[發(fā)明專利]基于隨機森林模型的出租車載客熱點預(yù)測方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110337954.1
• 申請日: 2021-03-30
• 公開（公告）號: CN112949939B
• 公開（公告）日: 2022-12-06
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 張群洪
• 申請（專利權(quán)）人: 福州市電子信息集團有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/28;G06K9/62
• 代理公司: 北京易捷勝知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11613
• 代理人: 黃駿鵬

1.基于隨機森林模型的出租車載客熱點預(yù)測方法，其特征在于，包括步驟：

S1、根據(jù)公交站點構(gòu)建泰森多邊形，并對每個泰森多邊形按預(yù)設(shè)規(guī)則構(gòu)建多變量的預(yù)測數(shù)據(jù)集；

步驟S1具體為：

根據(jù)公交站點構(gòu)建泰森多邊形，并對每個泰森多邊形按星期、時段統(tǒng)計每個泰森多邊形公交上/下客數(shù)量以及出租載客數(shù)量構(gòu)建多變量的預(yù)測數(shù)據(jù)集；

S2、根據(jù)所述預(yù)測數(shù)據(jù)集構(gòu)建得到多個訓(xùn)練樣本；

S3、分別為每個訓(xùn)練樣本建立用于分類的決策樹，并根據(jù)所述決策樹得到相應(yīng)的預(yù)測值；

步驟S3具體為：

S31、分別根據(jù)每個訓(xùn)練樣本中特征的數(shù)目max_features，確定決策樹上一個節(jié)點的決策結(jié)果；

其中M表示特征的總數(shù)目，且max_featuresM，所述特征具體包括歷史時間屬性、星期屬性、空間屬性、公交客流、天氣因素、是否節(jié)假日和功能區(qū)；

S32、根據(jù)所述決策結(jié)果對于每一個節(jié)點，隨機選擇max_features個特征得到相應(yīng)的決策樹，并根據(jù)所述決策樹得到相應(yīng)的預(yù)測值；

步驟S3還包括：

S33、從預(yù)測數(shù)據(jù)集中以有放回抽樣方式，取樣max_features次，形成一個測試集，并根據(jù)所述測試集對所述決策樹進行評估，判斷誤差是否小于預(yù)設(shè)值；

若誤差小于預(yù)設(shè)值，則根據(jù)所述決策樹得到相應(yīng)的預(yù)測值；

S4、根據(jù)所有的預(yù)測值對出租車載客熱點進行預(yù)測；

步驟S4具體包括：

S41、取所有的預(yù)測值取的平均值作為最終預(yù)測值；

S42、根據(jù)所述最終預(yù)測值進行載客核密度分析，并根據(jù)分析結(jié)果提取等值線；

S44、根據(jù)所述等值線設(shè)定閾值提取載客熱點區(qū)域和載客熱點。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于隨機森林模型的出租車載客熱點預(yù)測方法，其特征在于，步驟S2具體為：

以有放回抽樣方法隨機抽取大小為預(yù)測數(shù)據(jù)集2/3的N個訓(xùn)練樣本。