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龙图腾网恭喜交通运输部公路科学研究所申请的专利一种基于相关性感知与融合的汽车全局维保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：CN119180646B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202411677812.X，技术领域涉及：G06Q10/20；该发明授权一种基于相关性感知与融合的汽车全局维保需求预测方法是由陈方华;周刚;邬果昉;巩建强;晋杰;刘富佳;王平;陈潮洲;杨小娟设计研发完成，并于2024-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于相关性感知与融合的汽车全局维保需求预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于相关性感知与融合的汽车全局维保需求预测方法，涉及汽车维保技术领域，包括：构建基于相关性感知与融合的汽车维保需求预测模型，将待维保汽车的历史维保记录输入所述基于相关性感知与融合的汽车维保需求预测模型中进行预测，获得预测结果；其中，基于相关性感知与融合的汽车维保需求预测模型包括维保项目的静态相关性感知模块、维保项目的动态相关性感知模块以及维保项目的相关性融合预测模块。本发明为汽车维保领域提供了一种准确的需求预测方法，有助于降低使用风险并提升汽车使用质量。

本发明授权一种基于相关性感知与融合的汽车全局维保需求预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于相关性感知与融合的汽车全局维保需求预测方法，其特征在于，包括：构建基于相关性感知与融合的汽车维保需求预测模型，将待维保汽车的历史维保记录输入所述基于相关性感知与融合的汽车维保需求预测模型中进行预测，获得预测结果；其中，所述基于相关性感知与融合的汽车维保需求预测模型包括维保项目的静态相关性感知模块、维保项目的动态相关性感知模块以及维保项目的相关性融合预测模块；所述维保项目的静态相关性感知模块用于基于维保项目的共现矩阵得到历次维保项目的静态相关性表示结果，最终得到所有历史维保记录静态感知结果，其中，所述共现矩阵用于衡量全局维保项目同时出现的频率；所述维保项目的动态相关性感知模块用于通过GRU神经网络模型得到历史维保项目的隐藏状态，基于所述隐藏状态获取历次维保项目的动态表示结果，最终获得所有历史维保记录的动态感知结果；所述维保项目的相关性融合预测模块用于利用注意力机制将所述历史维保项目的静态感知结果和所述动态感知结果进行融合，获得相关性融合表示结果，基于所述融合表示结果预测下一次所需要的维保项目；通过矩阵表示所述维保项目的共现矩阵的方法为： ；式中，Aij为邻接矩阵；tij为共现的频率；λ为阈值；为所有汽车维保项目编码集合；为维保项目的种类；，为符合条件的总频率；pi为第i类维保项目；pj为第j类维保项目；考虑不同维保项目相关性的影响，针对每辆车的历史维保项目，利用静态相关性表示函数得到历次维保项目的静态相关性表示学习结果；其中，所述静态相关性表示函数为： ；式中，，函数f表示过滤掉所有全为零的行向量，T表示汽车的维保次数，为对角矩阵，diag为用于构建对角矩阵的函数；得到所述历次维保项目的静态相关性表示学习结果之后，逐项将和输入到注意力机制中，得到历次维保记录的静态感知结果Ot，在历次维保记录的静态感知结果Ot的基础上，获得所有所述历史维保记录的静态感知结果；得到所述历次维保记录的静态感知结果Ot的方法为：具体为： ； ；式中，d是注意力的维度；分别为注意力的权重；Q为查询向量、K关键向量、V为价值向量；Rt为Mt的静态相关性表示结果，Mt为一辆汽车的第t次维保的维保项目；所述维保项目的动态相关性感知模块的工作过程包括：使用所述GRU神经网络模型获得历次维保记录的隐藏状态，将包含历次原始维保记录信息和累计记录信息的隐藏状态作为历次维保记录注意力分数，然后利用Softmax作为激活函数计算出历次的维保记录注意力权重；所述中的每个元素不仅获取了原始对应的维保记录的信息，同时包含历史维保记录的累积信息，具体实现过程如下式： ；其中，GRU神经网络计算过程如下式： ；式中，为重置门的激活结果，为第一中间过程计算权重，为第二中间过程计算权重，为前一次维保记录的隐藏状态，为第一中间过程计算偏置，为当前维保记录的隐藏状态，为第三中间过程计算权重，为第四中间过程计算权重，为第二中间过程计算偏置，为更新门的激活结果，为第四中间过程计算权重，为第五中间过程计算权重，为第三中间过程计算偏置；利用动态相关性表示函数得到每次历史维保记录的动态相关性表示学习结果，将所述动态相关性表示学习结果进行求和，获得所有所述历史维保记录的动态感知结果；其中，所述动态相关性表示学习结果包含历次原始维保记录信息、历次隐藏和累计维保记录信息以及历次维保记录的权重信息；将所述历史维保项目的静态感知结果和所述动态感知结果进行融合的方法为： ；式中，Y为相关性感知融合结果，S为历史维保记录的静态感知结果，D为历史维保记录的动态感知结果；第T+1次的维保项目获得的方法具体为： ；式中，和分别为权重和偏执，为Y的维度，为维保项目的种类；为第T+1次的维保项目。

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