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公开(公告)号：CN112906948B
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202110142859.6
申请日：2021-02-02
Applicant: 湖南大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0639 , G06N7/01 , H04W4/029 , H04W4/40
Abstract: 本发明公开了一种基于私家车轨迹大数据的城市区域吸引力预测方法、设备及介质，方法为：获取城市大规模私家车的轨迹数据，从中提取每个时段私家车停留点信息并预处理；基于分布拟合模型，计算每个时段内私家车停留点的空间概率密度分布，用于表征城市区域在对应时段内的吸引力；使用历史时段内的空间概率密度分布作为训练样本，对预搭建的神经网络模型进行训练，得到城市区域吸引力预测模型；获取当前时段之前若干时段内的空间概率密度分布，使用城市区域吸引力预测模型进行滚动预测，获取得到目标预测时段内私家车停留点的空间概率密度分布，即为城市区域在目标预测时段的吸引力。本发明可以对城市区域未来时段内的吸引力
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公开(公告)号：CN112906948A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110142859.6
申请日：2021-02-02
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于私家车轨迹大数据的城市区域吸引力预测方法、设备及介质，方法为：获取城市大规模私家车的轨迹数据，从中提取每个时段私家车停留点信息并预处理；基于分布拟合模型，计算每个时段内私家车停留点的空间概率密度分布，用于表征城市区域在对应时段内的吸引力；使用历史时段内的空间概率密度分布作为训练样本，对预搭建的神经网络模型进行训练，得到城市区域吸引力预测模型；获取当前时段之前若干时段内的空间概率密度分布，使用城市区域吸引力预测模型进行滚动预测，获取得到目标预测时段内私家车停留点的空间概率密度分布，即为城市区域在目标预测时段的吸引力。本发明可以对城市区域未来时段内的吸引力提供有效准确的预测。
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公开(公告)号：CN112862177B
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202110142862.8
申请日：2021-02-02
Applicant: 湖南大学
IPC: G06Q10/04 , G06N3/0442 , G06N3/0985 , G06N3/047
Abstract: 本发明公开了一种基于深度神经网络的城市区域聚集度预测方法、设备及介质，其中方法为：从城市的私家车轨迹中提取节假日每个时段的停留数据，所述停留数据包括该时段内所有停留点的位置和停留时长；根据每个时段内所有停留点的位置和停留时长，分别计算该时段内有关停留点的空间概率密度分布和时间概率密度分布；使用节假日连续时段对应构成的空间概率密度分布序列和时间概率密度分布序列分别构建训练集和预测标签集，训练预搭建的神经网络模型，得到聚集度预测模型；使用聚集度预测模型对目标预测时段的聚集度进行滚动预测。本发明适用于节假日期间对城市聚集度进行预测。
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公开(公告)号：CN112862177A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110142862.8
申请日：2021-02-02
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度神经网络的城市区域聚集度预测方法、设备及介质，其中方法为：从城市的私家车轨迹中提取节假日每个时段的停留数据，所述停留数据包括该时段内所有停留点的位置和停留时长；根据每个时段内所有停留点的位置和停留时长，分别计算该时段内有关停留点的空间概率密度分布和时间概率密度分布；使用节假日连续时段对应构成的空间概率密度分布序列和时间概率密度分布序列分别构建训练集和预测标签集，训练预搭建的神经网络模型，得到聚集度预测模型；使用聚集度预测模型对目标预测时段的聚集度进行滚动预测。本发明适用于节假日期间对城市聚集度进行预测。
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