买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉广东联合电子服务股份有限公司申请的专利一种基于多维特征交叉分析的绿通车辆稽核模型及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：CN120632471B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202511148583.7，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种基于多维特征交叉分析的绿通车辆稽核模型及方法是由林楠;刘浪;李奇峰;郑云杉;严柳;陈沛瑜;王慧平;梁建超设计研发完成，并于2025-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多维特征交叉分析的绿通车辆稽核模型及方法在说明书摘要公布了：本申请涉及智慧交通技术领域，公开了一种基于多维特征交叉分析的绿通车辆稽核模型及方法，该模型包括特征增强模块、多维特征向量构建模块、综合评分模块、权重训练模块以及风险分级模块。该方法与该模型相对应。本申请，通过构建时间、空间、行为、载重、历史的五维特征向量，依托余弦相似度算法量化时段匹配度、指数衰减函数映射路径偏离度等核心算法实现多维特征的交叉分析，并借助XGBoost机器学习动态优化特征权重及风险分级阈值，通过自适应耦合模块捕捉季节不合理和路径偏离等特征间的隐性关联，并利用时间衰减信用积分强化近期异常行为的权重，有效降低误判率、漏判率，解决了传统单一维度检测中复合风险漏检的问题。

本发明授权一种基于多维特征交叉分析的绿通车辆稽核模型及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多维特征交叉分析的绿通车辆稽核模型，其特征在于，包括： 特征增强模块，被配置为：通过特征增强算法对绿通车辆的原始特征进行处理，分别计算得到时间特征、空间特征、行为特征、载重特征和历史信用特征，所述原始特征包括时间特征相关原始数据、空间特征相关原始数据、通行行为相关原始数据、载重相关原始数据、历史查验记录相关原始数据； 多维特征向量构建模块，被配置为：将所述时间特征、空间特征、所述行为特征、载重特征和历史信用特征组合，构建绿通车辆的多维特征向量，； 综合评分模块，用于基于所述多维特征向量构建综合评分模型，并输出综合评分，，其中，为标准化特征值线性加权项，为自适应耦合项，为用于平衡标准化特征值线性加权项与自适应耦合项的权重参数； 权重训练模块，被配置为：通过XGBoost机器学习方法对所述特征增强算法和所述综合评分模型中的权重参数进行训练调节； 风险分级模块，被配置为：基于所述综合评分通过风险分级策略确定绿通车辆的风险等级； 所述时间特征的计算过程为： 其中，为时间特征内部的权重参数；为时段匹配度，通过当前时段向量与历史时段分布向量的余弦相似度计算得到；为运输货物季节偏差； 所述空间特征的计算过程为： 其中，为空间特征内部的权重参数；为货物产地合理性，通过入口收费站合理性和出口收费站合理性的指示函数组合计算得到；为运输路径合理性，通过指数衰减函数映射路径偏离度得到； 所述行为特征的计算过程为： 其中，为行为特征内部的权重参数；为当前车辆在统计周期内的实际通行次数，为同类车辆在相同统计周期内的平均通行次数；为短时间密集通行计数；为时间离散度方差，基于车辆通行时间间隔的均值计算得到；为短时间密集通行的惩罚系数；为调节时间离散度方差敏感度的影响因子； 所述载重特征的计算过程为 其中，为载重特征内部的权重参数；为个体历史偏差特征项；为相同车型与货物群体偏差特征项； 所述历史信用特征的计算过程为： 其中，为动态权重；为第i次查验结果；为查验结果序列的波动系数；为查验次数；为波动惩罚指数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广东联合电子服务股份有限公司，其通讯地址为：510000 广东省广州市天河区体育西路189号15楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。