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基于时空图学习的停车场收益预测核算方法 

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申请/专利权人:松立控股集团股份有限公司

摘要:本发明属于收益预测技术领域,尤其涉及一基于时空图学习的停车场收益预测核算方法,通过对停车场的历史数据、实时使用情况和周边环境进行统一建模,使用时空图卷积网络捕获动态时空关系,为停车场运营和管理提供科学的收益预测和精确的核算,并结合多源数据,从历史停车场利用率预测未来收益,从实时运营数据获得与停车场的动态关系,并根据实时交通、政策变化等外部因素动态调整预测结果。

主权项:1.一种基于时空图学习的停车场收益预测核算方法,其特征在于,包括以下步骤:S1、停车场数据收集:收集目标停车场和现有停车场的停车场数据以及外部实时特征数据;S2、停车场历史数据预处理:利用停车场的历史数据进行统计分析,获取现有停车场收益的历史变化特征,并将这些特征数据进行标准化处理,并对停车场数据进行处理,对文本型数据进行向量表示;S3、数据集划分:将收集到的停车场数据分为训练集、验证集和测试集,分布用于训练、验证和测试模型;S4、时空图学习:构建时空图,并基于构建好的时空图,使用时空图卷积网络提取现有停车场及其收益的时空特征,进行时空图学习,得到时空图预测模型;S5、最相似停车场匹配:根据各停车场数据对现有停车场进行聚类,计算目标停车场与现有停车场的各类聚类中心的距离,从而匹配与目标停车场最相似的停车场;S6、目标停车场收益预测:通过分析最相似停车场历史收益数据,利用步骤S4得到时空图预测模型预测目标停车场未来一天的收益情况;S7、实时收益核算:在停车场上线运营后,实时收集收益数据,与预测收益进行对比核算,并将核算结果反馈给时空图预测模型,通过机器学习方法对模型进行再训练和优化。

全文数据:

权利要求:

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