基于时空卷积网络的网约车订单需求预测方法.pdf
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相关资料
基于时空卷积网络的网约车订单需求预测方法.pdf
本发明公开了一种基于时空卷积网络的网约车订单需求预测方法,包括以下步骤:(1)获取各种数据集并进行预处理;(2)将订单数据利用DPC聚类方法将城市划分为多个虚拟站点;将订单数据集按照指定的时间间隔进行切片,并进行标准化处理;将处理后的数据集划分为训练集、验证集和测试集;(3)构建基于时空卷积网络的订单需求预测模型;使用训练集训练模型,利用验证集选择出表现最好的预测模型;(4)在测试集上利用最优预测模型进行订单需求量预测。本发明能够有效地对影响网约车订单需求的时空因素和外部因素进行建模,提升订单需求预测的精
网络约车订单生成方法、网络约车订单生成装置.pdf
本发明实施例是关于一种网络约车订单生成方法和装置,上述方法包括:在移动设备上显示可操作的图标;接受用户对所述图标的预设操作;响应于所述预设操作,将所述移动设备的当前位置作为乘车起点,确定与所述乘车起点相关联的乘车终点;根据所述乘车起点和所述乘车终点生成网络约车订单。根据本发明的实施例,当用户需要生成网络约车订单时,无需每次都在应用中重复输入乘车起点和乘车起点等信息,而是可以通过对图标的简单操作,直接确定当前的位置信息,并生成网络约车订单,降低了生成网络约车订单操作的复杂程度,提高生成网络约车订单操作的速度
一种考虑时空非平稳性的网约车出行需求预测方法.pdf
本专利属于智能交通技术领域,公开了一种考虑时空非平稳性的网约车出行需求预测方法,包括:步骤一、交通小区划分,步骤二、网约车需求和建成环境数据提取;步骤三、因子分析法提取公共因子;步骤四:时空地理加权回归模型计算。本方法可以从原有建成环境因素中提取数量更少的主因子,再基于时空地理加权回归对网约车出行需求进行预测,既考虑了网约车需求的时空非平稳性,又尽可能多地保留了原始变量的信息,同时使主因子之间不相关,从而避免原有自变量之间共线性的影响,提升模型计算效率,为城市交通管理者和网约车公司提前制定更具针对性的策略
网约车异常订单识别方法及系统.pdf
本发明公开了一种网约车异常订单识别方法及系统,在利用内部打车数据检测刷单嫌疑订单的同时,还基于跨行业数据,从跨行业数据库中获取司机和/或乘客的用于补充检测是否存在异常订单的补充检测数据,根据所述补充数据从一个或多个维度对订单数据进行二次判断,对订单数据进行异常识别;并且还能基于多种维度对订单数据进行风险分类。本发明从多方面进行刷单识别,有效提升了识别专业刷单的正确率,并尽可能地避免误判正常打车行为,保留较好的用户体验。
网约车订单信息处理方法及装置.pdf
本申请提供一种网约车订单信息处理方法及装置,涉及互联网应用技术领域,所述方法的一具体实施方式包括:在网约车订单的执行过程中,在移动设备上向用户输出网约车订单的行程终点修改接口,获取用户通过该修改接口输入的目标终点,将网约车订单的行程终点更改为目标终点,并且向服务器发送行程终点更改请求,以指示服务器基于目标终点更改与网约车订单的行程终点相关联的信息。该实施方式避免了行程终点更改后,由于网约车服务平台系统中的目的地与实际目的地不相符,而导致的问题,提高了网约车服务的服务效率以及服务质量。