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龙图腾网获悉福州大学申请的专利融合卷积、注意力和MLP的行程目的地预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115169239B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210866835.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权融合卷积、注意力和MLP的行程目的地预测方法是由邬群勇;余丹青;杨谊潇;汪小钦设计研发完成，并于2022-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合卷积、注意力和MLP的行程目的地预测方法在说明书摘要公布了：本发明提出融合卷积、注意力和MLP的行程目的地预测方法，包括以下步骤；步骤S1、提取车辆行程轨迹数据，进行轨迹重构；步骤S2、以特征嵌入方法，将车辆车牌号、轨迹行驶时间和轨迹重构后得到的最后一个轨迹点所对应的行驶速度、行驶方向角、时刻转为维度相等的特征数据表示，与轨迹重构得到的轨迹点经纬度位置特征拼接后进行标准化处理；步骤S3、构建融合卷积、注意力和多层感知机MLP的行程目的地预测模型，计算目的地特征权重矩阵；步骤S4、采用MeanShift算法对轨迹目的地进行聚类，并与目的地预测模型得到的特征权重矩阵进行矩阵运算得到行程目的地经纬度坐标值；本发明能提高出租车目的地预测的准确性。

本发明授权融合卷积、注意力和MLP的行程目的地预测方法在权利要求书中公布了：1.融合卷积、注意力和MLP的行程目的地预测方法，其特征在于：包括以下步骤； 步骤S1、提取车辆行程轨迹数据，进行轨迹重构； 步骤S2、以特征嵌入方法，将车辆车牌号、轨迹行驶时间和轨迹重构后得到的最后一个轨迹点所对应的行驶速度、行驶方向角、时刻转为维度相等的特征数据表示，与轨迹重构得到的轨迹点经纬度位置特征拼接后进行标准化处理； 步骤S3、构建融合卷积、注意力和多层感知机MLP的行程目的地预测模型，计算目的地特征权重矩阵； 步骤S4、采用MeanShift算法对轨迹目的地进行聚类，并与目的地预测模型得到的特征权重矩阵进行矩阵运算得到行程目的地经纬度坐标值； 所述步骤S1的轨迹数据重构，具体步骤如下： 步骤S11、选取轨迹的前m个轨迹点，目的地点之前的n个轨迹点，记录这m+n个轨迹点的经纬度位置作为轨迹一次重构结果； 步骤S12、目的地前移一个轨迹点，重复执行S11，直到目的地点之前的n个轨迹点的起始点到达轨迹的m+1位置停止重构； 所述步骤S3中，构建融合卷积、注意力和MLP的行程目的地预测模型，具体步骤如下： 步骤S31、通过卷积方法，将特征数据转为注意力模型的输入形式； 步骤S32、采用混合域注意力模块CBAM进行通道和空间维度上信息的学习，分别沿着通道维度和空间维度依次得到通道注意力向量和空间注意力向量，将获取的特征权重与输入特征相乘完成自适应特征优化； 步骤S33、采用三层隐藏层的多层感知机结构进行非线性特征学习，获得轨迹目的地点的权重矩阵； 所述步骤S4中，采用MeanShift聚类算法结合步骤S3结果得到目的地经纬度坐标预测值，具体步骤如下： 步骤S41、对选取的模型训练集的轨迹目的地采用MeanShift聚类算法生成目的地聚类点； 步骤S42、将聚类结果与S3得到的特征权重矩阵进行矩阵运算得到最终预测的目的地经纬度坐标值。

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