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申请/专利权人：比亚迪股份有限公司
申请日：2023-12-27
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN118228093A
主分类号：G06F18/241
分类号：G06F18/241;G06F18/214;G06N3/042;G06N3/0442;G06Q50/40
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.21#公开
摘要：本公开涉及一种客流预测模型的训练方法、客流预测方法、介质和设备。客流预测模型包括图卷积网络、特征提取器和循环神经网络，训练方法包括：获取训练样本，训练样本包括训练客流数据和训练外部因素数据；根据训练客流数据和图卷积网络，确定客流特征信息；根据训练外部因素数据和特征提取器，确定外部特征信息；循环神经网络通过客流特征信息和外部特征信息，得到客流预测结果；根据客流预测结果的误差，更新客流预测模型的参数，直至得到满足训练结束条件的客流预测模型。如此，能够捕获丰富的时变空间特性，以便基于准确的客流预测结果的误差对模型参数进行调整，从而可以提高模型更新的准确度，提高训练所得的客流预测模型输出结果的准确性。
主权项：1.一种客流预测模型的训练方法，其特征在于，所述客流预测模型包括图卷积网络、特征提取器和循环神经网络，所述训练方法包括：获取训练样本，所述训练样本包括训练客流数据和训练外部因素数据；根据所述训练客流数据和所述图卷积网络，确定客流特征信息；根据所述训练外部因素数据和所述特征提取器，确定外部特征信息；所述循环神经网络通过所述客流特征信息和所述外部特征信息，得到客流预测结果；根据所述客流预测结果的误差，更新所述客流预测模型的参数，直至得到满足训练结束条件的客流预测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 比亚迪股份有限公司 客流预测模型的训练方法、客流预测方法、介质和设备
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