公开(公告)号：CN115689224A

公开(公告)日：2023-02-03

申请号：CN202211390625.4

申请日：2022-11-07

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 贾朝龙 ,  张文孝 ,  王蓉 ,  李暾 ,  庞育才 ,  段思睿 ,  肖云鹏

IPC: G06Q10/0631 ,  G06Q10/083 ,  G06Q30/0203 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于智能交通领域，涉及出租车需求量特性分析，尤其涉及一种基于轨迹语义化和图卷积网络的出租车需求预测方法，包括从公开的出租车数据集中获取出租车的订单数据；从获取的出租车的订单数据以及地图数据汇总每个区域的需求量，并计算需求模式；根据交通出行量及需求模式的相似性，构建需求关系图和需求相似性图；基于图卷积神经网络构建时空特征提取模块，将需求关系图作为输入，提取区域之间的时空特征；区域之间的时空特征与需求相似性图结合输入全连接层预测得到出租车需求量；本发明可以预测特定时段内每个区域的出租车需求量，可应用于打车平台引导司机前往更容易接到乘客的区域，从而减少司机和乘客的等待时间，合理分配出租车资源。