一种基于时空多图神经网络的网约车需求预测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于时空多图神经网络的网约车需求预测方法，包括：获取网约车需求数据，根据城市路段空间关系、路段的功能、公共交通相关性，构建邻接关系图、路段功能相关性图、路段公共交通相关性图，将构建的图数据输入到端到端的时空图卷积神经网络中，首先利用图卷积网络捕获多图相关性，然后进行多图融合，其次将每一时刻融合的图输入到门控循环神经网络中捕获图数据之间的时间相关性，构建时空图卷积神经网络，将订单时间和匹配到的路段输入至时空图卷积神经网络，得到路段上网约车需求量预测值。该方法从网约车需求时空分布角度出发，构建多图并利用端到端的时空图卷积神经网络对所有路段在未来多个时间切片的网约车需求进行预测。车需求进行预测。车需求进行预测。

【技术实现步骤摘要】
一种基于时空多图神经网络的网约车需求预测方法


[0001]本专利技术涉交通预测
，更具体的涉及一种基于时空多图神经网络的 网约车需求预测方法。

技术介绍

[0002]在这个交通多元化发展的时代，由于网约车灵活、便捷的特点，乘坐网约 车出行成为重要的出行方式之一。然而许多城市存在着“叫车难”的问题，主 要原因是司机提供的网约车服务和乘客产生的打车需求之间存在着供需矛盾， 这不但提高了网约车的运营成本，降低了网约车利用率和司机收益，也增加了 乘客的等待时间。准确预测网约车需求能够帮助网约车平台更加合理地分发订 单和调度车辆,同时对交通管理、设计、出行诱导等也具有十分积极的作用。
[0003]现有技术在对网约车需求进行预测时，将城市划分成固定大小的网格或者 具有某一定规则的网格区域，存在网格与实际路网情况不符、同一路段可能被 划分到多个网格中、同一网格中的不同路段实际可达路径较远等问题；另外在 对非欧空间进行时空图网络建模预测网约车需求时，也没有充分考虑路段之间 存在的多重空间相关性。

技术实现思路

[0004]为了避免现有技术的不足之处，本专利技术提出一种基于时空多图神经网络的 网约车需求预测方法,基于城市实际路网数据，利用图卷积网络对道路之间存在 的邻接关系、道路功能相关性和公共交通相关性进行非欧空间的多重相关性捕 获，再利用门控循环神经网络对图网路的时间相关性进行捕获，解决路段非欧 空间多重相关性建模问题。
[0005]本专利技术实施例提供一种基于时空多图神经网络的网约车需求预测方法，包 括：
[0006]对城市路网数据进行提取并进行地图匹配；
[0007]根据路段空间是否邻接，构建路段邻接关系图；
[0008]根据路段功能，构建路段功能相关性图；
[0009]根据路段地铁、公交站点相关性，得到公共交通相关性图；
[0010]利用图卷积神经网络对路段邻接关系图、路段功能相关性图、公共交通相 关性图分别进行图卷积操作，捕获包括道路之间邻接关系、功能相关性和公共 交通相关性的多重相关性；
[0011]将融合后的路段邻接关系图、路段功能相关性图、公共交通相关性图输入 到循环神经网络中，捕获不同时刻的时间相关性；
[0012]基于图卷积神经网络的多重空间相关性和循环神经网络的时间相关性，构 建时空图卷积神经网络；
[0013]将订单时间和匹配到的路段输入至时空图卷积神经网络，得到路段上在未 来一段时间内的网约车需求量预测值。
[0014]进一步，对城市路网数据进行提取并进行地图匹配包括：
[0015]对数据进行清洗，删除缺失位置和时间的订单数据；
[0016]通过开源地图服务OpenStreetMap提取城市路网数据，获取路段信息；
[0017]根据订单数据中的经纬度信息，利用地图匹配算法将订单匹配到最近路段 上；
[0018]设计时间切片长度，根据订单时间和匹配到的路段统计所有时间切片所有 路段的网约车需求数量，作为网络的输入。
[0019]进一步，构建路段邻接关系图，包括：
[0020]根据提取的路网中的路段邻接关系构建邻接关系图，用路段表示顶点，路 段之间的关系表示边，两个顶点之间的边权重表示两个路段是否相邻。
[0021]进一步，构建路段功能相关图，包括：
[0022]路段功能相关性通过计算路段上POI分布的相似度得到，用顶点、边和边 权重矩阵表示图结构，边权重表示两个路段的功能相关性。
[0023]进一步，构建路段公共交通相关图，包括：
[0024]公共交通相关性通过计算路段上的地铁和公交站点分布相似度得到，用顶 点、边和边权重矩阵表示图结构，边权重表示两个路段的公共交通相关性。
[0025]进一步，还包括：对时空图卷积网络进行训练，其具体为：
[0026]将统计的网约车需求矩阵输入到网络中，设定时间切片步长，根据步长大 小划分需求矩阵；
[0027]对建立的路段邻接图、路段功能相关图、路段公共交通相关图进行图卷积 捕获路段之间多重相关性，在每一时刻分别对这三个图进行图卷积操作，随后 进行多图融合；
[0028]利用门控循环神经网络捕获融合后图之间的时间相关性，在每一时刻，将 融合后的图输入到循环神经网络，捕获不同时刻存在的相关性；
[0029]输出所有路段在未来若干时间切片内的网约车需求数量，根据预测结果和 真实值之间的损失反向调整参数，通过迭代训练，完成网络训练，保存训练 网络参数。
[0030]进一步，还包括：
[0031]将测试数据输入到训练好的网络中，根据训练好的网络及其参数，计算路 段上在未来特定时间内的网约车需求数量，并输出预测值；
[0032]根据评价指标计算真实值和预测值直接的误差，评价网络性能。
[0033]本专利技术实施例提供一种基于时空多图神经网络的网约车需求预测方法，与 现有技术相比，其有益效果如下：
[0034]1、本专利技术提出了路段的网约车需求预测方法，解决了目前方法中使用区 域划分方法的需求预测中存在的路段与实际路网情况不符、同一路段可能被划 分到多个网格中、同一网格中的不同路段实际可达路径较远甚至于不可达等问 题，有利于更好的为网约车派单和路径规划，网约车与乘客之间的供需矛盾得 到了有效缓解。对于交通管理部门更好地进行交通管理、规划也有着积极的作 用。
[0035]2、本专利技术提出了一种基于时空多图卷积神经网络的网约车需求预测方法， 充分考虑了影响网约车需求的多种因素，捕获影响网约车需求的多重时间和空 间相关性，网络预测的准确性得以有效提升。
附图说明
[0036]图1为本专利技术实施例提供的一种基于时空多图神经网络的网约车需求预测 方法步骤图；
具体实施方式
[0037]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清 楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是 全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造 性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0038]参见图1，本专利技术实施例提供一种基于时空多图神经网络的网约车需求预 测方法，该方法包括：
[0039]步骤1、数据预处理，删除缺失位置和时间信息的数据。
[0040]步骤2、城市路网提取和地图匹配，包括以下步骤：
[0041]步骤21、基于OpenStreetMap地图服务提供的接口，根据城市名称获取城 市ID，城市ID，利用Python程序按照接口提取城市路网数据，获取路段信息 并保存。
[0042]步骤22、根据每一条订单数据中的经纬度信息，利用地图匹配算法将订单 匹配到城市路网中的最近路段上。
[0043]步骤23、将时间划分成相同时间长度的切片，根据订单时间和步骤22中 订单匹配到路段的数量统计所有路段在所有时间切片的网约车需求数量，得本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于时空多图神经网络的网约车需求预测方法，其特征在于，包括：对城市路网数据进行提取并进行地图匹配；根据路段空间是否邻接，构建路段邻接关系图；根据路段功能，构建路段功能相关性图；根据路段地铁、公交站点相关性，得到公共交通相关性图；利用图卷积神经网络对路段邻接关系图、路段功能相关性图、公共交通相关性图分别进行图卷积操作，捕获包括道路之间邻接关系、功能相关性和公共交通相关性的多重相关性；将融合后的路段邻接关系图、路段功能相关性图、公共交通相关性图输入到循环神经网络中，捕获不同时刻的时间相关性；基于图卷积神经网络的多重空间相关性和循环神经网络的时间相关性，构建时空图卷积神经网络；将订单时间和匹配到的路段输入至时空图卷积神经网络，得到路段上在未来一段时间内的网约车需求量预测值。2.如权利要求1所述的一种基于时空多图神经网络的网约车需求预测方法，其特征在于，所述对城市路网数据进行提取并进行地图匹配，包括：对数据进行清洗，删除缺失位置和时间的订单数据；通过开源地图服务OpenStreetMap提取城市路网数据，获取路段信息；根据订单数据中的经纬度信息，利用地图匹配算法将订单匹配到最近路段上；设计时间切片长度，根据订单时间和匹配到的路段统计各个时间切片各个路段的网约车需求数量，作为网络的输入。3.如权利要求1所述的一种基于时空多图神经网络的网约车需求预测方法，所述构建路段邻接关系图，包括：根据提取的路网中的路段邻接关系构建邻接关系图，用路段表示顶点，路段之间的关系表示边，两个顶点之间的边权重表示两个路段是否相邻。...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈静，袁长伟，毛新华，王虎军，官文英，丁圣轩，
申请(专利权)人：长安大学，
类型：发明
国别省市：