【技术实现步骤摘要】
本申请涉及共享电单车车辆调度，特别是涉及一种车辆流转预测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
技术介绍
1、随着共享电单车技术的发展，共享电单车已成为城市中的一项重要出行交通工具，共享电单车车辆调度通过智能算法和数据分析，合理安排共享电单车的分布和调配，以提高车辆利用率和满足用户需求。
2、传统技术中，一般采用卷积神经网络(cnn)或循环神经网络(rnn)，对各个车站的车站数据等特征因素数据进行数据处理，最终得到每个车站的车辆流转数据。
3、然而，目前的传统方法针对车站间特征因素的考虑单一，且实际问题中可能存在非线性关系，从而导致传统方法中车辆流转数据的预测结果准确率较低。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种车辆流转预测方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
2、第一方面，本申请提供了一种车辆流转预测方法，包括：
3、确定目标区域中包含的多个区块，并获取所述多个区块中每一区块对应的各...
【技术保护点】
1.一种车辆流转预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在各所述预设时段下，根据所述各区块对应的特征数据，构建预设空间维度下的各区块间的位置关系图，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述区块位置关系包括相邻区块关系、区块间车辆流转关系和区块间相似兴趣点关系，所述根据时空图模型的信息嵌入层对所述特征数据进行特征提取，得到每一所述区块在各所述预设时段下的区块位置关系，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对各所述预设时段下每一所述预设时段的各所述区块间的所述位置...
【技术特征摘要】
1.一种车辆流转预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在各所述预设时段下，根据所述各区块对应的特征数据，构建预设空间维度下的各区块间的位置关系图，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述区块位置关系包括相邻区块关系、区块间车辆流转关系和区块间相似兴趣点关系，所述根据时空图模型的信息嵌入层对所述特征数据进行特征提取，得到每一所述区块在各所述预设时段下的区块位置关系，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对各所述预设时段下每一所述预设时段的各所述区块间的所述位置关系图进行图卷积处理，分别得到所述预设时段内各所述区块的位置特征之后，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于各类型的位置特征以及所述各类型的位置特征对应的权重参数，得到更新位置特征，包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：刘璇恒，刘永威，
申请(专利权)人：北京阿帕科蓝科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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