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龙图腾网恭喜安徽大学申请的专利一种共享单车时空数据预测模型及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：CN119691490B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202510185977.3，技术领域涉及：G06F18/23213；该发明授权一种共享单车时空数据预测模型及方法是由田雨娜;吴然超设计研发完成，并于2025-02-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种共享单车时空数据预测模型及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种共享单车时空数据预测模型及方法，其中方法包括：构建共享单车投放点客流时空矩阵；使用k‑means进行聚类，获取聚类标签；使用CNN网络捕捉投放点之间的空间特征；依据投放点之间的空间特征经LSTM处理捕捉客流时序特征，获取训练后网络模型；利用训练后网络模型进行目标投放点客流预测。本发明提出了CNN‑LSTM模型进行短期客流预测，利用Gap‑statistic确定最佳聚类数，利用相关系数得到关联性最大的投放点，经过特征融合，使用CNN卷积捕获投放点之间的空间特征，使用LSTM捕获时序特征，具有更高的预测效果和精度。

本发明授权一种共享单车时空数据预测模型及方法在权利要求书中公布了：1.一种共享单车时空数据预测方法，其特征在于，包括：S1、依据历史运营数据，构建共享单车投放点客流时空矩阵；S2、使用k-means对跨时段投放点客流进行聚类，获取聚类标签；S3、时空矩阵与聚类标签进行特征合并后，使用CNN网络捕捉投放点之间的空间特征；S4、依据投放点之间的空间特征经LSTM处理捕捉客流时序特征，获取预测值；S5、将预测值与真实值的误差loss进行反向传播训练，获取训练后网络模型；S6、利用训练后网络模型进行目标投放点客流预测；所述S2中，使用间隔统计Gap-Statistic确定k-means的最佳聚类k值，步骤包括：S21、基于k-means计算输入样本与其所在聚类质心cenc的距离之和Wk，公式表示为： ；其中，为第m个时段的n个特征、为质心，EuclDist为计算数据特征与质心的欧氏距离；S22、采用蒙特卡洛模拟B次，获取均匀分布随机产生与输入样本数一样多的随机样本rands;S23、计算随机样本与质心的距离之和WkRfj，公式表示为： ；其中，为第m个时段的n个特征、为随机样本rands的质心；S24、计算损失差值，公式表示为： ； ；其中，std为计算对数处理后抽样值的标准差；S25、获取满足条件的最小k值，公式表示为： ；其中，最小k值为最佳聚类数；所述S3中使用CNN网络捕捉聚类投放点之间的空间关联，包括：进行局部特征的提取，公式表示为： ；其中，其中f为非线性激活函数，conv1D表示一维卷积操作，为输入数据，为卷积后的输出数据，l为时序长度，i和j表示卷积过程中对应的位置，为该层卷积核中的权重值，表示该层的偏置值；对卷积得到的局部特征进行池化层二次采样，公式表示为： ；其中，polling为池化操作，为二次采样后的输出。

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