申请/专利权人：中国国家铁路集团有限公司;中国铁道科学研究院集团有限公司;中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所;北京经纬信息技术有限公司

申请日：2023-11-28

公开（公告）日：2024-04-19

公开（公告）号：CN117909704A

主分类号：G06F18/211

分类号：G06F18/211;G06F18/214;G06F18/21;G06F18/24;G06Q10/04;G06Q50/40

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.07#实质审查的生效;2024.04.19#公开

摘要：本申请实施例提供了一种车辆在终到站停留时长的预测方法、电子设备以及计算机可读存储介质。其中所述方法包括收集目标终到站的多组原始数据，并根据所述车辆标识信息，将多组原始数据进行关联，生成基础数据集。之后基于训练数据集对第一模型进行训练。训练完成后，将训练数据集拆分为空车训练数据集和重车数据训练集。基于空车训练数据集对第二模型进行训练；基于重车训练数据集对第三模型进行训练。在本申请实施例中，通过将车辆在终到站中停留时长的多种影响因素进行关联，进而训练一个可以根据多种影响因素预测车辆在终到站停留时长的模型，最终解决了因为影响因素利用不充分导致获取的预测时间不准确的问题，有利于终到站工作的进一步改善。

主权项：1.一种车辆在终到站停留时长的预测方法，其特征在于，包括：收集目标终到站的多组原始数据，所述原始数据用于表征车辆在所述目标终到站停留时长的影响因素，每组所述原始数据中至少包括车辆标识信息，多组所述原始数据中至少包括用于表征装载状态的参数、与所述装载状态相关联的参数、用于表征停留时长的参数以及与所述停留时长相关联的参数；根据所述车辆标识信息，将多组所述原始数据进行关联，生成基础数据集，所述基础数据集中至少包括所述车辆标识信息、所述装载状态、与所述装载状态相关联的参数、所述停留时长以及与所述停留时长相关联的参数；以所述基础数据集中的训练数据集中的装载状态为输出，与所述装载状态相关联的参数为输入，对第一模型进行训练，所述第一模型用于预测所述车辆的装载状态，所述装载状态包括空车状态和重车状态；根据所述训练数据集中的装载状态，将所述训练数据集拆分为空车训练数据集和重车数据训练集；以所述空车训练数据集中的停留时长为输出，与所述停留时长相关联的参数为输入，对第二模型进行训练，所述第二模型用于预测处于所述空车状态的车辆在所述目标终到站的停留时长；以所述重车训练数据集中的停留时长为输出，与所述停留时长相关联的参数为输入，对第三模型进行训练，所述第三模型用于预测处于所述重车状态的车辆在所述目标终到站的停留时长。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国国家铁路集团有限公司;中国铁道科学研究院集团有限公司;中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所;北京经纬信息技术有限公司 车辆在终到站停留时长预测方法、电子设备以及存储介质

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