摘要
本发明公开了一种共享单车需求预测方法及系统。其中,方法包括构建初始网络模型;获取共享单车历史需求数据、天气和节假日数据;利用所述共享单车历史需求数据和所述天气和节假日数据,构建无向图;基于所述无向图和所述初始网络模型进行计算,获得共享单车需求预测结果。本发明提供的方案充分考虑交通数据的动态时空相关性,有效捕捉复杂的时间和空间特征,实现了共享单车需求的精准预测。
技术关键词
共享单车
注意力
需求预测方法
时间卷积网络
动态时间规整算法
节点更新
度量
序列
需求预测系统
计算机程序产品
数据
处理器
前馈神经网络
计算机设备
可读存储介质
天气
站点
系统为您推荐了相关专利信息
多任务卷积神经网络
采摘机器人
信息采集方法
桑树
融合特征
审计日志数据
实时检测方法
私有云平台
序列
多头注意力机制
注意力
图像块
滑动窗口
拼接模块
计算机可执行指令
模型训练方法
腐蚀检测方法
检测输电杆塔
样本
联合损失函数
音乐情感分类方法
多头注意力机制
时序特征
高层语义特征
音乐特征提取