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龙图腾网获悉同济大学申请的专利基于起讫点空间位置的稀疏时空大数据城际出行方式识别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：CN121502102B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202610043046.4，技术领域涉及：G06F16/9537；该发明授权基于起讫点空间位置的稀疏时空大数据城际出行方式识别方法是由钮心毅;刘思涵;许志源设计研发完成，并于2026-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于起讫点空间位置的稀疏时空大数据城际出行方式识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及交通大数据分析技术领域，涉及基于起讫点空间位置的稀疏时空大数据城际出行方式识别方法。包括以下步骤：步骤S1、城际出行数据集的构建与稀疏轨迹提取；步骤S2、面向稀疏轨迹的判别性特征工程：基于起讫点时空上下文，构建特征体系，包括：起讫点空间位置特征、起讫点时间特征、出行成本特征和轨迹点数量与停留特征；步骤S3、基于步骤S1获取的城际出行数据集，实现基于空间匹配规则的小样本训练集标注；步骤S4、构造、训练机器学习交通方式分类模型；步骤S5、预测步骤S3中标签为“交通方式待定”的城际出行的交通方式。本发明有效克服轨迹数据稀疏化与中间点时间信息不准确对识别精度的制约，具有普适性，能够完成精细化的分类识别。

本发明授权基于起讫点空间位置的稀疏时空大数据城际出行方式识别方法在权利要求书中公布了：1.基于起讫点空间位置的稀疏时空大数据城际出行方式识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、城际出行数据集的构建与稀疏轨迹提取； 从原始时空大数据中筛选并构建出有效的城际出行片段； 步骤S2、面向稀疏轨迹的判别性特征工程：基于起讫点时空上下文，构建特征变量，包括：起讫点空间位置特征、起讫点时间特征、出行成本特征和轨迹点数量与停留特征； 步骤S3、基于步骤S1获取的城际出行数据集，实现基于空间匹配规则的小样本训练集标注； 首先获取高铁、轨道交通、公路的线路及站点矢量数据，并为其构建交通网络缓冲区；然后将S1获得的城际出行的轨迹点，包括O点、D点及中间点，将轨迹点及线路的缓冲区进行空间叠加分析，标注对应交通方式或“待定”； 步骤S4、构造、训练机器学习交通方式分类模型； 步骤S2所定义的特征变量作为机器学习模型的输入特征，以步骤S3中基于空间匹配规则自动标注生成的、标签为“高铁”、“轨道交通”、“公路”的城际出行数据作为训练样本库，训练机器学习分类模型； 步骤S5、预测步骤S3中标签为“交通方式待定”的城际出行的交通方式； 将步骤S3中标注为“交通方式待定”的全部城际出行数据，提取其步骤S2所定义的特征变量，输入到步骤S4训练好的最优模型中进行预测，得到每条出行最可能的交通方式； 最终，实现对全量城际出行方式的完整识别； 步骤S3具体如下： 1交通网络缓冲区构建：获取高铁、轨道交通、公路的线路及站点矢量数据，并为其创建缓冲区；对于线路而言，缓冲区为列车运行轨道的实际宽度及周边毗邻区域；对于站点而言，缓冲区为乘客进出站、等候及接驳换乘所活动的典型区域； 2空间匹配：将S1得到的每一条城际出行的轨迹点与上述交通站点及线路的缓冲区进行空间叠加分析； 3交通方式标注：对于S1获取的城际出行数据集当中的每一次城际出行进行打标；当一条出行存在轨迹点落在某单一类型交通网络的缓冲区内，且没有轨迹点落入其它类型交通网络的缓冲区内，将其高置信度地标注为对应交通方式；否则，标注为“待定”。

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