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龙图腾网获悉交通运输部规划研究院申请的专利一种基于用户画像的居民出行需求个性化预测方法及系统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：CN120256488B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202510737448.X，技术领域涉及：G06F16/2457；该发明授权一种基于用户画像的居民出行需求个性化预测方法及系统是由林莉贤;王宇;饶宗皓;杨爱国;石凌;丽萌;崔姝;黄谦;耿庆桥;王佳丽;孙刃超;王万锦;毕烨设计研发完成，并于2025-06-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于用户画像的居民出行需求个性化预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于用户画像的居民出行需求个性化预测方法及系统，涉及电数字数据处理技术领域。该用户画像的居民出行需求个性化预测方法，包括以下步骤：用户信息采集效果分析；画像构建准确性分析；个性化决策干扰性分析。本发明通过获取的采集效果数据对指定用户信息数据的采集过程进行采集效果分析，基于采集效果分析结果判断是否进行数据采集优化，然后基于准确性分析结果判断是否进行画像构建优化，最后基于干扰性分析结果判断是否进行决策干扰性优化，达到了提高大雾天气事件下居民通勤决策预测准确性的效果，解决了大雾天气事件下对用户画像分析过程中对应通勤决策预测准确性不高的问题。

本发明授权一种基于用户画像的居民出行需求个性化预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于用户画像的居民出行需求个性化预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一，通过获取的采集效果数据对指定用户信息数据的采集过程进行采集效果分析，得到采集效果分析结果，所述采集效果分析用于衡量采集效果数据对指定用户信息采集效果的量化程度； 步骤二，基于采集效果分析结果判断是否进行数据采集优化，同时基于获取的画像构建数据对指定用户画像的构建过程进行准确性分析，得到准确性分析结果，所述数据采集优化表示通过调整关联性分析和调整数据采集频率以提高指定用户信息数据提取的全面性，所述准确性分析用于衡量指定用户画像构建过程中对应文本数据模态和语音数据模态的分析准确性； 步骤三，基于准确性分析结果判断是否进行画像构建优化，同时基于获取的干扰因素数据对指定用户出行需求的预测结果进行干扰性分析，得到干扰性分析结果，基于干扰性分析结果判断是否进行决策干扰性优化，所述画像构建优化表示通过调整画像更新频率以提高用户画像生成的准确性，所述干扰性分析用于衡量干扰因素数据对用户出行需求预测结果的干扰程度，所述决策干扰性优化表示通过调整能见度采集频率以提高用户出行决策预测的可靠性; 干扰因素数据包括实际通勤距离、实际交通流量和实际能见度；实际通勤距离表示指定通勤区域内的指定用户从出发地到目的地之间实际路程长度，通过地理信息系统技术分析得到；实际交通流量通过交通管理局网站或相关交通信息平台监测得到；实际能见度距离通过使用透射式能见度仪监测得到； 基于获取的干扰因素数据对指定用户出行需求的预测结果进行干扰性分析，具体流程为：首先，获取实际通勤距离与对应的通勤距离预测值之间的差异程度，即实际通勤距离与对应的通勤距离预测值之间的差值，同时结合数据库中的实际通勤距离补偿量进行补偿运算，得到实际通勤距离系数，实际通勤距离系数的具体限制表达式为： ， 式中，表示在预设干扰性分析时段结束时对应的实际通勤距离系数，表示实际通勤距离补偿量，表示预设干扰性分析时段结束时的实际通勤距离，表示预设的实际通勤距离； 获取实际交通流量与对应的交通流量预测值之间的差异程度，即实际交通流量与对应的交通流量预测值之间的差值，同时结合数据库中的实际交通流量补偿量进行补偿运算，得到实际交通流量系数，实际交通流量系数的具体限制表达式为： ， 式中，表示在预设干扰性分析时段结束时对应的实际交通流量系数，表示实际交通流量补偿量，表示预设干扰性分析时段结束时的实际交通流量，表示预设的实际交通流量； 获取实际能见度与对应的能见度预测值之间的差异程度，即实际能见度与对应的能见度预测值之间的差值，同时结合数据库中的实际能见度补偿量进行补偿运算，得到实际能见度系数，实际能见度系数的具体限制表达式为： ， 式中，表示在预设干扰性分析时段结束时对应的实际能见度系数，表示实际能见度补偿量，表示预设干扰性分析时段结束时的实际能见度，表示预设的实际能见度； 最后将获取的实际通勤距离系数、实际交通流量系数和实际能见度系数进行耦合处理得到决策干扰性指标，决策干扰性指标用于衡量获取的决策干扰性指标与预设的决策干扰性指标之间的差异程度，即获取的决策干扰性指标与预设的决策干扰性指标之间的差值，决策干扰性指标的具体限制表达式为：，式中，表示在预设干扰性分析时段结束时对应的决策干扰性指标。

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