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申请/专利权人：北京交通大学
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的网约车短时OD需求预测方法。该方法包括：获取OD需求信息和网约车起终点关系交通网络图信息；将所述OD需求信息和所述网约车起终点关系交通网络图信息输入到经训练的深度学习模型，获得预定时间段的目标区域范围内的OD需求。本发明通过设计改进的可解释的深度学习模型，提高了OD需求预测的准确性，并且使得用户能够更清晰地理解模型的决策过程，提高了用户信任度，对于推动模型在实际决策中的应用具有积极意义。
主权项：1.一种基于深度学习的网约车短时OD需求预测方法，包括以下步骤：获取OD需求信息和网约车起终点关系交通网络图信息；将所述OD需求信息和所述网约车起终点关系交通网络图信息输入到经训练的深度学习模型，获得预定时间段的目标区域范围内的OD需求表示为： 其中，f表示深度学习模型，表示第i天的时间段t的OD需求，Gn表示网约车起终点关系图，Gd是网约车质心关系特征图，Gg是OD量趋势关系特征图，Gf是起终点土地性质关系特征图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京交通大学 一种基于深度学习的网约车短时OD需求预测方法
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