基于SRFE-BLP-Transformer的城际网约车长期出行需求预测方法、装置、设备和介质
申请号:CN202410742809
申请日期:2024-06-11
公开号:CN118313638B
公开日期:2024-09-10
类型:发明专利
摘要
本发明提供一种基于SRFE‑BLP‑Transformer的城际网约车长期出行需求预测方法、装置、设备和介质,涉及城际网约车需求技术领域。预测方法包含:S1、获取历史订单数据。S2、根据时间将订单划分到运营时间切片作为需求量特征,并对运营时间切片的特征进行编码,获取特征编码。S3、先采用斯皮尔曼相关分析各特征与需求量特征之间的相关性强度,再采用递归特征消除算法选择特征,获取有效特征。S4、按时间顺序排序有效特征并归一化处理,再按预设时长分割数据,获取输入数据。S5、通过双向长短时记忆网络捕捉输入数据的时间依赖性并添加位置编码,再通过Transformer捕捉输入数据中不同位置之间的长距离依赖关系并线性变换,获取预测结果。
技术关键词
城际网约车
历史订单数据
需求预测方法
切片
历史数据特征
编码
消除算法
出行需求
特征选择
记忆单元
前馈神经网络
数据获取单元
斯皮尔曼相关系数
需求预测装置
清洗单元
矩阵
可读存储介质