[發(fā)明專利]一種共享自行車需求量預(yù)測方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810804908.6
• 申請日: 2018-07-20
• 公開（公告）號: CN108876056A
• 公開（公告）日: 2018-11-23
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 謝嘉元;張浩川;余榮
• 申請（專利權(quán)）人: 廣東工業(yè)大學(xué)
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/26;G06Q50/30
• 代理公司: 北京集佳知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11227
• 代理人: 羅滿

1.一種共享自行車需求量預(yù)測方法，其特征在于，包括：

獲取設(shè)定時間段內(nèi)共享自行車在多個樁的借車數(shù)據(jù)及還車數(shù)據(jù)；所述設(shè)定時間段分為訓(xùn)練時間段和驗證時間段；

在線下將所述訓(xùn)練時間段獲取的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，通過所述訓(xùn)練集進行回歸模型的構(gòu)建，以及將所述驗證時間段獲取的數(shù)據(jù)作為驗證集，通過所述驗證集進行所述回歸模型參數(shù)的確定；

求出影響所述共享自行車需求量的因素權(quán)重并融入所述回歸模型，得出時間序列加權(quán)回歸模型；

通過所述時間序列加權(quán)模型確定待測時間段內(nèi)共享自行車在每個樁的需求量的預(yù)測結(jié)果。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的共享自行車需求量預(yù)測方法，其特征在于，通過所述訓(xùn)練集進行回歸模型的構(gòu)建，具體包括：

通過所述訓(xùn)練時間段獲取的數(shù)據(jù)，定義損失函數(shù)；

找到所述損失函數(shù)的最小數(shù)作為構(gòu)建回歸模型。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的共享自行車需求量預(yù)測方法，其特征在于，求出影響所述共享自行車需求量的因素權(quán)重并融入所述回歸模型，具體包括：

分別設(shè)計倒數(shù)、負(fù)指數(shù)兩種形式的時間距離權(quán)重函數(shù)進行預(yù)測；

根據(jù)線上的分?jǐn)?shù)，從中挑選出最優(yōu)的時間距離權(quán)重；

輸出所述損失函數(shù)與挑選出的所述時間距離權(quán)重之積的最小值。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的共享自行車需求量預(yù)測方法，其特征在于，求出影響所述共享自行車需求量的因素權(quán)重并融入所述回歸模型，具體還包括：

當(dāng)多個樁的借車數(shù)據(jù)和還車數(shù)據(jù)具有周期性，且不同樁的周期性不同時，設(shè)計曜日權(quán)重函數(shù)；

當(dāng)所述訓(xùn)練時間段中的一個曜日和待測時間段的一個曜日為同曜日或同為工作日或周末時，所述曜日權(quán)重函數(shù)的返回值較大，否則返回值較小；

根據(jù)所述曜日權(quán)重函數(shù)的返回值，確定曜日權(quán)重；

輸出所述損失函數(shù)、所述時間距離權(quán)重與所述曜日權(quán)重之積的最小值。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的共享自行車需求量預(yù)測方法，其特征在于，確定待測時間段內(nèi)共享自行車在每個樁的需求量的預(yù)測結(jié)果，具體包括：

將設(shè)定時間段內(nèi)共享自行車在多個樁的借車數(shù)據(jù)及還車數(shù)據(jù)作為新的訓(xùn)練集；

根據(jù)新的訓(xùn)練集，求出新的損失函數(shù)和待測時間段內(nèi)每個曜日對應(yīng)的曜日系數(shù)；

將所述新的損失函數(shù)、所述時間距離權(quán)重系數(shù)與所述曜日權(quán)重系數(shù)之積的最小值乘以求出的所述曜日系數(shù)，得出所述待測時間段內(nèi)共享自行車在每個樁的需求量的預(yù)測結(jié)果。

6.一種共享自行車需求量預(yù)測裝置，其特征在于，包括：

數(shù)據(jù)獲取模塊，用于獲取設(shè)定時間段內(nèi)共享自行車在多個樁的借車數(shù)據(jù)及還車數(shù)據(jù)；所述設(shè)定時間段分為訓(xùn)練時間段和驗證時間段；

模型建立模塊，用于在線下將所述訓(xùn)練時間段獲取的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，通過所述訓(xùn)練集進行回歸模型的構(gòu)建，以及將所述驗證時間段獲取的數(shù)據(jù)作為驗證集，通過所述驗證集進行所述回歸模型參數(shù)的確定；

權(quán)重計算模塊，用于求出影響所述共享自行車需求量的因素權(quán)重并融入所述回歸模型，得出時間序列加權(quán)回歸模型；

需求量預(yù)測模塊，用于通過所述時間序列加權(quán)模型確定待測時間段內(nèi)共享自行車在每個樁的需求量的預(yù)測結(jié)果。

7.一種共享自行車需求量預(yù)測設(shè)備，其特征在于，包括處理器和存儲器，其中，所述處理器執(zhí)行所述存儲器中保存的計算機程序時實現(xiàn)如權(quán)利要求1至5任一項所述的共享自行車需求量預(yù)測方法。

8.一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其特征在于，用于存儲計算機程序，其中，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如權(quán)利要求1至5任一項所述的共享自行車需求量預(yù)測方法。