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申请/专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
摘要：本发明公开了一种出行方式分配结构的预测方法、装置、设备及存储介质，其中方法通过从起始区域和目的区域之间的自由出行数据、受限出行数据、预设的出行发生时段、以及基于区域的交通设施信息和行政特征信息预先构建的区域特征信息中提取得到自由出行和受限出行各自对应的输入特征，输入特征包括运输方式特征和出行自身特征，再将两者的输入特征分别输入至预先训练好的预测模型进行预测，得到自由出行和受限出行各自的总效用值，最后根据两者的总效用值计算得到自由出行和受限出行的结构比例。本发明能够利用出行方式的运输方式相关特征和出行方式自身的相关特征，结合效用值理论实现对两种出行方式的结构比例的预测，其预测准确性高。
主权项：1.一种出行方式分配结构的预测方法，其特征在于，其包括：获取起始区域和目的区域之间的自由出行数据、受限出行数据、预设的出行发生时段，以及基于区域的交通设施信息和行政特征信息预先构建的区域特征信息；从所述自由出行数据、所述受限出行数据、所述出行发生时段和所述区域特征信息中提取得到自由出行和受限出行各自对应的输入特征，所述输入特征包括运输方式特征和出行自身特征，所述运输方式特征包括运输时间信息、运输成本信息和舒适性信息，所述出行自身特征包括出行距离、出行发生时段和区域特征信息；将所述自由出行和所述受限出行各自对应的所述输入特征分别输入至预先训练好的预测模型进行预测，得到所述自由出行和所述受限出行各自的总效用值，所述预测模型基于效用值理论和深度学习神经网络构建；根据所述自由出行和所述受限出行各自的总效用值计算得到所述自由出行和所述受限出行的结构比例。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院深圳先进技术研究院 出行方式分配结构的预测方法、装置、设备及存储介质
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