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龙图腾网获悉南方科技大学申请的专利出行时间预测方法、系统及存储介质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：CN113988401B 。

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：202111237316.9，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权出行时间预测方法、系统及存储介质是由余剑峤;宋晓壮设计研发完成，并于2021-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本出行时间预测方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种出行时间预测方法、系统及存储介质，出行时间预测方法先获取道路网络以及轨迹数据，然后根据道路网络以及轨迹数据得到道路最终表示数据，将道路最终表示数据与对应道路的历史行驶时间进行拼接得到第一输入参数；将道路最终表示数据进行正态分布采样，得到第二输入参数；将第一输入参数、第二输入参数输入至生成对抗网络的目标函数，得到预测结果；采用高斯分布进行拟合得到出行时间预测分布数据，能够实现出行时间预测。

本发明授权出行时间预测方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种出行时间预测方法，其特征在于，包括： 获取道路网络以及轨迹数据； 根据所述道路网络以及所述轨迹数据得到道路最终表示数据； 将所述道路最终表示数据与对应道路的历史行驶时间进行拼接，得到第一输入参数； 将所述道路最终表示数据进行正态分布采样，得到第二输入参数； 将所述第一输入参数、所述第二输入参数输入至生成对抗网络的目标函数，得到预测结果； 采用高斯分布进行拟合，得到出行时间预测分布数据； 所述目标函数如下： 其中，s表征所述第一输入参数，z表征所述第二输入参数，G表征生成模型，D表征鉴别模型，表征随机变量的累积分布函数，表征数据集中的出行时间分布，Es表征的数学期望，Ez表征的数学期望， 为所述预测结果； 所述根据所述道路网络以及所述轨迹数据得到道路最终表示数据，包括： 根据所述道路网络得到道路嵌入； 根据所述道路网络以及所述轨迹数据得到所述道路网络对应的节点的道路交通信息； 对所述道路交通信息进行图卷积运算，得到图学习结果； 根据所述道路嵌入和所述图学习结果得到道路最终表示数据； 所述根据所述道路网络的节点的实时交通信息进行图卷积运算，得到图学习结果，包括： 根据第一公式，采用图卷积网络构建空间依赖， 所述第一公式为： 其中，Relu为激活函数，X为道路交通信息，的对称归一化拉普拉斯算子，为单位矩阵，为第一层图卷积网络的权重矩阵，为第二层图卷积网络的权重矩阵，代表sigmoid激活函数，XGC为所述图学习结果。

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