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公开(公告)号：CN114492607B
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202210041646.9
申请日：2022-01-14
Applicant: 厦门大学
IPC: G16H40/20 , G06Q50/22 , G06F18/23 , G06F18/214
Abstract: 本发明提供基于多源城市大数据的医院急诊需求和拥挤度估计方法，包括如下步骤：获取出租车下客数据集，采用自组织映射网络进行下客点聚类；根据聚类得到的每个类簇，提取下客时间序列特征、第一类空间特征和第二类空间特征，采用协同训练和主动学习策略得到急诊需求的时间序列；建立分段平稳的排队模型，并急诊科室分为全科门诊类型、内科门诊类型和外科门诊类型；利用排队模型计算各门诊类型下的平均排队人数和平均等待时间以及输液室的占用率，即输液床位的使用率ρinfusion；对三种类型的指标进行整合得到整个急诊科的拥挤度估计；本发明提供的方法，具有高效、低耗的优点，同时也达到了较高的准确率。
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公开(公告)号：CN111915057B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202010599191.3
申请日：2020-06-28
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习和群智感知的单车需求预测与调度方法，包括如下步骤：步骤S1：单车需求预测：建立单车需求图结构，基于历史时刻图结构节点属性值和边权重，预测未来时刻图结构节点的属性值；通过时空网络架构准确预测出未来时刻的单车需求变化趋势；步骤S2：生成单车调度任务：根据预测出的未来时刻的单车需求变化趋势，输入到单车调度任务模型生成单车调度任务，步骤S3：单车群智调度执行：根据生成的单车调度任务，输入到调度执行模型，进行调度任务分配，本发明提供的方法，可以准确地预测城际范围内的自行车骑行需求，并基于预测结果，利用群智感知技术有效地进行自行车调度，提升了自行车系统的有效利用率，节省了单车调度所需的人力物力。
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公开(公告)号：CN114492607A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210041646.9
申请日：2022-01-14
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明提供基于多源城市大数据的医院急诊需求和拥挤度估计方法，包括如下步骤：获取出租车下客数据集，采用自组织映射网络进行下客点聚类；根据聚类得到的每个类簇，提取下客时间序列特征、第一类空间特征和第二类空间特征，采用协同训练和主动学习策略得到急诊需求的时间序列；建立分段平稳的排队模型，并急诊科室分为全科门诊类型、内科门诊类型和外科门诊类型；利用排队模型计算各门诊类型下的平均排队人数和平均等待时间以及输液室的占用率，即输液床位的使用率ρinfusion；对三种类型的指标进行整合得到整个急诊科的拥挤度估计；本发明提供的方法，具有高效、低耗的优点，同时也达到了较高的准确率。
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公开(公告)号：CN111915057A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010599191.3
申请日：2020-06-28
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习和群智感知的单车需求预测与调度方法，包括如下步骤：步骤S1：单车需求预测：建立单车需求图结构，基于历史时刻图结构节点属性值和边权重，预测未来时刻图结构节点的属性值；通过时空网络架构准确预测出未来时刻的单车需求变化趋势；步骤S2：生成单车调度任务：根据预测出的未来时刻的单车需求变化趋势，输入到单车调度任务模型生成单车调度任务，步骤S3：单车群智调度执行：根据生成的单车调度任务，输入到调度执行模型，进行调度任务分配，本发明提供的方法，可以准确地预测城际范围内的自行车骑行需求，并基于预测结果，利用群智感知技术有效地进行自行车调度，提升了自行车系统的有效利用率，节省了单车调度所需的人力物力。
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