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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种共享单车位置预测方法、设备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：CN114118182B 。

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：202111120247.3，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种共享单车位置预测方法、设备及存储介质是由赵生捷;贾文祯;邓浩设计研发完成，并于2021-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种共享单车位置预测方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种共享单车位置预测方法、设备及存储介质，该方法基于迁移趋势，将站点与该相关簇间的迁移趋势矩阵作为特征值融入到站点位置信息中，采用模糊C均值聚类FCM算法对共享单车数据集进行迭代聚类，从而输出共享单车移动预测结果。与现有技术相比，本发明准确度高的、紧贴实际等具有优点。

本发明授权一种共享单车位置预测方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种共享单车位置预测方法，其特征在于，该方法基于迁移趋势，将站点与相关簇间的迁移趋势矩阵作为特征值融入到站点位置信息中，采用模糊C均值聚类FCM算法对共享单车数据集进行迭代聚类，从而输出共享单车移动预测结果； 所述方法具体包括以下步骤： 步骤S1：获取共享单车数据集，并进行数据预处理； 步骤S2：根据共享单车站点进行模糊C均值聚类FCM，获得相关簇； 步骤S3：基于流入流出数据生成每小时簇与簇之间的双通道矩阵； 步骤S4：将双通道矩阵融合至时空残差网络模型，预测区域间共享单车移动结果，当预测误差大于与预设阈值时，转至步骤S5；否则，转至步骤S6； 步骤S5：基于步骤S2中获得的相关簇，获取当前站点与该相关簇间的迁移趋势矩阵，并将降维后的矩阵作为特征值加入到车站站点的地理位置信息中，转步骤S2进行模糊C均值聚类迭代，直到结果稳定迭代结束； 步骤S6：输出共享单车移动预测结果； 所述步骤S2中初次模糊C均值聚类FCM包括以下子步骤： 步骤S21：随机初始化权重； 步骤S22：基于隶属度的加权平均值计算模糊C均值聚类FCM算法中的质心； 步骤S23：更新模糊伪分区，包括权重和隶属度； 所述隶属度为概率函数，表示每个数据样本对每个簇的强度；所述隶属度更新满足：样本点离质心越近，隶属度越高； 所述步骤S5中的降维过程采用斐波那契范式将迁移趋势矩阵降维，斐波那契范式如下所示： 其中，Aij为迁移趋势矩阵，||A||F为迁移趋势矩阵的斐波那契范式； 所述步骤S3中的流入流出双通道矩阵，其参照图片RGB通道模型，用作时空残差网络的输入，进行共享单车移动比例的预测。

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