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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107146462A
公开(公告)日：2017-09-08
申请号：CN201710488492.7
申请日：2017-06-23
Applicant: 武汉大学
CPC classification number: G08G1/14 , G06N3/0454 , G06N3/084 , G06Q10/04
Abstract: 本发明提供一种停车场空闲车位数长时预测方法，包括将采集到的泊车数据和相应天气数据进行数据预处理，得到空闲车位数特征数据；空闲车位特征数据归一化处理，切分为训练集和测试集，构建LSTM神经网络；确定待预测的第一个时段的上一时段空闲车位特征数据，并作为LSTM神经网络的输入神经元得到第一个时段的空闲车位数；建立空闲车位数长时预测模型，反复迭代预测，进行反归一化处理，得到停车场空闲车位数长时预测结果。本发明基于用户泊车行为特征，提出基于LSTM神经网络的空闲车位数长时预测模型，支持将未来某一个指定时段的停车场空闲车位数信息及时呈现给用户，从而帮助用户选择最佳停车场，具有重要的市场价值。
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公开(公告)号：CN106776502A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611164678.9
申请日：2016-12-16
Applicant: 武汉大学
CPC classification number: G06F17/2252 , G06F17/30327 , G06F17/30533
Abstract: 本发明公开了一种复杂地理实体快速查询的空间语义模式图构建及搜索方法，在于克服现有技术的不足，减少“由底向上”多属性联合查询的排列组合数，避免位置描述中的组合爆炸问题，降低效率损失。其原理如下：将语义与空间联合索引，进而提出一种“由上向下”的模式查询策略，针对位置描述的自然语言形式查询，建立从匹配得出的虚拟位置概念对象到实际位置概念集合的快速映射，通过对象的语义层次建立位置概念对象的连接图，从而为定位过程提供高效的位置概念对象查询。
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公开(公告)号：CN106777118B
公开(公告)日：2019-06-25
申请号：CN201611164766.9
申请日：2016-12-16
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F16/29
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊字典树的地理词汇快速抽取方法，包括地理信息本体入库、生成基于拼音、字缺失的Trie节点、根据地理基础位置概念标注实现细粒度的搜寻中模糊搜索的控制、提供地理词汇的相似度实现抽取结果评分排序、快速抽取位置描述中的所有基础位置概念对象等5个步骤；本发明基于Trie实现了一种基础位置概念对象的高效抽取方法，实现融合特定位置概念类型的模糊、漏字等情况，利于解决针对位置描述定位的相关问题。
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公开(公告)号：CN106776502B
公开(公告)日：2017-11-10
申请号：CN201611164678.9
申请日：2016-12-16
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种复杂地理实体快速查询的空间语义模式图构建及搜索方法，在于克服现有技术的不足，减少“由底向上”多属性联合查询的排列组合数，避免位置描述中的组合爆炸问题，降低效率损失。其原理如下：将语义与空间联合索引，进而提出一种“由上向下”的模式查询策略，针对位置描述的自然语言形式查询，建立从匹配得出的虚拟位置概念对象到实际位置概念集合的快速映射，通过对象的语义层次建立位置概念对象的连接图，从而为定位过程提供高效的位置概念对象查询。
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公开(公告)号：CN106777118A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611164766.9
申请日：2016-12-16
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F16/29
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊字典树的地理词汇快速抽取方法，包括地理信息本体入库、生成基于拼音、字缺失的Trie节点、根据地理基础位置概念标注实现细粒度的搜寻中模糊搜索的控制、提供地理词汇的相似度实现抽取结果评分排序、快速抽取位置描述中的所有基础位置概念对象等5个步骤；本发明基于Trie实现了一种基础位置概念对象的高效抽取方法，实现融合特定位置概念类型的模糊、漏字等情况，利于解决针对位置描述定位的相关问题。
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