一种基于动态定价机制的乘客出行意图挖掘方法

    公开(公告)号:CN115545759A

    公开(公告)日:2022-12-30

    申请号:CN202211178745.8

    申请日:2022-09-27

    Applicant: 暨南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于动态定价机制的乘客出行意图挖掘方法,方法包括以下步骤:城市网格划分,将城市划分为相同大小的若干网格;获取多源城市数据,获取乘客出行订单数据、动态价格系数、POI数据以及公共交通分布数据;特征提取和上下文扩展,基于多源城市数据,进行特征提取,构成特征量,对特征量进行扩展,以使其能表述关于乘客出行意图的上下文信息;乘客出行意图挖掘,使用线性模型进行乘客出行意图挖掘。本发明考虑了动态定价机制对乘客出行意图挖掘的影响,将乘客出行意图挖掘问题转化为多个二分类问题,具有较高的准确率。

    一种阈下抑郁光照治疗效果的预测方法、装置及电子设备

    公开(公告)号:CN120089397A

    公开(公告)日:2025-06-03

    申请号:CN202510157878.4

    申请日:2025-02-13

    Applicant: 暨南大学

    Abstract: 本申请提供了一种阈下抑郁光照治疗效果的预测方法、装置及电子设备,其中,该方法包括:在训练阶段,分别获取第一样本、第二样本、第三样本和第四样本;根据第一差值和第二差值的同步情况,从抑郁测试数据所对应的全部数据类型中,选择出对阈下抑郁测试的光照干预具有较高敏感度的目标数据类型;根据第一样本数据中目标数据类型的抑郁测试数据和第一阈下抑郁测试者进行光照干预前后的HAMD改善值,进行模型拟合,得到目标模型;在使用阶段,获取目标阈下抑郁人员的符合目标数据类型的抑郁真实数据;将抑郁真实数据输入到目标模型中,以确定目标阈下抑郁人员是否符合进行光照干预的预期。通过该方法,以提高阈下抑郁治疗效果预测的准确性。

    一种基于动态定价机制的乘客出行意图挖掘方法

    公开(公告)号:CN115545759B

    公开(公告)日:2023-05-19

    申请号:CN202211178745.8

    申请日:2022-09-27

    Applicant: 暨南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于动态定价机制的乘客出行意图挖掘方法,方法包括以下步骤:城市网格划分,将城市划分为相同大小的若干网格;获取多源城市数据,获取乘客出行订单数据、动态价格系数、POI数据以及公共交通分布数据;特征提取和上下文扩展,基于多源城市数据,进行特征提取,构成特征量,对特征量进行扩展,以使其能表述关于乘客出行意图的上下文信息;乘客出行意图挖掘,使用线性模型进行乘客出行意图挖掘。本发明考虑了动态定价机制对乘客出行意图挖掘的影响,将乘客出行意图挖掘问题转化为多个二分类问题,具有较高的准确率。

    基于强化学习和动态定价机制的寻客路径推荐方法

    公开(公告)号:CN115526387A

    公开(公告)日:2022-12-27

    申请号:CN202211130610.4

    申请日:2022-09-16

    Applicant: 暨南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习和动态定价机制的寻客路径推荐方法,方法包括S1、城市网格划分,将城市地图平均划分为若干网格;S2、司机行为建模,基于马尔可夫决策过程对司机行为和环境进行建模;S3、强化学习求解,对司机行为模型,用Q学习算法求解Q表,得到最优解;S4、寻客路径推荐,根据得到的Q表,向司机推荐在每个状态下的最佳行动。本发明在网格的粒度上为司机推荐寻客路径,最大化司机在每小时内的平均利润率,在考虑动态定价机制的情况下,向司机推荐搜索乘客的路径,实现更高的利润。

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