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龙图腾网获悉广东数鼎科技有限公司申请的专利一种车辆出售预测方法及装置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：CN120822990B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202510728155.5，技术领域涉及：G06Q30/0202；该发明授权一种车辆出售预测方法及装置是由蓬蕾;周策;陈延伟;黄锡轩;程博设计研发完成，并于2025-06-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种车辆出售预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种车辆出售预测方法及装置，属于电子信息技术领域，包括：根据预设时间粒度提取历史车联网数据样本；过采样历史车联网数据样本生成新样本，进而形成模型训练数据；在模型训练数据中提取车辆特征变量；通过相似性计算对车辆特征变量进行分类；根据相关性对车辆特征变量进行排序生成变量排序结果；模型训练数据根据变量排序结果转换为具有二维矩阵结构的输入数据；基于输入数据训练卷积神经网络得出第一预测模型；获取待预测车辆在预设时间长度内的车联网数据，应用第一预测模型获得出售预测结果。本发明运用卷积神经网络技术，通过利用车联网的截面数据和车联网数据在特征变量和时间两个维度的关联关系，提升了车辆出售预测准确性。

本发明授权一种车辆出售预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种车辆出售预测方法，其特征在于，包括： 根据预设时间粒度，在车联网中提取若干个历史车联网数据样本；其中，所述历史车联网数据样本包括标签；所述标签包括出售和不出售； 基于若干个历史车联网数据样本进行过采样，生成若干个新样本，并将若干个所述历史车联网数据样本和若干个所述新样本确定为模型训练数据； 对所述模型训练数据进行特征工程处理，得到若干个用于表征使用规律的车辆特征变量；其中，所述车辆特征变量包括车龄、行驶范围、总里程和电池健康度； 计算各所述车辆特征变量间的相似性，并对所述车辆特征变量进行分类，得出各类别下的车辆特征变量； 对各类别下的车辆特征变量按照相关性进行排序，生成所有车辆特征变量的变量排序结果； 基于所述变量排序结果，将所述模型训练数据转换为具有二维矩阵结构的输入数据； 基于所述输入数据对卷积神经网络进行模型训练，得出第一预测模型； 获取待预测车辆在预设时间长度内的车联网数据，基于所述变量排序结果生成具有二维矩阵结构的待预测车辆输入数据，将所述待预测车辆输入数据输入至所述第一预测模型，得出所述待预测车辆的出售预测结果； 其中，所述基于若干个历史车联网数据样本进行过采样，生成若干个新样本，包括： 在若干个历史车联网数据样本中选取标签为出售的历史车联网数据样本，确定为初始样本； 对于每一初始样本，在若干个历史车联网数据样本中选取与所述初始样本的相似度大于预设阈值的历史车联网数据样本，确定为辅助样本； 采用以下公式对所述初始样本和所述辅助样本进行样本特征处理，生成新样本： 式中，为新样本特征；为初始样本特征；为辅助样本特征；为预设参数。

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