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龙图腾网获悉华侨大学;厦门金龙联合汽车工业有限公司申请的专利基于热点区域划分和MT-STALGCN的城际多区域短期需求预测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：CN120975838B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511492470.9，技术领域涉及：G06Q30/0202；该发明授权基于热点区域划分和MT-STALGCN的城际多区域短期需求预测方法是由王成;郑一杰;蒋金;林煌星;缑锦;范宗文;黄智勇;丁以轩设计研发完成，并于2025-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于热点区域划分和MT-STALGCN的城际多区域短期需求预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了基于热点区域划分和MT‑STALGCN的城际多区域短期需求预测方法，涉及城际网约车需求技术领域，该方法首先对往返城市历史拼车数据进行时空联合聚类，筛选持续活跃的热点；随后以泰森多边形划分热点服务区域，构建与行政边界无缝衔接的预测单元；接着，在每一区域‑时间片内提取多源异构特征并组建数据集；进而构建MT‑STALGCN模型，该模型通过自注意力捕获区域内部序列交互，通过可学习的多阶邻接注意力刻画跨区域影响，并通过POI功能相似图补充静态语义关联，最终采用多任务学习框架对不同区域簇并行预测需求。能够动态、精细地刻画城际出行热点及其演化规律，显著提升城际多区域短期需求预测的精度与鲁棒性。

本发明授权基于热点区域划分和MT-STALGCN的城际多区域短期需求预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于热点区域划分和MT-STALGCN的城际多区域短期需求预测方法，其特征在于，包括： 获取某条城际出行线路中两个往返城市的历史拼车出行需求数据； 采用ST-HDBSCAN算法从空间维度和时间维度对历史拼车出行需求数据的上车出发地和预约时刻进行聚类处理，识别得到持久热点； 基于持久热点，采用泰森多边形方法对城市研究区域进行划分处理，生成热点区域； 提取每个热点区域在每个预测时间片段的输入特征，并按照时间顺序对输入特征进行升序排列，得到训练数据集和测试数据集； 构建MT-STALGCN模型，以用于城际多区域短期需求的预测，其中，所述MT-STALGCN模型包括区域自注意力机制模块、空间注意力机制模块、区域静态功能相似图模块和多任务融合学习模块； 采用训练数据集对MT-STALGCN模型进行训练，并采用测试数据集对训练后的MT-STALGCN模型进行测试，直至输出的预测出行需求量达到预设条件，得到训练好的MT-STALGCN模型； 获取当前待预测的拼车出行需求数据，调用训练好的MT-STALGCN模型对当前待预测的拼车出行需求数据进行预测处理，生成预测结果。

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华侨大学;厦门金龙联合汽车工业有限公司，其通讯地址为：362000 福建省泉州市丰泽区城华北路269号；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”。

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