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公开(公告)号:CN113487219A
公开(公告)日:2021-10-08
申请号:CN202110837902.0
申请日:2021-07-23
Applicant: 重庆交通大学
Abstract: 本发明公开了一种城市出租车需求预测方法,该方法包括:构建基于出租车历史载客数据的不规则预测单元,构建多时间切片数据集,获得出租车需求预测数据集,获得空间影响因素数据集,确定不同空间影响因素的影响强度;采用CNN‑LSTM‑ResNet融合算法,确定基于CNN‑LSTM‑ResNet的并行组合预测模型;将当前时刻的载客数据和空间影响因素输入至并行组合预测模型中确定不规则预测单元的出租车需求。本发明创新性地提出使用卷积神经网络来提取除了时间以外的空间影响因素,并且选取人口、自然等领域的多源时空大数据进行空间影响因素量化,相较于单一的时间序列预测,其预测合理性及精度都有显著提升。
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公开(公告)号:CN118096058A
公开(公告)日:2024-05-28
申请号:CN202410128347.8
申请日:2024-01-30
Applicant: 重庆交通大学
Abstract: 一种政务数据透明共享方法及存储介质,所述方法为建立业务知识图谱,在图谱支持下建立不同数据管道的虚拟数据链接,实现数据在线集成;建立一体化的数据表达方法,方便用户查找和使用数据;建立异构数据通道智能匹配模型,屏蔽数据共享访问的复杂性,提升数据访问效率,支撑各“五跨”场景业务快速办理;利用区块链技术增强政务数据的安全性和可信度;通过场景理解、AI推理预测、服务智能编等功能排实现,实现“数据找人”。
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