(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210937370.2 (22)申请日 2022.08.05 (71)申请人 上海钧正网络科技有限公司 地址 201199 上海市闵行区秀文路898号1 号楼 (72)发明人 杨磊　杨帅　 (74)专利代理 机构 北京三友知识产权代理有限 公司 11127 专利代理师 杨娟娟　徐焕 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 50/26(2012.01) G06N 3/04(2006.01) G06F 17/16(2006.01) (54)发明名称 一种针对 出行站点的出行需求预测方法、 装 置及存储介质 (57)摘要 本说明书实施例提供一种针对出行站点的 出行需求预测方法、 装置及存储介质， 应用于人 工智能技术领域。 所述方法包括： 获取历史样本 数据； 所述历史样本数据中包含 各个出行站点的 站点信息、 历史出行数据和环境特征数据； 基于 所述出行数据构建对应于所有出行站点的站点 图网络； 基于所述站点图网络确定各个出行站点 的出行特征向量； 基于环境特征数据从出行特征 向量中提取目标特征向量； 根据所述站点图网络 和目标特征向量确定对应于各个出行站点的出 行需求预测值。 上述方法考虑了站点之间的相互 影响。 通过引入环境特征数据， 对出行站点的出 行特征向量进行筛选， 保证数据的有效性， 提高 了预测结果的准确性， 有利于实际应用中对于出 行站点车辆的分配 。 权利要求书2页 说明书8页 附图2页 CN 115392548 A 2022.11.25 CN 115392548 A 1.一种针对出 行站点的出 行需求预测方法， 其特 征在于， 包括： 获取历史样本数据； 所述历史样本数据中包含各个出行站点的站点信息、 历史出行数 据和环境特 征数据； 基于所述出 行数据构建对应于所有出 行站点的站点图网络； 基于所述站点图网络确定各个出 行站点的出 行特征向量； 基于环境特 征数据从出 行特征向量中提取目标 特征向量； 根据所述站点图网络和目标 特征向量确定对应于各个出 行站点的出 行需求预测值。 2.如权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述环境特 征数据包括天气数据。 3.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述历史出行数据包括各个出行站点在固定 时段内的车辆流入数据和车辆流出数据； 所述基于所述出行数据构建对应于所有 出行站点 的站点图网络， 包括： 基于所述车辆流入数据和车辆流出 数据构建对应于出 行站点的交 互矩阵； 结合站点信息， 根据所述交 互矩阵分别确定对应于各个出 行站点的邻居节点； 基于各个邻居节点的环境特 征数据和历史出 行数据进行聚合得到站点图网络 。 4.如权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述车辆流入数据和车辆流出数据 构建对应于出 行站点的交 互矩阵， 包括： 利用公式 计算交互矩阵， 式中， AOD,ij为交互矩阵中第i行第j 列的元素， Fij为站点i向站点j的车辆流入数据； 所述基于各个邻居节点的环境特征数据和历史出行数据进行聚合得到站点图网络， 包 括： 利用公式 进行聚合， 式中， 为聚合后的出行站点信 息， 为出行站点的邻居节点的环境特征数据和历史出行数据， N(v)为出行站点的各个 邻居节点。 5.如权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述交互矩阵用于表示不同出行站点之间的 交互数据； 所述结合站点信息， 根据所述交互矩阵分别确定对应于各个出行站点的邻居节 点之前， 还 包括： 从所述交 互矩阵中剔除不大于交 互阈值的交 互数据。 6.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于环境特征数据从出行特征向量中提 取目标特征向量， 包括： 将所述环境特 征数据与对应日期的出 行特征向量相对应； 从出行特征向量中提出异常环境特 征数据所对应的维度的向量， 得到目标 特征向量。 7.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据 所述站点图网络和目标特征向量确 定对应于各个出 行站点的出 行需求预测值之前， 还 包括： 针对目标 特征向量进行卡尔曼 滤波平滑处理； 针对不同时间段的目标 特征向量求取均值得到实际特 征向量； 相应的， 所述根据所述站点图网络和目标特征向量确定对应于各个出行站点的出行需 求预测值， 包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115392548 A 2根据所述站点图网络和实际特 征向量确定对应于各个出 行站点的出 行需求预测值。 8.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据 所述站点图网络和目标特征向量确 定对应于各个出 行站点的出 行需求预测值， 包括： 分别确定站点图网络的图网络预测结果和目标 特征向量的周期模型 预测结果； 将所述图网络预测结果和周期模型 预测结果进行拼接得到拼接预测结果； 将拼接预测结果输入岭回归 模型得到出行需求预测值。 9.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述出行站点包括对应于两轮共享车辆的出 行站点。 10.一种针对出 行站点的出 行需求预测装置， 其特 征在于， 包括： 历史样本数据获取模块， 用于获取历史样本数据； 所述历史样本数据中包含各个出行 站点的站点信息、 历史出 行数据和环境特 征数据； 站点图网络构建模块， 用于基于所述出行数据构建对应于所有出行站点的站点图网 络； 出行特征向量确定模块， 用于基于所述站点图网络确定各个出行站点的出行特征向 量； 目标特征向量提取模块， 用于基于环境特征数据从出行特征向量中提取目标特征向 量； 出行需求预测值确定模块， 用于根据 所述站点图网络和目标特征向量确定对应于各个 出行站点的出 行需求预测值。 11.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序/指令， 其特征在于， 所述计算机 程序/指令在被执 行时实现如权利要求1 ‑9中任一项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115392548 A 3