司
IPC: G06Q30/0202 , G06Q50/47 , G06F16/2458
Abstract: 本发明公开了一种城际网约车辆未来短期时刻分布估计方法、装置及设备，方法包括：实时获取城际网约车某条线路的乘客下单出行数据，构建车辆集合和两城的城际出入口；根据车辆集合构建两城的真实可用运力集合和预估可用运力集合；根据车辆出城触发两城的运力分布预估，构建两城的途中车辆集合和预出城车辆集合；根据两城的真实可用车辆集合、途中车辆集合和预出城车辆集合，更新两城的预估可用运力集合；基于两城的预估可用运力集合和途中车辆集合，可以预估未来的运力分布，提前可知车辆在未来某时刻的位置，可适用于额定容量不同的异构车型的返程预约订单的提前派单调度。本发明能有效提高城际网约车运力分布短期预估的准确性。
-
公开(公告)号：CN118410915A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410798558.2
申请日：2024-06-20
Applicant: 华侨大学 , 蓝海(福建)信息科技有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/47 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种基于STZINB‑GCN的城际拼车的OD对区域需求预测方法、装置、设备和介质，涉及城际客运拼车规划技术领域。其中，这种预测方法包含步骤S1至步骤S5。S1、获取城际拼车的历史订单数据，提历史需求特征、历史流入特征和时间信息特征构建总数据集并分割，获取输入数据。S2、获取OD对邻接关系图。S3、根据输入数据，通过深度卷积隔开每个通道的信息对时间信息进行压缩，通过两层卷积前馈网络，获得时间相关性信息。S4、根据输入数据和OD对邻接关系图，通过三层扩散图卷积神经网络，学习从一个OD对到另一对的空间依赖性信息。S5、将时间相关性信息和空间依赖性信息通过哈达玛积进行融合，然后通过零膨胀负二项分布解码成真实分布，获取预测值。
-
公开(公告)号：CN118313638A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410742809.5
申请日：2024-06-11
Applicant: 华侨大学 , 蓝海(福建)信息科技有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/40 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于SRFE‑BLP‑Transformer的城际网约车长期出行需求预测方法、装置、设备和介质，涉及城际网约车需求技术领域。预测方法包含：S1、获取历史订单数据。S2、根据时间将订单划分到运营时间切片作为需求量特征，并对运营时间切片的特征进行编码，获取特征编码。S3、先采用斯皮尔曼相关分析各特征与需求量特征之间的相关性强度，再采用递归特征消除算法选择特征，获取有效特征。S4、按时间顺序排序有效特征并归一化处理，再按预设时长分割数据，获取输入数据。S5、通过双向长短时记忆网络捕捉输入数据的时间依赖性并添加位置编码，再通过Transformer捕捉输入数据中不同位置之间的长距离依赖关系并线性变换，获取预测结果。
-
公开(公告)号：CN117575298B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410060546.X
申请日：2024-01-16
Applicant: 华侨大学 , 蓝海(福建)信息科技有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/47 , G06F16/2458 , G06N5/025
Abstract: 本发明提供一种基于关联规则的城际拼车订单调度方法、装置及设备，方法包括：获取历史人工调度中城市v和城市w之间的每一趟车辆行程的调度数据；提取调度数据中的网格区块位置信息作为特征项，将调度数据转换为事务列表；对事务列表内的事务的重复出现的特征进行编码处理，获得编码后的事务；使用关联规则挖掘方法挖掘获得编码后的事务的关联规则；根据建立的整数线性规划模型，基于所述关联规则中的提升度对订单进行匹配，并根据匹配结果获取优先队列，以基于优先队列实现调度车辆。本发明为司机提供基于专家经验的订单组合，提高司机的收入，缓解司机工作时间不平衡问题，增加了企业车辆资源利用率。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
335
records
(took 0.054 seconds)
