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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种基于神经网络的拼车需求预测匹配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：CN115994787B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202310151458.6，技术领域涉及：G06Q30/0202；该发明授权一种基于神经网络的拼车需求预测匹配方法是由赵慧;李莉;唐忠桓设计研发完成，并于2023-02-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的拼车需求预测匹配方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于神经网络的拼车需求预测匹配方法，包括：收集实际路网的真实数据并对路网进行矩阵分割和数据映射；收集用户历史出行数据，进行数据归一化处理并进行重构；收集天气影响因素，对连续数据和分类数据分别进行归一化处理；将历史用户出行数据和天气影响数据输入卷积长短期记忆神经网络模型，经过模型训练得到用户出行预测数据；将预测的用户出行数据作为拼车匹配系统的输入，基于G‑Tree路径规划和RTV图的匹配算法，得到拼车匹配方案，获得用户拼车等待时间的评价指标。与现有技术相比，本发明提高了用户出行预测精度，同时结合路径规划算法和匹配算法，验证了拼车匹配方法可以有效降低用户拼车过程中的等待时间。

本发明授权一种基于神经网络的拼车需求预测匹配方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的拼车需求预测匹配方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取实时出行需求数据和实施环境影响数据并进行预处理，输入预训练好的基于ConvLSTM的拼车需求预测模型，获取用户出行预测数据； 基于所述用户出行预测数据，基于RTV图论进行拼车匹配，利用G-Tree算法进行路径规划，获取拼车方案和用户等待时间信息， 所述的拼车方案和用户等待时间信息的获取过程包括如下步骤： 基于所述用户出行预测数据构建RTV图，设置单个旅程的最长长度、更新需求匹配的周期和乘客最长等待时间与最长延时，使用NetworkX实现G-Tree的路径规划，获取拼车方案和用户等待时间信息， 所述的拼车需求预测模型包括： 融合网络，用于将输入模型的出行数据和环境影响数据融合并获取与预设格式匹配的融合特征； ConvLSTM网络，用于基于所述融合特征，获取输出特征； 输出网络，用于基于所述输出特征，获取全局相关性特征，基于所述输出特征及所述全局相关性特征，获取用户出行预测数据， 所述的融合网络包括： 多个顺次连接的第一卷积层，用于针对输入的出行数据进行特征提取； 多个顺次连接的第一全连接层，用于针对输入的环境影响数据进行特征提取； 第二全连接层，用于根据2D卷积层和第一全连接层的输出，获取所述融合特征， 所述的输出网络包括： 第二卷积层，用于根据所述ConvLSTM网络的输出，获取全局相关性特征； 第三卷积层，用于根据所述ConvLSTM网络的输出以及所述全局相关性特征，获取用户出行预测数据，所述的第三卷积层的激活函数为tanh。

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