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公开(公告)号：CN118410915A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410798558.2
申请日：2024-06-20
申请人： 华侨大学 , 蓝海(福建)信息科技有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/47 , G06N3/0464
摘要： 本发明提供一种基于STZINB‑GCN的城际拼车的OD对区域需求预测方法、装置、设备和介质，涉及城际客运拼车规划技术领域。其中，这种预测方法包含步骤S1至步骤S5。S1、获取城际拼车的历史订单数据，提历史需求特征、历史流入特征和时间信息特征构建总数据集并分割，获取输入数据。S2、获取OD对邻接关系图。S3、根据输入数据，通过深度卷积隔开每个通道的信息对时间信息进行压缩，通过两层卷积前馈网络，获得时间相关性信息。S4、根据输入数据和OD对邻接关系图，通过三层扩散图卷积神经网络，学习从一个OD对到另一对的空间依赖性信息。S5、将时间相关性信息和空间依赖性信息通过哈达玛积进行融合，然后通过零膨胀负二项分布解码成真实分布，获取预测值。
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公开(公告)号：CN118313638A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410742809.5
申请日：2024-06-11
申请人： 华侨大学 , 蓝海(福建)信息科技有限公司
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q50/40 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/08
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。
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公开(公告)号：CN117575298B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410060546.X
申请日：2024-01-16
申请人： 华侨大学 , 蓝海(福建)信息科技有限公司
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q50/47 , G06F16/2458 , G06N5/025
摘要： 本发明提供一种基于关联规则的城际拼车订单调度方法、装置及设备，方法包括：获取历史人工调度中城市v和城市w之间的每一趟车辆行程的调度数据；提取调度数据中的网格区块位置信息作为特征项，将调度数据转换为事务列表；对事务列表内的事务的重复出现的特征进行编码处理，获得编码后的事务；使用关联规则挖掘方法挖掘获得编码后的事务的关联规则；根据建立的整数线性规划模型，基于所述关联规则中的提升度对订单进行匹配，并根据匹配结果获取优先队列，以基于优先队列实现调度车辆。本发明为司机提供基于专家经验的订单组合，提高司机的收入，缓解司机工作时间不平衡问题，增加了企业车辆资源利用率。
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公开(公告)号：CN117829375A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410229563.1
申请日：2024-02-29
申请人： 华侨大学 , 蓝海(福建)信息科技有限公司
摘要： 本发明提供的城际往返客运的多区域需求预测方法、装置、设备及介质，通过获取需求城市的区域关系矩阵图、往返两城市的历史需求特征、需求城市所有区域的特征向量以及需求城市的时间信息特征序列，计算获得城市内图特征、城际间图特征、当前时间步长的隐藏状态以及每个区域自身的时间特征向量，形成需求城市当前时间片段的输入，送入需求预测模型中，从而获得需求预测值。本发明通过提前预测往返城市的出行需求，使得相关运输机构能够灵活地预配置或重定位车辆，以满足潜在乘客的需求，从而提高车辆的利用率，预测精度高且速度快，解决了城市内和城际间街道级多区域的复杂时空依赖性。
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公开(公告)号：CN117808273A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202410225004.3
申请日：2024-02-29
申请人： 华侨大学 , 蓝海(福建)信息科技有限公司
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q50/47 , G06F16/9537
摘要： 本发明提供了乘客出发时刻协同与阶段反馈的城际拼车调度方法及装置，包括：获取某条线路下的城际网约车乘客出行数据，设置规划周期，构建问题场景，包含乘客订单集合、车辆集合和道路网络信息；在供需平衡的前提下，利用最佳插入算法将拼车订单加入行程解后通过启发式算法进行优化，对解中新增接收订单的乘客反馈已接单通知；满足协同要求的订单，协调其出发时刻并成功加入行程解后，对乘客反馈新出行时刻和已接单通知；将已存在的行程解和运力进行预匹配，对已达到发车时刻的行程，派发车辆，确定接载关系，更新车辆和订单的状态，向乘客反馈具体出行信息；本发明通过协同乘客出发时刻和两阶段反馈拼车进度，提高拼车效率，改善乘客体验。
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公开(公告)号：CN113591525B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202011164619.8
申请日：2020-10-27
申请人： 蓝海(福建)信息科技有限公司
IPC分类号： G06V20/59 , G06V40/16 , G06V10/80 , G10L25/24 , G10L25/30 , G10L25/45 , G10L25/63 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 现高精度地输出驾驶员愤怒症识别结果，进而有本发明一种深度融合面部表情和语音的驾 效地进行安全驾驶预警。驶员路怒症识别方法，包括：从驾驶员面部视频影像信息中提取出驾驶员的面部影像信息和语音信息；对面部影像帧信息进行预处理并输入到多层卷积神经网络中获得面部表情特征；对语音信息首先提取其梅尔倒谱系数及其一阶和二阶系数值进行初始特征提取，并拼接2段语音片段初始特征输入到全连接层网络中获得与面部表情帧对应的判别性语音帧特征；将得到的面部帧表情特征和语音帧特征进行低秩双线性池化融(56)对比文件刘鹏.融合面部表情和语音的驾驶员路怒症识别方法研究《.中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》.2017,全文.
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公开(公告)号：CN113345216B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202110594853.2
申请日：2021-05-28
申请人： 蓝海(福建)信息科技有限公司
IPC分类号： G06Q10/06
摘要： 本发明公开了一种面向大型活动的车辆调度方法，为各大型活动举办方对参会人员进行车辆接送问题提出了一种车辆调度方法；包括：通过设定快速响应时间，来满足参会人员在各个交通枢纽地、酒店、活动中心三个地点时的服务的快速响应；根据活动的时间段的特殊性，在不同时间段对车场车辆进行动态调整；设定车场服务能力值，在一定时间窗内对各个车场进行服务能力值更新，车辆服务结束后根据车场服务能力值对车辆进行调度；设置临时车场以备不时之需，使各个车场的服务能力值均保持在一个合理的范围内。本发明通过对活动(所述活动包括会议)专车接送服务的车场设置、车场车辆配置和车辆调度，从而提高活动举办的质量和参见活动人员的体验。
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公开(公告)号：CN112749836B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202011526179.6
申请日：2020-12-22
申请人： 蓝海(福建)信息科技有限公司
摘要： 本发明提供了一种基于客流时间序列的定制客运智能运力调配方法，包括如下步骤：S1：按时段统计所有订单的乘客数量，形成基本客流量时间序列；S2：对所述基本客流量时间序列使用多尺度滑动窗口，获取客流量时间子序列；S3：计算客流量时间子序列的和，并对每周同天以及法定节假日分组；S4：对每一分组采用层次聚类，根据获得的聚类中心，求解加权平均值；S5：计算未来时段预测点所需车辆数量。本发明提供的方法实现根据客流量的细微变化，对定制客运的运力做智能化动态调配。
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公开(公告)号：CN118410915B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410798558.2
申请日：2024-06-20
申请人： 华侨大学 , 蓝海(福建)信息科技有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/47 , G06N3/0464
摘要： 本发明提供一种基于STZINB‑GCN的城际拼车的OD对区域需求预测方法、装置、设备和介质，涉及城际客运拼车规划技术领域。其中，这种预测方法包含步骤S1至步骤S5。S1、获取城际拼车的历史订单数据，提历史需求特征、历史流入特征和时间信息特征构建总数据集并分割，获取输入数据。S2、获取OD对邻接关系图。S3、根据输入数据，通过深度卷积隔开每个通道的信息对时间信息进行压缩，通过两层卷积前馈网络，获得时间相关性信息。S4、根据输入数据和OD对邻接关系图，通过三层扩散图卷积神经网络，学习从一个OD对到另一对的空间依赖性信息。S5、将时间相关性信息和空间依赖性信息通过哈达玛积进行融合，然后通过零膨胀负二项分布解码成真实分布，获取预测值。
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公开(公告)号：CN118313638B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410742809.5
申请日：2024-06-11
申请人： 华侨大学 , 蓝海(福建)信息科技有限公司
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q50/40 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/08
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。
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