一种基于分布式机器学习的行车站点优化更新方法和系统
基本信息
| 申请号 | CN202110156888.8 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN112819229A | 公开（公告）日 | 2021-05-18 |
| 申请公布号 | CN112819229A | 申请公布日 | 2021-05-18 |
| 分类号 | G06Q10/04;G06Q50/26;G06N20/00;G06K9/62 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 王泽兵;蔡素贤;王皓桦;林华森;罗敬贤 | 申请（专利权）人 | 汉纳森（厦门）数据股份有限公司 |
| 代理机构 | 厦门福贝知识产权代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 陈远洋 |
| 地址 | 361000 福建省厦门市思明区火炬高新区软件园创新大厦C区#305D | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本申请公开一种基于分布式机器学习的行车站点优化更新方法和系统。将固定时间段内单条线路全部行车的车况信息进行站内和上下行分类，获得上下行分类所对应的疑似单行站点数据；以单辆行车为单位，将疑似单行站点数据通过Bisecting k‑Means算法进行第一层聚类处理，获得每辆行车对应的初始单行站点数据；利用k‑Means算法对初始单行站点数据进行第二层聚类处理，获得每辆行车的最终单行站点数据，基于时间顺序将最终单行站点数据进行串联处理，获得每辆行车的实际行驶线路；以及将实际行驶线路与原始线路进行差异度计算，以更新差异度小于设定阈值的原始线路的站点位置信息，获得优化后的行车站点线路。解决现有技术中公交站更新存在时间的延迟和人工成本等技术问题。 |
